[发明专利]图像视差获取方法及装置

权利要求书

1.一种图像视差获取方法，其特征在于，包括：

针对左目图像和右目图像中的每一个事件，计算该事件在预定视差范围内的代价，根据该代价，计算该事件的中间过程视差；其中，所述左目图像和所述右目图像是基于动态视觉传感器DVS获取的图像；所述事件是根据光照强度变化大于给定阈值而产生的事件；

针对第一图像中的每一个事件，根据该事件的中间过程视差以及第二图像中的对应事件的中间过程视差，确定所述第一图像中的该事件是否为鲁棒事件；其中，当所述第一图像为所述左目图像时，所述第二图像为所述右目图像，当所述第一图像为所述右目图像时，所述第二图像为所述左目图像；

根据所述第一图像中的鲁棒事件的中间过程视差，估计所述第一图像中的所有事件的全局最优视差。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在针对左目图像和右目图像中的每一个事件，计算该事件在预定视差范围内的代价之前，还包括：

去除所述左目图像和所述右目图像中的噪声。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，去除图像中的噪声的方法包括：

对图像进行特征分解，得到其中，δ_i表示第i个特征值，并且，δ₁,δ₂,…,δ_r按照由大到小的顺序排列，u_i和v_i表示相互正交的特征向量，r表示特征值的总数；

从δ₁,δ₂,…,δ_r中获取不小于预设值的前k个特征值δ₁,δ₂,…,δ_k，其中，k＜r；

按照以下公式计算得到去除噪声后的图像I₀：

4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，针对图像中的每一个事件，计算该事件在预定视差范围内的代价的方法包括：

计算该图像中的每一个像素的特征；

针对该图像中的每一个事件，根据以对应于该事件的像素为中心点的局部范围内的像素的特征，计算该事件在所述预定视差范围内的代价。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，图像中的像素(x,y)的特征满足以下公式：

其中，x,y分别表示像素的横坐标和纵坐标，F_n(x,y)表示像素(x,y)在方向n上的特征，E_n(i,y)表示像素(x,y)在方向n上的邻近像素(i,y)的极性值，i≠x，i表示邻近像素(i,y)的横坐标，rot表示对该图像进行旋转，abs表示求取绝对值，n＝1,2,...,N，N表示方向总数，min表示取最小值。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在预定视差值为d的条件下，按照以下公式计算事件的代价C(x,y,d)：

其中，α表示线性合并权重，x,y分别表示对应于该事件的像素的横坐标和纵坐标，W(x,y)表示以对应于该事件的像素(x,y)为中心点的局部范围，(x′,y′)表示W(x,y)中的任一像素，F_n(x′,y′)表示像素(x′,y′)在方向n上的特征，F_n(x′+d,y′)表示像素(x′+d,y′)在方向n上的特征，n＝1,2,...,N，N表示方向总数，d表示所述预定视差范围内的任一视差值，E(x,y)表示对应于该事件的像素(x,y)的极性值，E(x+d,y)表示像素(x+d,y)的极性值。

7.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，按照以下公式计算事件的中间过程视差d(x,y)：

其中，x,y分别表示对应于该事件的像素的横坐标和纵坐标，C(x,y,d)表示在预定视差值为d的条件下该事件的代价，d表示所述预定视差范围内的任一视差值，表示使C(x,y,d)取最小值时的d。