[发明专利]通过匹配立体图像而产生视差图的系统和方法

说明书

本申请涉及一种通过匹配立体图像而产生视差图的系统和方法。用于产生视差图的系统包括：图像获取器，其获取左图像和右图像；匹配成本计算器，其计算左图像和右图像的多个像素的每一个的匹配成本；累加及求和计算器，其基于计算的匹配成本而计算像素的一个的累加值，并且计算松弛累加值，所述松弛累加值为通过将一个像素的视差值和这一个像素的周围像素的视差值之间的每个关系因数与这一个像素的累加值相乘而得到的值的平均值；视差值求取器，其基于计算出的松弛累加值而求取每个像素的视差值；以及视差图产生器，其基于求取的视差值而产生视差图。

相关申请的交叉引用

本申请要求2016年8月22日向韩国知识产权局所提出的韩国专利申请第10-2016-0106266号的权益，并通过引用将其全文纳入本文。

技术领域

本发明涉及一种通过匹配立体图像而产生视差图的系统和方法。

背景技术

匹配立体图像的技术被广泛用于识别车辆周围的情况，包括基于三维(3D)信息的对象(例如，车辆、行人等)的检测、可行驶区域的计算等。为了利用匹配车辆环境中的立体图像的技术，需要匹配立体图像的结果具有高可靠性。

由于基于全局匹配的匹配立体图像的算法可以计算具有高质量的3D信息，但是具有高计算复杂性，所以需要较低计算成本的基于局部匹配的匹配立体图像的算法被应用至车辆环境。但是，局部匹配方法具有以下缺点：其不会对较宽区域(例如，道路表面)执行精确密集的匹配。

近年来，已经基于半全局匹配方法进行了研究，所述半全局匹配方法相比于计算成本而言具有高质量。但是，通常使用的半全局匹配方法会假设不适合于车辆环境的3D地理元素。因此，具有这样的问题：在匹配质量和计算成本方面会发生性能变差。具体而言，难以匹配相对于摄像机的图像平面(例如，道路表面)明显倾斜的表面，并且难以在车辆行驶时经常发生的恶劣天气情况(例如，雨雪天气)下正确地执行立体匹配。

因此，需要研发这样的系统和方法：即使在恶劣天气情况下，也可以通过匹配立体图像来产生良好的视差图。

发明内容

本发明的一个方面提供了一种用于产生视差图的方法，该方法即使在恶劣的天气条件下也能够执行立体图像的匹配。

根据本发明的示例性实施方案，用于产生视差图的系统包括：图像获取器，其获取左图像和右图像；匹配成本计算器，其计算左图像和右图像的多个像素的每一个的匹配成本；累加及求和计算器，其基于计算的匹配成本而计算像素的一个的累加值，并且计算松弛(relaxation)累加值，所述松弛累加值为通过将一个像素的视差值和这一个像素的周围像素的视差值之间的每个关系因数与这一个像素的累加值相乘而得到的值的平均值；视差值求取器，其基于计算出的松弛累加值而求取每个像素的视差值；以及视差图产生器，其基于求取的视差值而产生视差图。

匹配成本计算器可以通过比较左图像和右图像的地面图像来计算匹配成本，并且可以通过比较左图像和右图像的地面之上的图像来计算匹配成本。

当累加及求和计算器沿竖直方向对匹配成本进行累加及求和时，通过将相应视差的前一方向的累加值中的最小值、通过将第一累加恒定值与视差值周围方向的累加值相加而得到的值、通过将第二累加恒定值与前一方向的累加值的最小值相加而得到的值、以及当前匹配成本进行求和，累加及求和计算器可以计算当前累加值；当累加及求和计算器沿水平方向对匹配成本进行累加及求和时，通过将相应视差的前一方向的累加值中的最小值、通过将第二累加恒定值与前一方向的累加值的最小值相加而得到的值、以及当前匹配成本进行求和，累加及求和计算器可以计算当前累加值。

累加及求和计算器可以计算重复的松弛累加值，该重复的松弛累加值为通过将一个像素的视差值和这一个像素的周围像素的视差值之间的每个关系因数与这一个像素的松弛累加值相乘而得到的值的平均值，并且视差值求取器可以基于重复的松弛累加值而求取每个像素的视差值。