[发明专利]一种垂直视差消减方法

说明书

技术领域

本发明属立体视频舒适度增强和3D图像处理技术领域，具体涉及一种垂直视差消减方法。

背景技术

近年来，随着3D技术的迅速发展，人们已经不满足于从二维图像中获得有限的信息，逐渐习惯于享受三维视觉带来的沉浸感。双眼视差是立体显示技术的理论基础，水平视差在三维重建的过程中起着关键的作用，水平视差的变化使得人们对于画面所呈现的事物有了立体的感知，然而垂直视差则会使人感觉疲劳。理想条件下，在拍摄的过程中所有摄相机都应在同一条水平线上，同时要求所有摄像机的光轴平行，并且所拍摄出图像或视频的极线严格要求水平。但实际上，由于支架的形变，摄像机内部感光元件的不一致性等工艺问题往往会造成不同程度的垂直视差，结果不仅影响了立体图像的合成质量，还会引起视觉疲劳。因此为了提高观视者的舒适度，对于垂直视差消减方法的研究成为了越来越多的科研者研究的重点。

国内外对垂直视差消减技术的研究较少，并且这些方法中很多都是在处理的过程中需要较多的图像信息或者摄像机参数。韩国的Yun-Suk Kang和Cheon Lee等人提出了针对平行相机阵列的拟合公共基线解决办法和针对弧形相机阵列的几何补偿校正算法。但是，这个方法需要多视点相机的标定参数，无法提供脱离相机参数的独立应用。在无摄像机标定情况下Loop提出了基于基本矩阵的图像校正方法，将校正过程分解为射影变换和仿射变换两个部分。该方法依赖于基本矩阵的精确求解，而由对应点计算基本矩阵还没有较为稳定的算法。上海大学的刘利亮和安平等人提出了一种基于公共点提取的多视图像校正的方法，该方法有效的降低了垂直视差，但是这个方法在校正垂直视差的过程中使得水平视差也发生了较大改变。

发明内容

本发明要解决的技术问题在于提供一种基于Levenberg-Marquardt算法(简称L-M算法)的垂直视差消减方法，通过本发明可以在不需要摄像机标定参数的情况下，通过对变换矩阵的精确求解进一步消减垂直视差，同时降低对水平视差的影响，有效地增强观看立体视频的舒适度。

本发明的一种垂直视差消减方法，包括下列步骤：

1.1对双目图像中的左右视图分别用SIFT算法进行特征点提取，并根据最近邻和次近邻距离比值进行匹配；

1.2由垂直视差消减原理计算出匹配点的坐标，再用L-M算法进行可消减垂直视差的变换矩阵计算，包括下列步骤：

1.2.1将SIFT算法提取出的特征点整理成齐次坐标形式，左视图-基准图的特征点坐标为[x_i,y_i,1]^T，右视图的特征点坐标为其中：i＝1,…,N；N表示特征点的个数；

1.2.2计算二维射影变换矩阵M_2D，使右视图中的特征点[x_i',y_i',1]^T经校正矩阵后与左视图中的特征点之间仅存在水平视差，不存在垂直视差，校正后的右视图中特征点的坐标为[x_i',y_i,1]；

1.2.3将用线性算法计算出的二维射影变换矩阵M_2D作为L-M算法的初值，M_2D形式为：

其中：m₂表示水平方向位移量；m₅表示垂直方向位移量；m₀、m₁、m₃、m₄表示尺度和旋转量；m₆、m₇表示水平和垂直方向的形变量；

1.2.4用L-M算法迭代优化计算出可消减垂直视差的变换矩阵，包括下列步骤：

1.2.4.1给出误差的允许值ε，常数β、μ以及初始化向量M^k；

其中：μ是一个试探性参数，如果能使误差指标函数E(M)降低，则μ降低，反之，则μ增加；M^k为第k次迭代时的M值，其中M为列向量(m₀,m₁,…,m₇)^T；

1.2.4.2利用变换矩阵M^k计算目标图像的新坐标，并计算误差指标函数E(M^k)

其中：E(M^k)表示第k次迭代时的E(M)值，E(M)值的计算公式为：