[发明专利]一种低失真的立体图像外极线校正方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种对立体图像进行外极线校正的新方法，具体来说，涉及一种无需标定即可消除立体图像的垂直视差，并能够降低失真和保持校正前后视差信息的一致性的新方法。

背景技术

立体图像的左右视图之间满足外极线约束：对应三维空间的某个点P，其在左视图上的像点为p_L，则其在右图上的匹配点p_R（也即是三维点P在右视图上的像点）必然位于由p_L确定的在右视图上的一条外极线上。

所谓的外极线校正，就是指通过对两幅图像各进行投影变换，生成虚拟图像对，使外极线平行于坐标轴。如果拍摄时立体相机水平放置，则要求外极线平行于x轴且要求不存在垂直视差；如果立体相机垂直放置，则要求外极线平行于y轴且要求不存在水平视差。

目前立体图像外极线校正方法大致上可以分为二类：第一类是基于摄像机标定的方法。在这类方法中，需要事先对摄像机进行标定，根据标定得到的摄像机内参数以及立体相机之间的位姿信息进行校正。第二类方法是基于基本矩阵的方法。该类方法以Hartley于1999年发表在International Journal of Computer Vision期刊35卷第2期的投影校正方法为代表（见“Theory and practice of projective rectification”一文）。首先计算基本矩阵，然后施加一个指定的投影变换，直接将外极点（Epipoles）直接映射到无穷远(1,0,0)^T处，从而一步完成将外极线校正为与x轴平行的过程。然而，由于这个投影变换是人为指定的，而非通过立体图像所蕴含的几何信息计算得到，其缺陷是可能会带来严重的失真。为了减小失真，Hartley进一步指出这个投影变换应该是一个刚体变换。然而，对于通常的立体图像而言，只是刚体变换的约束是不够的。因为一个带不合适旋转分量的刚体变换同样会给立体图像带来视角上的严重失真。

对于立体图像而言，另一个现有的外极线校正算法所忽视的问题是校正过程所带来的视差失真。由于立体图像的深度信息主要通过视差信息来表达，如果视差改变了，那么深度信息也就会相应地发生变化。这种对视差信息的改变有时候不是必须且是十分不必要的。

为了解决这二个问题，本发明提出了一种新的基于基本矩阵的外极线校正方法，主要包括四个步骤：特征点提取和匹配、计算基本矩阵F、估计出作用于右视图的单应性矩阵H、估计仿射变换矩阵A_r，进行视差差值优化和垂直视差优化。通过本发明所述的新方法，不仅能够消除立体图像的垂直视差，而且能够有效降低校正过程带来的失真，并保持校正前后视差信息的一致性，从而得到高质量的校正结果。

发明内容

本发明的目的在于针对现有技术的不足，提供一种低失真的立体图像外极线校正方法。

本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：

本发明的有益效果是：以往的基于基本矩阵的外极线校正方法会带来非常严重的失真，本发明提出的方法能够在很大程度上消除这种失真，同时保持校正前后视差信息的一致性，最终得到高质量的校正结果。

附图说明

图1为本发明方法的流程图；

图2为本发明方法中将左视图I_L和中间结果右视图I′_R的外极线校正为相互平行的示意图；

图3为传统校正方法中用旋转一个相同角度来将已经平行的外极线校正为与x轴平行的示意图；

图4为本发明方法中以垂直位移来代替旋转将外极线校正为与x轴平行的示意图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细描述，本发明的目的和效果将变得更加明显。

图1给出了依照本发明进行外极线校正的方法流程图。

本发明所述的外极线校正针对立体图像进行，一幅立体图像由分别称为左视图和右视图的二幅视图构成。立体图像一般由立体相机拍摄。立体相机一般由左相机和右相机二个相机组成，其中左相机用于拍摄左视图，右相机用于拍摄右视图。立体图像也可以由单个相机通过分时水平位移拍摄得到，这时左右相机都对应着同一个相机。对于立体视频而言，其每一个视频帧可视为一幅立体图像，同样可适用本发明提出的方法。