[发明专利]采用视差信息和三维信息获取异样区域的方法

摘要

本发明公开了采用视差信息和三维信息获取异样区域的方法，利用事件发生前后视差值和三维坐标的变化来检测是否出现异样点，采用设置视差图像的均值矩阵E表示没有异常情况的视差值，再利用创建与视差图像大小相同的新图像，取部分数据计算方差和均值，再利用统计当前点对应的像素队列中像素值与新图像部分数据的均值之差与设置的阈值进行比较，判断出异样区域的点；这种技术手段可以克服预先设置标准图像的各自弊病，克服由于时间变化导致的光线、建筑物、植物、以及其他干扰物的存在而导致的影响，利用事件前后视差值，测定异样点。另外，本发明最终可以根据不同特性的异样点的属性，分别标记出不同的类别的异样点，比如可以标记出沉降点、异物点、干扰点。

主权项

1.采用视差信息和三维信息获取异样区域的方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：匹配同步的左图像和右图像的同名像素点，获取视差图像和对应像素点的三维坐标信息；步骤2：遍历视差图像的像素点，取当前视差图像之前的部分视差图像的均值与当前视差图像进行差运算，然后将差值与阈值比较，以此判断每个像素点是否是异样区域的点；步骤2具体的为：步骤2‑1：首先设置视差图像的均值矩阵E以及视差图像缓存队列Q，其中均值矩阵E表示没有异常情况的视差值；步骤2‑2：将得到的视差图像加入队列Q中；步骤2‑3：如果队列Q的长度小于设定的队列长度阈值S，则进入步骤2‑2；否则，进入步骤2‑4；步骤2‑4：如果均值矩阵E为空矩阵，则进入步骤2‑5；否则，进入步骤2‑6；步骤2‑5：遍历均值矩阵E的每一个点，采用方差法和均值法初始化均值矩阵E；步骤2‑6：创建与视差图像大小相同的新图像，对每一像素位置，提取队列Q中对应像素点的值，取其中开始的S*R数据计算方差和均值，R为比例，R值介于0~1之间；如果方差大于阈值V，则当前均值使用均值矩阵E对应点的值替换；方差小于阈值V，但当前均值与均值矩阵E对应点的均值差异大于设定的阈值T，也将当前均值替换为均值矩阵E对应点的值；其余情况则保留当前均值参与后续运算；步骤2‑7：统计当前点对应的像素队列中像素值与步骤2‑6得到的均值之差连续大于阈值T的数量M，以及连续小于‑T的数量N；步骤2‑8：如果M>S/W或N>S/W，则判定该当前点为异样区域的点，新图像中当前点值设为标识值X；M≤S/W或N≤S/W，则判定该当前点为干扰点，新图像中该点值设为Y；W取2；步骤2‑9：选择性更新均值矩阵E的点，如果是异样区域点，则不更新均值矩阵E的对应点；否则，将均值矩阵E对应点的值更新为当前均值；步骤2‑10：遍历完所有像素点后，将最早进入队列的视差图像弹出队列。