[发明专利]立体视觉系统的增强方法及立体视觉系统

说明书

本发明提供了一种立体视觉系统的增强方法及立体视觉系统，首先获取一立体视觉系统对同一视觉场景拍摄的多个原始图像并得到原始视差图像；然后，通过提取视差值为最小有效视差值对应像素来获取背景像素并建立背景的特征模型，通过提取视差值为连续无效视差值对应像素片段来获取空洞像素并建立空洞的特征模型，通过提取邻域视差值为连续有效视差值对应像素片段来获取邻域有效像素并建立邻域的特征模型，通过度量三者的特征模型的相似度选择填补空洞像素的视差值，本发明能够准确的区分所述空洞像素为背景或前景，以准确的填补所述空洞像素。

技术领域

本发明涉及视觉图像处理技术领域，尤其涉及一种立体视觉系统的增强方法及立体视觉系统。

背景技术

双目立体视觉(Binocular Stereo Vision)是机器视觉的一种重要形式，它是基于视差原理并利用成像设备从不同的位置获取视觉场景的两幅图像，通过计算图像对应点间的位置偏差，来获取物体三维几何信息的方法。双目立体视觉融合两只“眼睛”获得的原始图像并观察它们之间的差别，可以获得明显的深度感，建立特征间的对应关系，将同一空间物理点在不同图像中的映像点对应起来，通过这个差别可以建立视差(Disparity)图像。

双目立体视觉根据光源的不同可以分别主动立体视觉(主动提供光源)及被动立体视觉(借助环境光)，其中被动立体视觉的测距范围特别广，可以是0.5m到20m之间，在拍摄两幅原始图像后，在基于立体匹配的深度计算中，由于两幅原始图像的拍摄视角不同，所以，在一幅原始图像中的可见的背景像素可能在另一幅原始图像中被前景物体遮挡而没有可以匹配的对应点，导致在视差图像中出现“空洞(gap)”，现有技术中是采取邻域有效视差值法对“空洞”进行填补，但是在大多数情况下，“空洞”是视觉场景中的背景，而背景的视差值并不一定能在“空洞”的邻域中找到，导致无法正确的填补视差图像中的“空洞”。

发明内容

本发明的目的在于提供一种立体视觉系统的增强方法及立体视觉系统，以填补视差图像中的“空洞”缺陷。

为了达到上述目的，本发明提供了一种立体视觉系统的增强方法，包括：

获取一立体视觉系统对同一视觉场景拍摄的多个原始图像，以得到原始视差图像；

提取所述原始视差图像中最小的有效视差值对应的像素以获取背景像素，并建立背景的特征模型；

提取所述原始视差图中视差值为连续的无效视差值对应的像素片段以获取空洞像素，并建立空洞的特征模型；

提取所述原始视差图的空洞像素的邻域中视差值为连续有效视差值对应的像素片段以获取邻域像素，并建立邻域的特征模型；

度量所述背景的特征模型、空洞的特征模型及邻域的特征模型的相似度，以确定填补所述空洞像素的视差值。

可选的，度量背景的特征模型、空洞的特征模型及邻域的特征模型的相似度，以确定填补空洞像素的视差值的步骤包括：

度量所述空洞的特征模型与所述背景的特征模型的相似度为k1，度量所述空洞的特征模型与所述邻域的特征模型的相似度为k2，当k1大于等于k2时，采用所述背景像素的视差值填补所述空洞像素，当k1小于k2时，采用所述邻域像素的视差值填补所述空洞像素。

可选的，度量背景的特征模型、空洞的特征模型及邻域的特征模型的相似度，以确定填补空洞像素的视差值的步骤包括：

度量所述空洞的特征模型与所述背景的特征模型的相似度为k1，当k1大于等于第一阈值时，采用所述背景像素的视差值填补所述空洞像素，当k1小于所述第一阈值时，采用所述邻域像素的视差值填补所述空洞像素。

可选的，度量背景的特征模型、空洞的特征模型及邻域的特征模型的相似度，以确定填补空洞像素的视差值的步骤包括：