[发明专利]一种图像稀疏点立体匹配方法

说明书

本发明公开了一种图像稀疏点立体匹配方法，包括：对多目相机各相机采集的图像进行立体校正；获取各相机的共视区域；根据各相机采集的共视区域的图像提取得到的稀疏点集中各稀疏点在纵向或横向上的位置进行分组，并据此对各稀疏点集中的组进行对齐；将对齐后各组中的稀疏点一一对应。本发明方法可以对黑白双目相机采集的图像进行匹配，最终实现空间定位。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种图像稀疏点立体匹配方法。

背景技术

双目或者多目相机定位系统(以下统称多目系统)，如图1所示，是利用不同的相机以不同角度对空间中同一目标物体进行同时拍摄图像，在图像中提取目标物的像素位置，继而重建出目标物体的空间位置的过程。是否能够重建出目标物，立体匹配(双目或者多目都可以叫立体匹配)必不可少。传统的稀疏点立体匹配策略是在各个图像中提取目标物的特征点信息(如描述符等)，然后根据特征点描述符的相似性进行匹配，由于黑白图像提取到的稀疏点不具有描述符等特征，因此无法利用相似性进行匹配，从而需要一种新的稀疏点立体匹配方法。

发明内容

发明目的：本发明针对上述不足，提出一种图像稀疏点立体匹配方法，可以对黑白双目相机采集的图像进行匹配，最终实现空间定位。

技术方案：

一种图像稀疏点立体匹配方法，包括：

对多目相机各相机采集的图像进行立体校正；

获取各相机的共视区域；

根据各相机采集的共视区域的图像提取得到的稀疏点集中各稀疏点在纵向或横向上的位置进行分组，并据此对各稀疏点集中的组进行对齐；

将对齐后各组中的稀疏点一一对应。

在分组前对各稀疏点集进行去噪操作，具体为：

对每一图像的稀疏点集中的每个稀疏点分别计算其与其他图像稀疏点集中所有稀疏点在各自对应图像坐标系上的y坐标的差值，如果存在差值小于设定阈值的结果，则认为存在匹配点；反之，则认为是噪声点，并去除。

根据稀疏点集中各稀疏点在纵向或横向上的位置进行分组具体为：

对各稀疏点集中所有稀疏点选定其在对应图像坐标系的任一坐标进行从小到大或从大到小排列，分别计算相邻两个稀疏点在选定坐标下的差值，若差值小于设定阈值，则继续计算下一个相邻稀疏点的差值；若差值大于设定阈值，则以两个稀疏点在选定坐标下的平均值作为一个分割值放入对应图像的分割值集合，直到计算完所有差值；

各分割值集合中的分割值相互对应形成对应分割值组，取每个对应分割值组中最大的分割值作为该组的实际分割值，从而得到一个实际分割值集合，用实际分割值集合的分割值对各稀疏点集进行分组，得到各稀疏点集的分组集合。

所述组对齐具体如下：

分别计算各分组集合中每个组中所有稀疏点选定坐标的平均值作为组的描述，将每一分组集合中的每个组描述分别与其他分组集合中的每个组描述进行比较，如果二者差值小于设定阈值，则认为两个组是对应组，最终得到各图像下的分组集合的对应关系。

所述选定坐标根据各稀疏点在纵向或横向上的位置进行分组的方式确定，其中纵向分组为选定y坐标作为选定坐标，所述横向分组为选定x坐标为选定坐标。

针对横向分组，所述将对齐后各组中的稀疏点一一对应具体为：