[发明专利]图像立体匹配方法

权利要求书

1.一种图像立体匹配方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：利用双目相机生成左右图像，所述左右图像各构造四层高斯金字塔；

S2：计算各下采样层左右图像的初始代价卷；

S3：对第0和2下采样层的初始代价卷使用快速引导滤波代价聚合，对第1和3下采样层的初始代价卷使用分段树代价聚合；

S4：将各下采样层经代价聚合的初始代价卷融合，得到最终代价卷；

S5：根据最终代价卷计算得到视差。

2.根据权利要求1所述的图像立体匹配方法，其特征在于，所述初始代价卷通过如下公式计算得到：

其中，i_l是右图中对应左图第i像素的点，其像素坐标为(x_i-l,y_i)，I(i)和I(i_l)分别是表示像素i和i_l的强度值，和像素i和i_l的梯度值,τ₁、τ₂为截断值，α为加权阈值，C(i,l)左图中第i像素即坐标为(x_i,y_i)的像素在视差等级为l时的代价值。

3.根据权利要求2所述的图像立体匹配方法，其特征在于，所述像素强度的截断值为0.02744，所述梯度强度的截断值为0.00783，加权阈值为0.111。

4.根据权利要求1所述的图像立体匹配方法，其特征在于，所述融合各层代价卷的公式为：

其中，是各个尺度下的目标代价卷，和代表各个尺度下的像素和视差值，i⁰代表在最精细层的第i像素，i^s代表i⁰在s下采样层对应的像素，j^s是s尺度下邻域中第j像素，表示在s尺度下i^s的一个邻域像素集，k(i^s,j^s)是衡量i^s和j^s的相似程度的相似核，C^s(j^s,l^s)代表j^s在l视差等级下的代价值；

是一个正则化项，z^s是s尺度下的结合多尺度信息的目标代价卷，z^s-1则是是s-1尺度下的结合多尺度信息的目标代价卷，λ是控制正则化强度的常数参数；

k_FGF(i^s,j^s)表示使用快速引导滤波作为相似核，k_ST(i^s,j^s)表示使用分段树代价作为相似核。

5.根据权利要求1所述的图像立体匹配方法，其特征在于，采用胜者为王的策略计算得到视差。