[发明专利]全息立体图像匹配算法在审
| 申请号： | 201710310776.7 | 申请日： | 2017-05-05 |
| 公开（公告）号： | CN108805914A | 公开（公告）日： | 2018-11-13 |
| 发明（设计）人： | 不公告发明人 | 申请（专利权）人： | 上海盟云移软网络科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/33 | 分类号： | G06T7/33 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 201306 上海*** | 国省代码： | 上海;31 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明提出的全息立体图像匹配算法，属于立体显示技术领域，将图像进行小波变换获得低频和高频部分的分解系数和图像信息，同时利用噪声可见度函数进行阈值处理提取贡献最大的部分小波系数参与匹配，利用噪声可见度函数选择各个视差图中噪声最小的视差能有效提高视差图像最终的精度，噪声可见度函数现已频繁应用在图像压缩处理的各个领域；针对原图像对进行小波优化处理，是不同于传统算法的一个创新点，能有效的加强算法的匹配效果和精度。 | ||
| 搜索关键词： | 噪声 可见度函数 全息立体图像 匹配算法 图像压缩处理 传统算法 立体显示 匹配效果 视差图像 图像信息 小波变换 小波系数 优化处理 阈值处理 视差图 系数和 原图像 视差 小波 算法 匹配 图像 分解 应用 | ||
【主权项】：
1.一种全息立体图像匹配算法，其特征在于，具体的算法步骤如下：Step1对左右立体图像进行基于Harr小波的二维离散分解，即选用db1小波函数，并计算低频和高频分量的方向对比值；Step2将各个分量的对比值低于给定阈值的置零，对各个分量修改过后进行二维离散小波逆变换，得到在各个方向上的立体图像对；Step3利用基于置信传播与自适应相异性测量的图像分割匹配算法计算各个立体图像对的初始视差；Step4将各个方向上的视差图像利用HVS模型原理进行融合获得最终的视差图像；Step5最后采用噪声可见度函数作为标准来进行视差图像融合，具体方法是首先计算各个方向视差图像的NVF函数值，进一步按照以下公式对视差进行融合：![]()
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于上海盟云移软网络科技股份有限公司，未经上海盟云移软网络科技股份有限公司许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201710310776.7/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇：屏蔽门异物检测报警方法
- 下一篇：一种抗视角变化的近景影像区域特征匹配方法
