[发明专利]视频深度信息恢复的全局立体匹配方法

摘要

一种视频深度信息恢复的全局立体匹配方法，包括：基于马尔可夫随机场框架为立体匹配问题建立能量模型，对能量模型优化求解，从而得到像素的视差值，所述能量模型为D(p，d_p)表示像素p的视差值为d_p时的像素数据匹配代价；S(d_p，d_q)表示当像素p被赋予视差值d_p而像素q被赋予视差值d_q时，像素p和像素q之间的由平滑性约束导致的代价；θ为权重参数，为图像I中像素p对应的梯度模值，为图像I中梯度模值的最大值。本方法准确度和适用性好。

主权项

1.一种视频深度信息恢复的全局立体匹配方法，包括基于马尔可夫随机场框架为立体匹配问题建立能量模型，对能量模型优化求解，从而得到像素的视差值，其特征在于，所述能量模型为E(d)=Σp∈IαpD(p,dp)+Σ(p,q)∈N(1-αp)+(1-αq)2S(dp,dq)]]>p和q是图像I中的像素点；D(p，d_p)表示像素p的视差值为d_p时的像素数据匹配代价；N表示图像对应的无向图中的边，即像素之间的相邻关系，(p，q)∈表示像素p和像素q是相邻的；S(d_p，d_q)表示当像素p被赋予视差值d_p而像素q被赋予视差值d_q时，像素p和像素q之间的由平滑性约束导致的代价；α_p和α_q分别为像素p和像素q对应的数据匹配代价权重值，αp=θ+(1-θ)*||▿Ip||/||▿I||max]]>αq=θ+(1-θ)*||▿Iq||/||▿I||max]]>θ为自定义权重参数，分别为图像I中像素p和像素q对应的梯度模值，为图像I中梯度模值的最大值。