[发明专利]生成深度图的方法和装置

权利要求书

1.一种生成深度图的方法，其特征在于，所述方法包括：

将输入图像对中的左视图作为参考图像，将所述输入图像对中的右视图作为目标图像，对所述参考图像和目标图像分别做灰度变换；

计算灰度变换后的参考图像的上梯度矩阵、下梯度矩阵、左梯度矩阵和右梯度矩阵；

根据灰度变换后的参考图像、灰度变换后的目标图像以及所述参考图像和目标图像之间的视差，计算代价函数矩阵并进行边界处理；

根据所述代价函数矩阵计算得到原始信息存储矩阵，初始化上信息存储矩阵、下信息存储矩阵、左信息存储矩阵和右信息存储矩阵；

将所述上梯度矩阵、下梯度矩阵、左梯度矩阵和右梯度矩阵，以及所述原始信息存储矩阵、上信息存储矩阵、下信息存储矩阵、左信息存储矩阵和右信息存储矩阵复制到图形处理器GPU的显存中，采用计算统一设备架构CUDA在所述GPU上采用置信传播算法进行迭代计算，分别得到迭代后的上信息存储矩阵、迭代后的下信息存储矩阵、迭代后的左信息存储矩阵和迭代后的右信息存储矩阵；

根据所述迭代后的上信息存储矩阵、迭代后的下信息存储矩阵、迭代后的左信息存储矩阵和迭代后的右信息存储矩阵计算得到置信矩阵；

根据所述置信矩阵计算得到深度图。

2.根据权利要求1所述的生成深度图的方法，其特征在于，所述计算灰度变换后的参考图像的上梯度矩阵、下梯度矩阵、左梯度矩阵和右梯度矩阵，具体包括：

将灰度变换后的参考图像的每一点与其上方相邻点的像素值相减并求绝对值，将得到的结果与预设的上梯度阈值进行比较，如果所述结果大于所述上梯度阈值，则将所述每一点的上梯度值置为1，如果所述结果小于所述上梯度阈值，则将所述每一点的上梯度值置为0；

将灰度变换后的参考图像的每一点与其下方相邻点的像素值相减并求绝对值，将得到的结果与预设的下梯度阈值进行比较，如果所述结果大于所述下梯度阈值，则将所述每一点的下梯度值置为1，如果所述结果小于所述下梯度阈值，则将所述每一点的下梯度值置为0；

将灰度变换后的参考图像的每一点与其左方相邻点的像素值相减并求绝对值，将得到的结果与预设的左梯度阈值进行比较，如果所述结果大于所述左梯度阈值，则将所述每一点的左梯度值置为1，如果所述结果小于所述左梯度阈值，则将所述每一点的左梯度值置为0；

将灰度变换后的参考图像的每一点与其右方相邻点的像素值相减并求绝对值，将得到的结果与预设的右梯度阈值进行比较，如果所述结果大于所述右梯度阈值，则将所述每一点的右梯度值置为1，如果所述结果小于所述右梯度阈值，则将所述每一点的右梯度值置为0。

3.根据权利要求1所述的生成深度图的方法，其特征在于，所述根据灰度变换后的参考图像、灰度变换后的目标图像以及所述参考图像和目标图像之间的视差，计算代价函数矩阵，具体包括：

将所述参考图像和目标图像之间的视差的取值范围设置为从0至预设的最大视差值；

对灰度变换后的参考图像中的每一个点，分别取所述取值范围内的每一个视差值，按照如下第一公式计算对应的代价函数矩阵：

cost(a，b)＝|reference(a，b)-targ et(a，b-d)|；

d＝0：dmax；

其中，cost为所述代价函数矩阵，reference为所述灰度变换后的参考图像矩阵，target为灰度变换后的目标图像矩阵，a为点的纵坐标位置，b为点的横坐标位置，d为所述参考图像和目标图像之间的视差，dmax为所述预设的最大视差值。

4.根据权利要求3所述的生成深度图的方法，其特征在于，所述进行边界处理，具体包括：

按照所述第一公式计算所述代价函数矩阵后，对所述参考图像内剩余的无法按照所述第一公式进行计算的区域，按照如下第二公式计算相应的代价函数矩阵：

cost(a，b)＝cost(a，d)；

d＝0：dmax；

b＝1：d；

其中，所述cost为所述区域对应的代价函数矩阵，a为点的纵坐标位置，b为点的横坐标位置，d为所述参考图像和目标图像之间的视差，dmax为所述预设的最大视差值。

5.根据权利要求1所述的生成深度图的方法，其特征在于，所述进行边界处理之后，还包括：

将所述计算及边界处理后得到的所有代价函数矩阵中的每个值与预设的截断阈值作比较，如果该值大于所述截断阈值，则将其修改为所述截断阈值，否则，保留该值。