[发明专利]一种渐近全局匹配的双目视差获取方法和系统

说明书

本发明公开了一种渐近全局匹配的双目视差获取方法和系统，所述方法包括：对左图的行和列进行间隔采样，获得低分辨率的第一左图；对右图的行和列进行间隔采样，获得低分辨率的第一右图；基于全局匹配的方法对第一左图和第一右图进行匹配，获得第一初始视差图；对第一初始视差图进行插值处理，获得与左图或右图具有相同像素列阵的第一等像素初始视差图；以第一等像素初始视差图为参考，在设定的相对视差范围内，对左图和右图进行全局匹配，获得优化视差图。以第一等像素初始视差图作为参考，便于缩小全局匹配的搜寻范围，从而提高计算效率、节约计算资源和内存资源，得到高精度的优化视差图。

技术领域

本发明涉及计算机视角技术领域，具体涉及一种渐近全局匹配的双目视差获取方法和系统。

背景技术

双目视觉匹配是一种从一对不同角度拍摄的图片进行运算，从而恢复空间深度信息的机器技术。此技术近年受到广泛关注，成为自动驾驶、机器人视觉、虚拟/增强现实，工业自动化测量等许多智能化技术的基础之一。目前广泛应用的算法有：交互像素点差异(BT)代价算法和准全局聚合代价匹配(SGM，Semiglobal Matching)算法。BT代价算法为常用的局部算法(S. Birchfield and C.Tomasi,“Depth Discontinuities by Pixel-toPixel Stereo,”Proc. Sixth IEEE Int’l Conf.Computer Vision,pp.1073-1080,Jan.1998.)，SGM全局算法以BT代价为基础进行多方向聚合(Heiko Hirschmüller,“StereoProcessing by Semiglobal Matching and Mutual Information”,IEEE TRANSACTIONSON PATTERN ANALYSIS AND MACHINE INTELLIGENCE,VOL.30,NO.2, FEBRUARY 2008)。在另一篇文献中(D.Scharstein and R.Szeliski,“A Taxonomy and Evaluation of DenseTwo-Frame Stereo Correspondence Algorithms,”Int’l J.Computer Vision,vol.47,nos.1/2/3,pp.7-42,Apr.-June 2002.)，对现有的双目视觉匹配算法进行了分类和比较。

全局聚合代价匹配精度较高，但消耗巨大的计算资源和内存资源，能达到的帧率十分有限；而局部匹配速度较快，但其准确度低，会产生局部匹配错误，或局部找不到优化匹配视差值，从而在匹配特征不明显的区域产生大量离散分布的错误匹配区域。

发明内容

针对现有技术中存在的上述技术问题，本发明提供一种渐近全局匹配的双目视差获取方法和系统，通过渐近全局匹配的方法进行匹配，以降低全局匹配的计算量，便于节约计算资源，获得高精度的优化视差匹配图。

本发明公开了一种渐近全局匹配的双目视差获取方法，所述方法包括：对左图的行和列进行间隔采样，获得低分辨率的第一左图；对右图的行和列进行间隔采样，获得低分辨率的第一右图；基于全局匹配的方法对第一左图和第一右图进行匹配，获得第一初始视差图；对第一初始视差图进行插值处理，获得与左图或右图具有相同像素列阵的第一等像素初始视差图；以第一等像素初始视差图为参考，对左图和右图进行全局匹配，获得优化视差图。

优选的，本发明的方法还包括图像平滑的方法：将所述第一初始视差图进行平滑处理后，再进行插值处理。

优选的，对左图或右图的行和列进行间隔采样的方法包括：间隔采取行和列上的点作为重采点；将所述重采点临近区域的平均值作为重采点的值。

优选的，以第一等像素初始视差图为参考，对左图和右图进行全局匹配的方法包括：以第一等像素初始视差图为参考，为右图设定搜索范围；在所述搜索范围内，通过全局匹配的方法，在右图中搜索到与左图点的最优匹配，获得相对视差；根据相对视差和第一等像素初始视差图的初始视差获得优化视差。