[发明专利]立体匹配优化方法、装置、计算机设备和存储介质

权利要求书

1.一种立体匹配优化方法，所述方法包括：

获取第一待匹配图像和第二待匹配图像；

根据所述第一待匹配图像中各图像点的梯度信息，确定所述第一待匹配图像中各所述图像点的纹理强度；

将所述第一待匹配图像中的第一类图像点剔除，获得第三待匹配图像，所述第三待匹配图像中包括第二类图像点和第三类图像点，所述第一类图像点的纹理强度小于第一纹理强度阈值，所述第二类图像点的纹理强度大于第二纹理强度阈值，所述第三类图像点的纹理强度处于所述第一纹理强度阈值和所述第二纹理强度阈值之间；

根据所述第三待匹配图像中的各图像点、以及所述第三待匹配图像中的各图像点在所述第二待匹配图像中对应的图像点，获得视差图像，所述视差图像中的各图像点与所述第三待匹配图像中的各图像点一一对应；

根据所述视差图像中的各图像点的纹理强度和视差值，利用所述视差图像中的第二类图像点，对所述视差图像中的第三类图像点进行平滑处理。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述第一待匹配图像中各图像点的梯度信息，确定所述第一待匹配图像中各所述图像点的纹理强度，包括：

对所述第一待匹配图像进行边缘滤波，得到所述第一待匹配图像中各图像点的初始梯度，基于所述第一待匹配图像中各所述图像点及其周边图像点的初始梯度，获得所述第一待匹配图像中各所述图像点的梯度特征；

根据所述第一待匹配图像中各所述图像点的梯度特征，确定所述第一待匹配图像中各所述图像点的纹理强度。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对所述第一待匹配图像进行边缘滤波，得到所述第一待匹配图像中各图像点的初始梯度，基于所述第一待匹配图像中各所述图像点及其周边图像点的初始梯度，获得所述第一待匹配图像中各所述图像点的梯度特征，包括：

对所述第一待匹配图像，分别从水平方向和垂直方向进行边缘滤波，得到所述第一待匹配图像中各图像点在水平方向和垂直方向的初始梯度；

将所述第一待匹配图像中各所述图像点在水平方向和垂直方向的初始梯度、以及各所述图像点的周边图像点在水平方向和/或垂直方向的初始梯度组合，获得所述第一待匹配图像中各所述图像点的梯度特征，所述梯度特征中的每一个值对应一个初始梯度。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述第一待匹配图像中各所述图像点的梯度特征，确定所述第一待匹配图像中各所述图像点的纹理强度，包括：

根据所述第一待匹配图像中，各所述图像点的梯度特征中各初始梯度与梯度阈值的大小关系，确定各所述图像点的梯度特征中各初始梯度的更新值；

将各所述图像点的梯度特征中各初始梯度的更新值之和，确定为所述第一待匹配图像中各所述图像点的纹理强度。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述第一待匹配图像中，各所述图像点的梯度特征中各初始梯度与梯度阈值的大小关系，确定各所述图像点的梯度特征中各初始梯度的更新值，包括下述两项中的至少一项：

若初始梯度小于梯度阈值，确定该初始梯度的更新值为该初始梯度；

若初始梯度大于或等于所述梯度阈值，确定该初始梯度的更新值为该初始梯度与预设增值之和。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述视差图像中的各图像点的纹理强度和视差值，利用所述视差图像中的第二类图像点，对所述视差图像中的第三类图像点进行平滑处理，包括下述各项中的至少一项：

第一项：

当所述视差图像中的第三类图像点在其所在行存在支撑图像点，且所述支撑图像点之间的视差差值小于或等于第一视差差值阈值时，根据该第三类图像点及其支撑图像点的视差值，对该第三类图像点进行平滑处理；

第二项：

当所述视差图像中的第三类图像点在其所在行存在所述支撑图像点，且所述支撑图像点之间的视差差值大于所述第一视差差值阈值时，对该第三类图像点不做处理；

第三项：

当所述视差图像中的第三类图像点在其所在行不存在所述支撑图像点，对该第三类图像点不做处理；

上述三项中，所述支撑图像点为分别位于该第三类图像点左右两侧、且分别与该第三类图像点左右距离最近的两个第二类图像点。