[发明专利]一种通用双目立体匹配方法

摘要

本发明提供了一种通用双目立体匹配的方法，包括双目标定、双目图像矫正、双目立体匹配、匹配代价计算、匹配代价聚合、视差计算、视差图优化步骤，采用统一的代价聚合函数框架在不同尺度上进行代价匹配，利用各像素窗口的信息熵作为不同尺度下匹配代价对整个匹配代价的影响因子；同时为了保证不同尺度下同一像素的代价一致性,在代价函数里加入正则化因子。一种通用双目立体匹配的方法可以应用在利用多尺度进行代价匹配的算法上，并使原有算法的准确率和鲁棒性得到改善，提高了多尺度立体匹配的准确率和鲁棒性。

主权项

1.一种通用双目立体匹配方法，一种通用双目立体匹配的方法，包括双目标定、双目图像矫正、双目立体匹配、匹配代价计算、匹配代价聚合、视差计算、视差图优化步骤，具体包括：01)双目标定：对双目相机进行标定，得到所述双目相机的相关参数；02)双目图像矫正：对双目相机在成像过程中存在的径向失真和切向失真进行畸变矫正、对双目相机所成的图像在同一平面内切同行对准进行立体矫正的双目图像矫正；03)双目立体匹配：利用双目标定得到的双目相机相关参数以及图像对，通过代价匹配生成初始视差空间，再通过代价聚合处理所述初始视差信息形成二次视差空间以及图像中各点的三维信息；04)匹配代价计算：将已校正的双目立体视觉传感器获得的左右两幅图像通过构造卷积神经网络CNN得到其深度特征图，以深度特征为基准计算像素的深度特征截断相似性测度，然后构造组合颜色、梯度和深度特征的截断匹配代价函数，根据立体图像对的视差搜索范围完成所有视差值下的匹配代价计算后得到匹配代价卷；05)匹配代价聚合：对步骤04的匹配代价计算阶段获得的匹配代价卷采用固定窗口、多窗口、可变窗口、自适应权重聚合或引导滤波方法代价聚合得到经过匹配代价聚合的代价卷。06)视差计算：将步骤05聚合后得到的经过匹配代价聚合的代价卷采用WTA(Winner‑Take‑All，即“胜者为王”)算法选择最优视差得到初始视差图，然后对初始视差图采用双峰测试BMD(Bimodality)、左一右一致性检测LRC(Left‑Right Checking)、顺序一致性检测ORD(Ordering)或遮挡约束OCC(Occlusion Constraint)算法寻找遮挡区域，将遮挡区域的遮挡点赋予距离其最近的同行点的视差值后得到视差图；07)视差图优化：对步骤06的视差图使用均值滤波器或双边滤波器对视差图进行滤波，在图像平滑的同时恢复误匹配像素点得到最终视差图。