[发明专利]一种基于深度平面约束图割优化的图像匹配方法

说明书

技术领域

本发明涉及计算机视觉领域处理技术，特别涉及一种基于深度平面约束图割优化的图像匹配方法。

背景技术

立体匹配是指寻找立体图像对之间的对应关系，是计算机视觉领域的重要问题之一，在军事、航天、数字化医学、现代工业设计以及传媒等领域均有广泛引用。

现有的立体匹配方法主要分为两类：基于局部约束的算法和基于全局约束的算法。基于局部约束的算法利用兴趣点周围的局部信息进行计算，涉及的信息量较少，计算复杂度较低，但容易受噪声的影响，对无纹理区域或纹理稀疏区域的匹配效果不理想，代表方法是区域匹配法；基于全局约束的算法是对扫描线或整个图像数据的信息进行约束，建立匹配能量函数，再通过各种方法求得能量函数的最小值。这类算法由于是全局寻优，所以匹配准确度较高，代表方法是图割法。

图割法基本思想是将立体匹配问题先转化为一种能量函数最优化问题，再将此最优化问题转化为根据能量函数构造合适的网格图，求其最小割。基于图割的最优化算法可分为两类：求全局最优解的图割法和求全局次优解的图割法。第一类方法要求能量函数项必须是凸函数，能够求得全局最优解。但是由于函数项的凸性要求，无法解决遮挡约束等问题。第二类方法使用具有非凸性质的平滑项，这时能量函数的优化问题是一个NP-hard问题，只能使用循环方式求得全局次优解。由于使用了非凸函数项，可以处理遮挡约束等问题，但这部分处理需要较大的计算量。

发明内容

本发明针对现有立体匹配方法的不足，提出了一种基于深度平面约束图割优化的图像匹配方法，包括：

选择待匹配图像对中任一视图，并在所选视图下分别将其进行区域分割以得到所述待匹配图像对在该视图下的所有深度平面；

对所述待匹配图像对在该视图下的所有深度平面的左右边界像素点分别构建能量函数；

使用所述待匹配图像对在该视图下的所有深度平面的左右边界像素点及其之间的相邻关系构造所有深度平面的网格图；

通过求解各所述深度平面的网格图的最小割以获取各能量函数作用域下所述待匹配图像对在该视图下的所有深度平面的左右边界像素点的视差结果；

根据所述视差结果，通过遮挡处理以确定所述待匹配图像对在该视图下所有深度平面最终的视差值，并根据所述视差值生成所述待匹配图像对之间的匹配结果。

进一步地，在上述技术方案的基础上，所述在所选视图下分别将待匹配图像对进行区域分割以得到所述待匹配图像对在该视图上的所有深度平面时，将所述待匹配图像对从RGB空间变换到LUV空间并采用meanshift方法进行区域分割。

进一步地，在上述技术方案的基础上，所述求解各深度平面的网格图的最小割时采用最大流-最小割算法进行求解。

进一步地，在上述技术方案的基础上，所述能量函数包括数据项和平滑项，其中数据项通过颜色差异来衡量所述待匹配图像对之间像素的匹配程度，平滑项通过相邻像素之间的惩罚来补充颜色信息的不足。

相对于现有的图像匹配方法，在全体像素上建立能量函数，导致求解过程非常耗时，本发明实施例通过深度平面约束构建立体匹配能量函数，使得在求得函数最优解的同时，克服过度平滑、遮挡等问题，并显著减少计算量，拥有更大的实用价值。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例提供的基于深度平面约束图割优化的图像匹配方法的流程示意图；

图2是深度平面边界点邻接关系及匹配原理示意图；

图3是立体匹配中网格图构造示意图；

图4是视差选择和遮挡处理示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

图1为本发明实施例提供的基于深度平面约束图割优化的图像匹配方法的流程示意图，如图1所示，该方法包括：

步骤101、选择待匹配图像对中任一视图，并在所选视图下分别将其进行区域分割以得到所述待匹配图像对在该视图下的所有深度平面；