[发明专利]一种基于改进的自适应加权和置信度传播的视差估计方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种视差估计方法，尤其涉及一种基于改进的自适应加权和置信度传播的视差估计方法，属于计算机立体视觉技术领域。 

背景技术

视差评估是计算机立体视觉的基础，近年来随着计算机性能的提升，视差评估越来越受人们关注，在军事、航空、机器人导航等领域有着广泛的应用前景。目前已有的视差估计算法可以分为局部算法和全局算法两大类。通常来讲，局部算法的计算速度快，但视差计算精度低，而全局算法的视差计算精度高，但算法的复杂度大，难于实施。通过对现有技术文献的检索发现，精度较高的局部匹配算法有Yoon在2006年提出的自适应加权算法。该算法通过利用颜色相似度和空间邻近度为匹配窗口内像素分配合理的权重值，提高了视差图的精度，但该算法在图像的遮挡区域匹配精度不高。 

遮挡像素的处理是立体匹配过程中最为困难的问题之一。一些算法通过左右一致性检测方法标记遮挡像素，然后利用全局算法或视差细化方法来减少遮挡区域的误匹配。例如置信度传播算法可通过多次迭代将可靠的信息传递给不可靠的信息，但重复的迭代过程，使算法不利于实施。 

基于分割的细化方法被广泛的用于立体匹配算法，该类细化方法过于依赖分割算法的精准度，但是一组分割算法的系数不能适用于各种类型的匹配图像。分割算法系数选择过小会导致图像被过分割。系数选择过大，会导致图像被欠分割，这都会使视差平面的评估不准确。 

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于改进的自适应加权和置信度传播的视差估计方法，以解决针对现有的匹配算法计算的视差在遮挡区域、深度不连续区域匹配精度低；高精度匹配算法的计算量大，可实施性差；基于分割的细化方法视差平面评估不准确的问题。 

本发明为解决上述技术问题所采用的技术方案是： 

本发明所述的一种基于改进的自适应加权和置信度传播的视差估计方法，包括以下步骤：步骤一、利用加权等级变换方法计算匹配像素间的相关值C_L； 

步骤二、利用左右一致性检测方法检测图像中的遮挡像素，并通过改进的自 

适应加权方法对遮挡像素进行重新匹配，生成初始视差图D₁和初始相关值C₁； 

其中，自适应加权方法的改进过程如下： 

假设f(x,y)代表参考图像中某一点，f(x+i,y+j)代表以像素f(x,y)为中心的匹配窗口内的像素，窗口内像素权重的计算如公式(1)所示： 

Wx,yf(i,j)=exp(-(ΔCx,yf(i,j)βaw+ΔGx,yf(i,j)γaw))---(1)]]>