[发明专利]一种双目图像的自适应权重立体匹配方法及系统

说明书

一种双目图像的自适应权重立体匹配方法、系统及计算机可读存储介质，在计算支持权重时，引入匹配代价矢量特征，至少根据匹配代价矢量特征的距离来计算支持权重，使得支持权重的计算更加有效和合理，从而有效解决立体匹配时发生误匹配的问题，提高了立体匹配的精确度。

技术领域

本发明涉及双目立体视觉领域，具体涉及一种双目图像的自适应权重立体匹配方法及系统。

背景技术

双目立体视觉系统是一个根据获取的平面图像恢复3D图像的系统。场景中的光线在人眼这个精密的成像系统中被采集，通过神经中枢被送入包含有数以亿计的神经元的大脑中被并行的处理，得到了实时的高清晰度的准确的深度感觉信息。这使得人类对环境的适应能力大大提高，很多复杂的动作能够得以完成：如行走、体育运动、驾驶车辆以及进行科学实验等。

计算机视觉是一门研究使用计算机来模拟人的视觉系统的学科。当前计算机立体视觉的水平与人类的双目视觉水平还相距甚远，因此对它的研究仍然是一个非常活跃的领域。以双目立体视觉为例，它是计算机视觉领域的重要分支，它通过模拟人的视觉系统来处理现实世界，对于立体视觉匹配的研究，能够大大的增强计算机或机器人对环境的感知能力，使得机器人能够更好的适应环境、更加智能，从而能够更好的为人们服务。双目立体视觉中最重要但又非常困难的问题就是立体视觉匹配问题，即从不同视点图像中找到匹配的对应点。

发明内容

针对上述问题，本申请提供一种双目图像的自适应权重立体匹配方法及系统。

根据第一方面，一种实施例中提供一种双目图像的自适应权重立体匹配方法,包括:

获取至少两个视点的图像；

对任意一个待匹配的像素点p,计算它与支持窗内其他任意一像素点q，两者的匹配代价矢量特征的距离Δf_pq；

至少根据计算得到的匹配代价矢量特征的距离Δf_pq，得到像素点q对像素点p的支持权重w(p,q)；

计算累积匹配代价函数；

根据所述累积匹配代价函数得到像素点p的匹配点和/或视差。

在一实施例中，任意一像素点(x,y)的匹配代价矢量特征通过以下方式计算得到：

计算该像素点(x,y)和另一幅图像中若干像素点的距离c(x,y,d)＝|I₁(x,y)-I₂(x-d,y)|；其中d∈S_d＝{d_min,...,d_max}，为所有可能的视差的集合，I₁(x,y)为像素点(x,y)的属性，I₂(x-d,y)为另一幅图像中像素点(x-d,y)的属性；

根据计算得到的距离c(x,y,d)构造像素点(x,y)的匹配代价矢量特征feature_vector(x,y)。

在一实施例中，根据距离c(x,y,d)构造的像素点(x,y)的匹配代价矢量特征：

feature_vector(x,y)＝[c(x,y,d_min),...,c(x,y,d_max)]。

在一实施例中，根据距离c(x,y,d)构造的像素点(x,y)的匹配代价矢量特征：

feature_vector(x,y)＝[e(x,y,d_min),...,e(x,y,d_max)]；

其中，或者，σ为预设的常数，

在一实施例中，根据计算得到的匹配代价矢量特征的距离Δf_pq，得到像素点q对像素点p的支持权重w(p,q)；或者，