[发明专利]一种图像配准方法、装置及电子设备和存储介质

说明书

本申请公开了一种图像配准方法、装置及一种电子设备和计算机可读存储介质，该方法包括：获取双目图像，提取双目图像的边缘像素，并在边缘像素中确定高置信度视差点和视差；基对所有高置信度视差点进行三角剖分得到三角网格，并对每个非高置信度视差点沿平行于视差维度的方向向三角网格进行投影得到三角面；确定每个非高置信度视差点视差的视差搜索范围，在每个视差搜索范围内计算所有视差对应的匹配代价，并将最小匹配代价的视差确定为对应的非高置信度视差点的视差；在边缘像素中确定深度边界点，确定每个深度边界点在目标方向上的视差边界点，将深度边界点至视差边界点之间的像素的视差赋值为目标值，提高了双目图像的匹配精度。

技术领域

本申请涉及图像匹配技术领域，更具体地说，涉及一种图像配准方法、装置及一种电子设备和一种计算机可读存储介质。

背景技术

双目立体视觉是利用仿生原理，模仿人眼形成3D视觉的基理，利用相隔一定距离的两个相机拍摄图像，通过在两幅图像中寻找对应的匹配点，计算匹配点之间的像素视差，再通过三角测量原理就可以计算出该场景点距离相机的深度。

图像匹配整体上可以分为全局方法和局部方法两种。全局方法得到的视差精度非常高，但是全局优化过程涉及大量参数的设计，求解过程面临复杂和不稳定的问题，计算效率满足不了在线应用需求。局部方法假设邻域窗口内所有像素具有相同的视差值，会造成视差结果的平滑模糊，存在边界溢出等问题，难以得到精确的深度边界。局部方法精度不如全局方法，但计算效率非常高。结合全局方法和局部方法的优点出现了半全局匹配方法SGM等，这种方法在基于窗口进行匹配代价计算的同时，在若干个采样方向上进行全局匹配代价的计算，通过结合局部代价和全局代价，提高了视差计算结果的精确度，计算效率介于局部方法和全局方法之间。半全局方法由于在全局方向上的采样优化，视差结果中存在条纹走样及边界毛刺等问题，导致图像匹配精度较低。

因此，如何提高双目图像的匹配精度是本领域技术人员需要解决的技术问题。

发明内容

本申请的目的在于提供一种图像配准方法、装置及一种电子设备和一种计算机可读存储介质，提高了双目图像的匹配精度。

为实现上述目的，本申请提供了一种图像配准方法，包括：

获取双目图像，提取所述双目图像的边缘像素，并在所述边缘像素中确定高置信度视差点和每个所述高置信度视差点的视差；

基于每个所述高置信度视差点的像素坐标和视差构成的三维空间对所有所述高置信度视差点进行三角剖分得到三角网格，并对每个非高置信度视差点沿平行于视差维度的方向向所述三角网格进行投影得到三角面；

将每个所述三角面中三个顶点的视差最大值和最小值形成的区间确定为每个所述非高置信度视差点视差的视差搜索范围，在每个所述视差搜索范围内计算所有视差对应的匹配代价，并将最小匹配代价的视差确定为对应的非高置信度视差点的视差；

根据所述高置信度视差点的分布在所述边缘像素中确定深度边界点，确定每个所述深度边界点在目标方向上的视差边界点，并将所述深度边界点至所述视差边界点之间的像素的视差赋值为目标值；其中，所述目标值为第一视差值与第二视差值中接近所述深度边界点视差值的值，所述第一视差值为第一像素点的视差值，所述第二视差值为第二像素点的视差值，所述第一像素点与所述第二像素点为相邻像素点，所述视差边界点位于所述第一像素点与所述第二像素点之间。

其中，所述提取所述双目图像的边缘像素，包括：

计算所述双目图像中每个像素的梯度值，以便得到所述双目图像对应的梯度图像，并对所述梯度图像进行滤波操作；

对滤波操作后的梯度图像进行非最大抑制，以便确定边缘像素；