[发明专利]一种基于自适应高斯加权的立体匹配方法

摘要

本发明涉及一种基于自适应高斯加权的立体匹配方法，按照如下步骤实现在目标视图和参考视图中在同一水平方向上分别取一中心点构建相关窗；计算相关窗范围内的目标视图和参考视图对应中心点灰度差异值；计算目标视图和参考视图中中心点周围预设个数的像素与中心点的颜色权重；分别计算目标视图和参考视图中中心点周围的预设个数的像素与中心点的高斯权重；结合上述步骤计算聚合代价并在参考视图最大范围内移动参考视图中心点后重复上述步骤，计算在最大范围内的聚合代价；用WTA方法进行视差优选。本发明提供一种基于高斯分布改进的立体匹配方法，更清楚的保留了边缘细节信息，解决了根据经验确定相关窗大小的问题，得到了更加精确的视差图。

主权项

一种基于自适应高斯加权的立体匹配方法，其特征在于，按照如下步骤实现：S1：在目标视图中取一点，表示为点pc；以所述点pc为中心、Wsize为边长在所述目标视图中构造正方形相关窗，为第一相关窗；在参考视图中，与所述目标视图相同的水平方向上最大视差范围内取一点，表示为点qc；以所述点qc为中心、Wsize为边长在所述参考视图中构造正方形相关窗，为第二相关窗；S2：在当前视差下，将所述第一相关窗中所述点pc周围的(Wsize2‑1)个像素表示为pi；将所述第二相关窗中所述点qc周围的(Wsize2‑1)个像素表示为qi；所述pi与所述qi一一对应，并取所述pi和所述qi在RGB空间内的差异值为e(pi,qi)；S3：在所述第一相关窗范围内取所述点pc和所述pi之间的颜色权值为wc(pc,pi)；在所述第二相关窗范围内取所述点qc和所述qi之间的颜色权值为wc(qc,qi)；S4：在所述第一相关窗范围内取所述点pc和所述pi之间的高斯权值为wg(pc,pi)；在所述第二相关窗范围内取所述点qc和所述qi之间的高斯权值为wg(qc,qi)；S5：将所述步骤S2、所述步骤S3和所述步骤S4中的计算结果加以聚合，得聚合代价C(pc,qc)；S6：保持所述点pc在所述目标视图中的位置不变，在所述参考视图中水平方向最大视差范围内以所述点qc为参考点，并根据方向原则水平移动所述点qc，并重复所述步骤S2、所述步骤S3、所述步骤S4和所述步骤S5得到最大视差范围内的聚合代价；S7：根据赢家通吃WTA法则处理所述最大视差范围内的聚合代价，即选取最大视差范围内的聚合代价最小值；则该值所对应的视差即为所述点pc在所述参考视图中对应的视差；在所述步骤S3中，所述颜色权值wc(pc,pi)=exp(-(Lip-Lcp)2+(aip-acp)2+(bip-bcp)2γcp);]]>其中，Lip、aip和bip为所述pi在CIELab空间中的L分量、a分量和b分量；Lcp、acp和bcp为所述点pc在CIELab空间中的L分量、a分量和b分量；γcp为经验值常量；所述颜色权值其中，Liq、aiq和biq为所述qi在CIELab空间中的L分量、a分量和b分量；Lcq、acq和bcq为所述qc点在CIELab空间中的L分量、a分量和b分量；γcq为经验值常量；在所述步骤S4中，所述高斯权值xcp为所述点pc的水平坐标，xip为所述pi的水平坐标，σp为尺度分量；σp的值越大，边缘细节信息越清晰但相对噪点越多；所述σp用于通过高斯分布于原理确定所述Wsize的值；所述高斯权值xcq为所述点qc的水平坐标，xiq为所述qi的水平坐标，σq为尺度分量。