[发明专利]一种改进的光学仿射不变双目立体匹配代价与视差优化方法

摘要

一种改进的光学仿射不变双目立体匹配代价与视差优化方法，本发明涉及改进的光学仿射不变双目立体匹配代价与视差优化方法。本发明的目的是为了解决现有方法很难得到实时性能，在光学扭曲情况下，精度受到影响，算法复杂度高，计算量大的问题。具体过程为：一、左右两个摄像头分别自动摄取两幅图像；二、对左视图和右视图进行改进的Census变换；三、计算相对梯度；四、计算双目立体匹配代价；五、对立体匹配代价进行叠加；六、建立视差置信度；七、从1到N视差置信度传递；八、从N到1视差置信度传递；九、对图像的每一列，从1到M视差置信度传递；十、从M到1视差置信度传递；十一、得到D_f。本发明应用于图像处理领域。

主权项

1.一种改进的光学仿射不变双目立体匹配代价与视差优化方法，其特征在于一种改进的光学仿射不变双目立体匹配代价与视差优化方法具体是按照以下步骤进行的：步骤一、左右两个摄像头分别自动摄取两幅图像，左摄像头摄取的为左视图，右摄像头摄取的是右视图，假设输入图像的大小为m×n；以前行方向为参照，左侧设置左摄像头，右侧设置右摄像头；步骤二、对步骤一中的左视图和右视图进行改进的Census变换；步骤三、计算步骤一中的左视图和右视图的相对梯度；步骤四、根据步骤二和步骤三的结果计算双目立体匹配代价；步骤五、对立体匹配代价进行叠加；步骤六、建立视差置信度；步骤七、对图像的每一行，从1到N视差置信度传递；步骤八、对图像的每一行，从N到1视差置信度传递；步骤九、对图像的每一列，从1到M视差置信度传递；步骤十、对图像的每一列，从M到1视差置信度传递；步骤十一、得到优化后的视差图Df；所述步骤二中对步骤一中的左视图和右视图进行改进的Census变换；具体过程为：(1)设置光学模型：其中，mb和ms是视角不相关和视角相关的贡献权值，e代表光照强度，b代表表面反射率，α代表漫射光；(2)传统的Census变换定义为中心像素p与其邻域内的像素q∈N(p)的比较，然而改进的Census变换是基于相对梯度的：其中，代表以p为中心的3×3区域内相对梯度RG(x,y)的平均值，N(p)代表像素p的一个邻域，q为q(x,y),p为p(x,y)；T(p,q)为Census变换，RG(q)为像素q的相对梯度，相对梯度运算公式为：RG(x,y)＝G(x,y)/(1+Gmax(x,y))其中，RG(x,y)是像素p(x,y)的相对梯度，Gmax(x,y)是以像素p(x,y)为中心的3×3区域内梯度G(x,y)的最大值；Gmax(x,y)＝max(|G(x+u,y+v)|),‑1≤u≤1,‑1≤v≤1。