[发明专利]一种稳定高效的高分辨率立体匹配方法

摘要

本发明公开了一种稳定高效的高分辨率立体匹配方法，包括如下步骤利用高分辨率数码摄像机获取场景的立体图像对；对所述立体图像对构建图像金字塔；在所述图像金字塔的最低分辨率层提取可靠的匹配种子像素点；在所述图像金字塔的最低分辨率层基于所述种子像素点利用种子像素扩张算法得到致密视差图；对所述致密视差图用图像滤波技术消除误匹配的像素点；基于所述滤波后的视差图结合图像金字塔技术提升视差图的分辨率得到最终的高分辨率立体匹配视差图。所述立体匹配方法可以处理传统方法不能处理的高分辨率立体图像对，获得稳定高准确度的视差图。

主权项

一种稳定高效的高分辨率立体匹配方法，其特征在于，其依次包括如下步骤：S1：利用高分辨率数码摄像机获取场景的立体图像对；S2：对所述立体图像对构建高斯图像金字塔；S3：将高斯图像金字塔的最低分辨率层的图像对作为待匹配的立体图像对，分别用归一化交叉相关(NCC)和Census变换，结合胜者全取策略(WTA)得到两幅初始视差图，然后比较两幅初始视差图中每个像素位置处的视差值，将视差值相等的像素点设定为可靠的匹配种子像素点；根据选定的匹配代价函数和一对立体图像构建一个三维张量视差空间图DSI，其中DSI(u,v,d)为图像中像素位置(u,v)处视差值取d时的匹配代价函数值则胜者全取策略(WTA)通过下式计算得到:Disp(u,v)=argmind∈[dmin,dmax]DSI(u,v,d)]]>其中Disp为胜者全取策略(WTA)计算得到的视差图，dmin和dmax分别为视差搜索范围的下界和上界；然后构建如下匹配种子像素点集合：Seed＝{(x,y)|DispNCC(x,y)＝DispCensus(x,y)}；S4：在所述高斯图像金字塔的最低分辨率层基于所述匹配种子像素点利用种子像素扩张算法得到致密视差图Dispdense(u,v)，其中对于视差图Dispdense中任意的位置(u,v)均存在视差值；将所述步骤S3中提取的种子像素点按照其匹配代价函数从大到小的顺序排列构成一个队列，取队列首位的像素p1，其对应的视差值为d(p1)；对于和p1相邻的四邻域中的某个像素pk，如果pk处视差值尚未更新过，则分别计算像素pk处视差值分别为d(p1)‑1、d(p1)和d(p1)+1对应的匹配代价函数，并且选取匹配代价函数值最优的视差值作为其新的视差值；定义C(p,d)为像素p处视差值为d的匹配代价函数值，则最优的视差值定义如下：dopt=argmind∈{d(p1)-1,d(p1),d(p1)+1}C(pk,d)]]>同时根据匹配代价函数值插入种子像素队列中对应的位置中，定义C(p,d)，将pk处的视差值设置为已更新；如果pk处视差值已更新过，则分别计算像素pk处视差值分别为d(p1)和d(pk)对应的匹配代价函数，并且选取匹配代价函数值最优的视差值作为其新的视差；按步骤S4描述的方法依次处理种子像素队列中的首位像素直到队列为空为止；S5：对所述致密视差图用图像滤波技术消除误匹配的像素点；S6：根据滤波后的视差图结合图像金字塔相邻塔层之间的分辨率差将低分辨层的视差图提升到相邻高分辨率层的致密视差图；S7：判断步骤S6中得到的致密视差图是否为最底层最高分辨率致密视差图，如否则回到步骤S5，如是则获得最终的高分辨率立体匹配视差图并结束。