[发明专利]立体匹配优化方法、装置、计算机设备和存储介质

说明书

本申请涉及一种立体匹配优化方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取第一待匹配图像和第二待匹配图像；根据各图像点的梯度信息，确定各图像点的纹理强度；将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，第三待匹配图像中包括第二类图像点和第三类图像点；根据第三待匹配图像中的各图像点、及其在第二待匹配图像中对应的图像点，获得视差图像，视差图像中的各图像点与第三待匹配图像中的各图像点一一对应；根据视差图像中的各图像点的纹理强度和视差值，对视差图像中的第三类图像点进行平滑处理。采用本方法能够在保持物体轮廓和连续性的同时提高测距精度。

技术领域

本申请涉及图像处理技术领域，特别是涉及一种立体匹配优化方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术

立体视觉已被广泛应用于智能驾驶场景中，通过对双目相机左右图片进行立体校正，然后进行立体匹配，可以根据相机参数和立体匹配的结果将二维图像转换为三维点云，再通过聚类算法获取障碍物的位置信息。获得轮廓清晰且连续的点云、准确的距离信息对障碍物检测都至关重要。

然而，传统立体匹配算法对图像中部分弱纹理区域有难以避免的误匹配，造成和路面上物体(障碍物)相接的部分路面区域被误检测为前景(障碍物)，导致最终检测的物体轮廓和距离不准确。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种立体匹配优化方法、装置、计算机设备和存储介质。

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，对所述视差图像中的第三类图像点进行平滑处理。

一种立体匹配优化装置，所述装置包括：

图像获取模块，用于获取第一待匹配图像和第二待匹配图像；

纹理强度确定模块，用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；

图像过滤模块，用于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；

立体匹配模块，用于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；

图像优化模块，用于根据所述视差图像中的各图像点的纹理强度和视差值，对所述视差图像中的第三类图像点进行平滑处理。

一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：

获取第一待匹配图像和第二待匹配图像；