[发明专利]快速半全局密集匹配方法和装置

说明书

本发明提供了一种快速半全局密集匹配方法和装置，包括：获取待匹配的具有核线关系的基准影像和匹配影像；根据密集匹配算法以及核线关系对基准影像和匹配影像进行匹配计算；分别对得到基准影像视差图和匹配影像视差图进行去噪精化处理；对去噪精化处理得到的基准影像视差图和匹配影像视差图进行一致性检测，得到匹配基准影像视差图，其通过密集匹配算法以及核线关系，计算基准影像视差图和匹配影像视差图，并对得到两个视差图进行去噪精化处理，过滤了视差图中的噪音且保持了视差图中的物体边界与原始影像的物体边界一致，快速实现了左右一致性检测，无需进行两次单独的左右影像匹配，在兼顾匹配质量和匹配速度的前提下，缩短了匹配时间。

技术领域

本发明涉及数字摄影测量领域，具体而言，涉及快速半全局密集匹配方法和装置。

背景技术

基于影像密集匹配算法生成影像视差图的过程，是数字摄影测量中的一个重要步骤，其同样是后续摄影测量产品的基础。在生成影像视差图之后，借助每个像素的视差值和两张影像的外方位，通过空间前方交汇可以获得密集3D点云，进而能够根据获得的密集3D点云进行物体三维建模、数字表面模型生成以及正射影像纠正等。

具体的，进行影像密集匹配的每个影像(包括基准影像和匹配影像，分别对应为左影像和右影像)中均包括很多像素，因为需要为上述影像中的每一个像素找到对应的同名点，所以影像密集匹配在整个生产流程中是占据计算资源最多，消耗时间最长的步骤。具体的，在实际生产中，除了考虑时间因素，匹配质量也必须得到保证，而下述的多种原因均能够引起错误的匹配，包括：第一，左右影像因为拍摄角度差异，会出现不同程度的物体遮挡现象，因此会造成匹配时被物体遮挡到的边界不清晰；第二，左右图像中拍摄的影像中，如果出现不同区域但是该不同区域对应类似或者重复的纹理的现象，会使左右图像的匹配具有歧义性；第三，某些区域(如草地、沙漠)没有显著的纹理，将使局部区域无法进行匹配。

目前，解决上述问题的方法是使用半全局匹配算法，基于上述算法，相关技术提供了一种半全局密集匹配方法包括：通过上述半全局匹配算法先从左影像(即基准影像)匹配到右影像(即匹配影像)进行独立的第一次匹配，得到左影像视差图；但是，该方法会使拍摄的物体边缘的匹配出现较多错误；为了解决该问题，相关技术还提供了另一种半全局密集匹配方法，包括：通过上述半全局匹配算法先从左影像(即基准影像)匹配到右影像(即匹配影像)进行独立的第一次匹配，再反过来从右影像匹配到左影像进行独立的第二次匹配，然后比较两次匹配结果，去除左影像中的错误匹配点，得到精确的左影像视差图；但是，进行两次独立的影像匹配需要占用较多的计算机内存且会使得匹配时间的翻倍。

发明人在研究中发现，现有技术中提供的半全局密集匹配方法中，在兼顾了速度和质量的基础上，仍需消耗较多的计算时间以及占用较多的计算机内存，针对该问题，目前尚未提出有效的解决方式。

发明内容

本发明的目的在于提供快速半全局密集匹配方法和装置，能够快速实现了左右一致性检测，无需进行两次单独的左右影像匹配，在兼顾匹配质量和匹配速度的前提下，缩短了匹配时间。

第一方面，本发明实施例提供了一种快速半全局密集匹配方法，包括：

获取待匹配的基准影像和匹配影像；其中，基准影像和匹配影像具有核线关系；

根据密集匹配算法以及核线关系对基准影像和匹配影像进行匹配计算，得到基准影像视差图和匹配影像视差图；

分别对基准影像视差图和匹配影像视差图进行去噪精化处理；其中，去噪精化处理用于过滤视差图中的噪音且保持视差图中物体的边界与原始影像中物体的边界一致；

对去噪精化处理得到的基准影像视差图和匹配影像视差图进行一致性检测，得到匹配基准影像视差图。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第一种可能的实施方式，其中，根据密集匹配算法以及核线关系对基准影像和匹配影像进行匹配计算，得到基准影像视差图和匹配影像视差图包括：