[发明专利]一种基于水平树结构的可变权重代价聚合立体匹配算法有效
申请号: | 201710559664.5 | 申请日: | 2017-07-11 |
公开(公告)号: | CN107274448B | 公开(公告)日: | 2023-05-23 |
发明(设计)人: | 白瑞林;彭建建 | 申请(专利权)人: | 江南大学 |
主分类号: | G06T7/593 | 分类号: | G06T7/593;G06T5/00 |
代理公司: | 无锡华源专利商标事务所(普通合伙) 32228 | 代理人: | 过顾佳 |
地址: | 214122 江苏*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 水平 结构 可变 权重 代价 聚合 立体 匹配 算法 | ||
1.一种基于水平树结构的可变权重代价聚合立体匹配算法,其特征在于,包含以下几个步骤:
(1)计算匹配代价:分别选取左、右图像为参考图,利用图像的颜色信息、水平梯度信息计算匹配代价;
(2)计算引导图像:对左右参考图像进行窗口大小为3*3的中值滤波获得引导图像,减小图像噪声对代价聚合阶段中的权值计算的影响;
(3)构建水平权值树与垂直权值树:根据四邻域像素之间的颜色差异构建水平权值树与垂直权值树;
(4)计算代价聚合值:把图像中的每个像素当做一个节点,根据步骤(3)得到的权值和代价量正则化匹配聚合算法对步骤(1)获得的每个像素点的匹配代价值进行代价聚合;
(5)计算初始视差图:利用“胜者为王”算法获得初始视差图D;
(6)更新水平权值树与垂直权值树:根据步骤(5)得到的初始视差图,将像素视差信息与颜色信息相结合重新计算相邻像素之间的权值;包括:对于水平树和垂直树中任两个相邻像素s、r,令D(s)和D(r)分别表示两个像素点的初始视差值,更新后的权重
Tupdate=exp(-w′s,r)
其中,R,G,B为三彩色通道,ws,r为像素s、r之间的亮度距离,w′s,r为深度信息与彩色信息相结合对像素距离更新,μ∈[0,1];β为视差因子,取值为255*0.08,σ为平滑因子,取值为255*0.08,当s、r为水平方向相邻时,遍历图像所有像素点更新水平权值树,当s、r为垂直方向相邻时,遍历图像所有像素点更新垂直权值树;
(7)重新计算代价聚合值:把图像中的每个像素当做一个节点,根据步骤(6)获得的权值和代价正则化匹配聚合算法对步骤(1)获得的每个像素点的匹配代价值进行代价聚合;
(8)计算视差图:同步骤(5)利用“胜者为王”算法获得视差图D1;
(9)视差优化:首先采用左右一致性检测方法检测步骤(8)获得的视差图D1,将满足左右一致性像素点归类为可靠像素点,不满足的归类为不可靠像素点,对像素点代价量根据下式
做更新,获得新的代价量,其中dp为像素点p的视差值,β∈[0,1],根据步骤(8)获得的视差图D1与像素之间的颜色信息依据步骤(6)重新计算相邻像素之间的权值,通过步骤(7)水平树权值传播与代价正则化对新获得的代价量Cnew进行聚合,然后采用胜者为王算法获得最终的视差图。
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