[发明专利]一种立体视图的深度图实时获取方法及系统

权利要求书

1.一种立体视图的深度图实时获取方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、通过特征匹配方法和基于分割的方法相结合进行初始匹配，获得左右两个视图的初始视差图；

S2、对初始视差图采用基于视差概率统计的方法进行优化，实现左右视图的立体匹配；

其中，所述步骤S1中基于分割的方法中将左右视图都首先划分为n×n的小块，在固定的矩形块内进行分割；采用基于直方图多阈值的重复分割方法，其进一步包括：

S11、首先将视图划分n×n的窗口，每个窗口基于灰度的直方图分布进行多阈值分割，在建立直方图的过程中，将直方图的每个点与左右两个相邻点的进行高斯平滑，并且设定允许的最大割块的数目为M，以降低算法硬件实现的复杂度；

S12、查找块中的直方图的前M个峰值；根据窗口的大小设定有效峰值的阈值，大于有效峰值的阈值的才认为是有效峰值；

S13、比较查找获得的峰值的灰度差值；灰度差值小于灰度阈值合并为一个有有效峰值；

S14、标记直方图中有效峰值之间的谷值，分别作为阈值计算方差，选取使类间方差最大的将谷值作为分割点；

所述步骤S2中进一步包括：

S21、对初始视差图中的点经过预先设定的条件来判定出第一地面控制点；

S22、对第一地面控制点建立一统计信息；其中，所述统计信息包括：像素点的视差值以及像素点的个数；

S23、对初始视差图进行梯度平滑，再利用深度信息和邻域图像的信息来进行插值。

2.根据权利要求1所述的立体视图的深度图实时获取方法，其特征在于，其中，所述步骤S1中通过特征匹配方法采用带有邻域平滑效果的sobel算子来进行特征点检测；

将左右视图都首先划分为16×16，32×32或者64×64的像素块。

3.根据权利要求1所述的立体视图的深度图实时获取方法，其特征在于，所述S2中第一地面控制点分为可靠点和不可靠点；

其中，所述可靠点的构成分为两类：一类为视图中的强边缘构成的地面控制点，二类是纹理像素构成的地面控制点；

所述不可靠点的构成分为三类：遮挡像素点，平坦像素点和匹配不当点。

4.根据权利要求1所述的立体视图的深度图实时获取方法，其特征在于，所述S23中对初始视差图进行梯度平滑包括：三维滤波。

5.一种立体视图的深度图实时获取系统，其特征在于，包括：

第一匹配单元，用于通过特征匹配方法和基于分割的方法相结合进行初始匹配，获得左右两个视图的初始视差图；

第二匹配单元，用于对初始视差图采用基于视差概率统计的方法进行优化，实现左右视图的立体匹配；

其中，所述第一匹配单元中基于分割的方法中将左右视图都首先划分为n×n的小块，在固定的矩形块内进行分割；采用基于直方图多阈值的重复分割方法，其进一步包括：

首先将视图划分n×n的窗口，每个窗口基于灰度的直方图分布进行多阈值分割，在建立直方图的过程中，将直方图的每个点与左右两个相邻点的进行高斯平滑，并且设定允许的最大割块的数目为M，以降低算法硬件实现的复杂度；

查找块中的直方图的前M个峰值；根据窗口的大小设定有效峰值的阈值，大于有效峰值的阈值的才认为是有效峰值；

比较查找获得的峰值的灰度差值；灰度差值小于灰度阈值合并为一个有有效峰值；

标记直方图中有效峰值之间的谷值，分别作为阈值计算方差，选取使类间方差最大的将谷值作为分割点；

所述第二匹配单元中进一步包括：

对初始视差图中的点经过预先设定的条件来判定出第一地面控制点；

对第一地面控制点建立一统计信息；其中，所述统计信息包括：像素点的视差值以及像素点的个数；

对初始视差图进行梯度平滑，再利用深度信息和邻域图像的信息来进行插值。

6.根据权利要求5所述的立体视图的深度图实时获取系统，其特征在于，所述第一匹配单元中通过特征匹配方法采用带有邻域平滑效果的sobel算子来进行特征点检测；

将左右视图都首先划分为16×16，32×32或者64×64的像素块。