[发明专利]一种全局视差估计方法和系统

说明书

技术领域

本申请涉及立体匹配图像处理领域，具体涉及一种全局视差估计方法和系统。

背景技术

在传统视频系统中，用户只能被动的观看由摄像机拍摄到的画面，无法从其他视角观看不同视点的画面，而多视角视频(Multi-View Video)则允许用户从多个视点进行观看，增强了交互性及3D感官效果，在立体电视、视频会议、自动导航、虚拟现实等领域有广泛的应用前景。然而，更强的交互性及感官效果也同时增加了视频的数据量，对视频的存储及传输等增加了负担，如何解决此类问题已成为目前的研究热点。

立体匹配，也称视差估计，是根据前端摄像机获取的多目图像数据(一般为双目)，估计出对应图像中的像素点间的几何关系。利用视差估计，可以由一个视点的信息及其深度(视差)信息得到对应视点的信息，从而减少了原始数据量，为多目视频的传输及存储提供了便利。

根据具体实现细节的不同，立体匹配方法可以大致分为局部立体匹配算法和全局立体匹配算法(可参见Scharstein D,Szeliski R.A taxonomy and evaluation of dense two-frame stereo correspondence algorithms[J].International journal of computer vision,2002,47(1-3):7-42.)。局部立体匹配算法准确性不高，但速度较快，不利于实际应用；全局立体匹配算法是基于对全局的能量函数最优化得到视差结果，其准确性较高，但速度较慢，不过，已有一些改进的全局立体匹配算法产生了与局部立体匹配算法相当的速度，如快速置信传播算法(可参见Pedro F.Felzenszwalb,Daniel P.Huttenlocher.Efficient Belief Propagation for Early Vision.International Journal of Computer Vision October 2006,Volume 70,Issue 1,pp 41-54)。

综合上述叙述可知，立体匹配作为多视角视频中的重要环节，已受到广泛关注，并有大量的立体匹配算法涌现。然而，立体匹配尚存在很多问题，特别是正确性和稳定性，需要进一步提高。

发明内容

根据本申请的第一方面，本申请提供了一种全局视差估计方法，包括：

读入第一视点图像和第二视点图像，第一视点图像为从第一视点获取的目标的图像，第二视点图像为从第二视点获取的目标的图像；

根据预设规则在第一视点图像上选取采样点；

在第一视点图上依次选取像素点作为当前像素点，以当前像素点为原点，沿第一轴线正方向和负方向，以逐个像素点作为搜索点进行搜索，直到搜索到不满足预设的约束条件的点时停止，并将搜索到的满足所述约束条件的所有点作为第一匹配点；分别以各个第一匹配点为原点，沿第二轴线正方向和负方向，以逐个像素点作为搜索点进行探索，直到搜索到不满足预设的约束条件的点时停止，并将搜索到的满足所述约束条件的所有点作为第二匹配点；将第一匹配点和第二匹配点作为当前像素点的第一匹配空间；

以当前像素点为原点，沿第二轴线正方向和负方向，以逐个像素点作为搜索点进行搜索，直到搜索到不满足预设的约束条件的点时停止，并将搜索到的满足所述约束条件的所有点作为第三匹配点；分别以各个第三匹配点为原点，沿第一轴线正方向和负方向，以逐个像素点作为搜索点进行探索，直到搜索到不满足预设的约束条件的点时停止，并将搜索到的满足所述约束条件的所有点作为第四匹配点；将第三匹配点和第四匹配点作为当前像素点的第二匹配空间；

所述约束条件包括线性约束条件和基于采样点的空间约束条件，所述线性约束条件为当前像素点与搜索点之间在颜色上的欧氏距离的约束，所述空间约束条件为搜索点与采样点之间在颜色上的欧氏距离的约束，所述第一轴线与第二轴线相互垂直；

计算第一匹配空间内所有点的匹配代价之和，计算第二匹配空间内所有点的匹配代价之和；

根据第一匹配空间内所有点的匹配代价之和和第二匹配空间内所有点的匹配代价之和计算初始视差，并筛选得到可靠点；

对第一视点图像和第二视点图像进行图像分块；

基于所述图像分块，并根据所述可靠点的初始视差分别计算第一视点图像和第二视点图像内每个像素点的最终视差。

在一实施例中，所述约束条件为：