[发明专利]一种基于块匹配建立数学模型的视差预测方法

权利要求书

1.一种基于块匹配建立数学模型的视差预测方法，其特征在于，视差预测方法如下：

步骤一：存储器读入同一时间由两摄像机分别摄取的图像P₁、P₂的灰度信息值；

步骤二：建立水平方向视差预测搜索数学模型：

G(k，0)＝min{G(i，0)}，i、k∈[0，W]，

其中，G(i，0)为图像中宏块的视差矢量(i，0)对应的匹配误差；G(k，0)为由不同的i值构成的匹配误差集合中的最小值；W表示水平方向搜索范围；

步骤三：建立垂直方向视差预测搜索数学模型：

G(k，p)＝min{G(k，j}}，j、p∈[-b，+b]，

其中，G(k，j)为图像中宏块的视差矢量(k，j)对应的匹配误差；G(k，p)为由不同的j值构成的匹配误差集合中的最小值；b表示垂直方向搜索范围；

步骤四：通过以上步骤得出各个宏块对应的视差矢量(k，p)；

步骤五：对图像进行滤波去噪处理，根据视差矢量(k，p)得到视差预测图像；

步骤六：根据视差与深度之间的对应关系，由视差预测图像得到深度预测图像。

2.根据权利要求1所述的一种基于块匹配建立数学模型的视差预测方法，其特征在于，步骤二和步骤三中选用的块匹配准则方法选用求和绝对误差函数或归一化互相关函数或最小均方误差函数或绝对平均误差函数；

3.根据权利要求1所述的一种基于块匹配建立数学模型的视差预测方法，其特征在于，步骤二中的视差预测搜索范围遍历当前宏块之后的整个图像横向区域；步骤三中的视差预测搜索限定在[-b，+b]的有限范围内，以减小带宽，提高搜索效率，b的取值由宏块的大小决定，若宏块为16×16，则取b＝16；

4.根据权利要求1所述的一种基于块匹配建立数学模型的视差预测方法，其特征在于步骤六中由视差预测图像得到深度预测图像，依据表达式进行；其中Z表示深度大小，d表示视差大小，T表示相邻摄像机之间的距离，f表示摄像机焦距。