[发明专利]一种双目图像的自适应权重立体匹配方法及系统有效

专利信息
申请号: 201810008641.X 申请日: 2018-01-04
公开(公告)号: CN108171736B 公开(公告)日: 2021-11-23
发明(设计)人: 赵勇;徐孩;王飞;张丽;陈天健 申请(专利权)人: 北京大学深圳研究生院
主分类号: G06T7/33 分类号: G06T7/33;G06T7/55
代理公司: 深圳鼎合诚知识产权代理有限公司 44281 代理人: 郭燕
地址: 518055 广东省*** 国省代码: 广东;44
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摘要: 一种双目图像的自适应权重立体匹配方法、系统及计算机可读存储介质,在计算支持权重时,引入匹配代价矢量特征,至少根据匹配代价矢量特征的距离来计算支持权重,使得支持权重的计算更加有效和合理,从而有效解决立体匹配时发生误匹配的问题,提高了立体匹配的精确度。
搜索关键词: 一种 双目 图像 自适应 权重 立体 匹配 方法 系统
【主权项】:
1.一种双目图像的自适应权重立体匹配方法,其特征包括:

获取至少两个视点的图像;

对任意一个待匹配的像素点p,计算它与支持窗内其他任意一像素点q,两者的匹配代价矢量特征的距离Δfpq

至少根据计算得到的匹配代价矢量特征的距离Δfpq,得到像素点q对像素点p的支持权重w(p,q);

计算累积匹配代价函数;

根据所述累积匹配代价函数得到像素点p的匹配点和/或视差。

2.如权利要求1所述的自适应权重立体匹配方法,其特征在于,任意一像素点(x,y)的匹配代价矢量特征通过以下方式计算得到:

计算该像素点(x,y)和另一幅图像中若干像素点的距离c(x,y,d)=|I1(x,y)‑I2(x‑d,y)|;其中d∈Sd={dmin,...,dmax},为所有可能的视差的集合,I1(x,y)为像素点(x,y)的属性,I2(x‑d,y)为另一幅图像中像素点(x‑d,y)的属性;

根据计算得到的距离c(x,y,d)构造像素点(x,y)的匹配代价矢量特征feature_vector(x,y)。

3.如权利要求2所述的自适应权重立体匹配方法,其特征在于,根据距离c(x,y,d)构造的像素点(x,y)的匹配代价矢量特征:

feature_vector(x,y)=[c(x,y,dmin),...,c(x,y,dmax)]。

4.如权利要求2所述的自适应权重立体匹配方法,其特征在于,根据距离c(x,y,d)构造的像素点(x,y)的匹配代价矢量特征:

feature_vector(x,y)=[e(x,y,dmin),...,e(x,y,dmax)];

其中,或者,σ为预设的常数,

5.如权利要求1所述的自适应权重立体匹配方法,其特征在于:

根据计算得到的匹配代价矢量特征的距离Δfpq,得到像素点q对像素点p的支持权重w(p,q);或者,

还计算像素点p与像素点q的颜色距离Δcpq和/或几何距离Δgpq;根据匹配代价矢量特征的距离Δfpq,以及颜色距离Δcpq、几何距离Δgpq中的一者或两者,来共同得到像素点q对像素点p的支持权重w(p,q)。

6.如权利要求5所述的自适应权重立体匹配方法,其特征在于,像素点q对像素点p的支持权重w(p,q)为:

或者,

或者,

或者,

其中,γ1、γ2、γ3分别为设置的匹配代价矢量特征的距离控制参数、颜色距离控制参数、几何距离控制参数。

7.如权利要求1所述的自适应权重立体匹配方法,其特征在于,所述计算累积匹配代价函数,包括通过以下公式来计算:

其中,像素点p、像素点q分别为待匹配的图像中的待匹配的像素点、该待匹配的像素点的支持窗内的像素点,Np表示所述待匹配的图像中像素点q的支持窗;像素点分别为另一幅图像中与像素点p视差为d的像素点、该像素点的支持窗内的像素点,表示所述另一幅图像中像素点的支持窗;

w(p,q)表示像素点q对像素点p的支持权重,

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