[发明专利]基于自适应权重与图像分割相结合的局部立体匹配算法

说明书

技术领域

本发明涉及一种双目立体视觉中的立体匹配技术，特别是一种基于改进的自适应权重的局部立体匹配算法。

背景技术

立体匹配作为双目视觉中最重要也是最难解决的问题，一直是各国研究人员关注的热点，其目的在于找到左右视图的最优视差值。实时性和高精度是衡量立体匹配算法好坏的标准，现有的算法存在的问题在于实时性好的匹配算法在精确度上无法达到优良的效果，而精确度很高的算法则是以牺牲大量的运算时间为代价。立体匹配算法可以分解为2个关键步骤：匹配代价计算，匹配代价聚合。根据视差计算方法的不同，立体匹配算法又可以分为局部立体匹配算法和全局立体匹配算法。全局立体匹配的精度比局部立体匹配的精度高，但是却很难满足实时性的要求，目前使用的全局立体匹配算法是依靠高性能的硬件设备来提高速度。因而局部立体匹配算法应用的更为广泛。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于自适应权重与图像分割相结合的局部立体匹配算法，包括：

选取左右视图其中一幅图作为基准图像；

对左右视图的所有像素点分别进行Census变换，获得基准图像中每一像素点在不同的视差d下的匹配代价；

建立支撑窗口，在支撑窗口内以基准图像每一像素点为中心建立每一像素点的基准分割单元，在支撑窗口内以非基准图像每一像素点为中心建立每一像素点的非基准分割单元，计算每一支撑窗口内的中心像素点的权重值；

根据权重值获得左右视图的最优视差。

本发明与现有技术相比，具有以下优点：本发明在立体匹配算法的基础上，采用改进的自适应权重代价算法实现匹配代价的聚合，实时性强，精度性高。

下面结合说明书附图对本发明做进一步描述。

附图说明

图1是本发明的方法流程图。

图2是本发明Census变换的方法流程图。

具体实施方式

将两个标定好的同一型号的摄像机同一高度一左一右平行放置在待拍摄目标场景的正上方，获取左右视图，选取左右视图其中一幅图作为基准图像，本发明以又是图为基准图像，按如下方法获取局部立体匹配算法的最优视差，如图1所示：

步骤S101，对左右视图的所有像素点分别进行Census变换，获得基准图像中每一像素点在不同的视差d下的匹配代价；

步骤S102，建立支撑窗口，在支撑窗口内以基准图像每一像素点为中心建立每一像素点的基准分割单元，在支撑窗口内以非基准图像每一像素点为中心建立每一像素点的非基准分割单元，计算每一支撑窗口内的中心像素点的权重值；

步骤S103，根据权重值获得左右视图的最优视差。

结合图2，步骤S101的实现方式如下：

步骤S1011，选取右视图为基准图像，以右图的一像素点为中心，建立Census窗口，比较Census窗口中的像素点与中心像素点间的像素值的大小关系，并通过δ函数进行二值化处理