[发明专利]基于分割交叉树的立体匹配方法

摘要

基于分割交叉树的立体匹配方法。一种基于分割交叉树的立体匹配方法，本方法包括六步，第一步利用高斯滤波技术对左右立体图像进行预处理，第二步计算初始匹配代价，第三步为左右立体图像的每一待匹配像素点构建分割交叉树，第四步利用一维积分图像加速技术，在分割交叉树支撑区域内聚合初始匹配代价，第五步根据“胜者全取”方法计算视差，第六步根据左右立体图像的视差结果，分别采用左右一致性检测技术和加权中值滤波技术修正视差结果。本发明用于基于分割交叉树的立体匹配。

主权项

1.一种基于分割交叉树的立体匹配方法，其特征是：本方法包括六步，第一步利用高斯滤波技术对左右立体图像进行预处理，①输入左右立体图像I′L和I′R，定义高斯模板，滤波器系数如下：②根据高斯模板对原始左右立体图像进行卷积操作，利用高斯模板对输入的左右立体图像进行逐模板区域的卷积操作，完成滤波去噪过程，输出滤波处理后的左右立体图像IL和IR，其计算公式如下：式中，G(i，j)表示尺寸为m×m的高斯模板，*表示卷积运算，I_L′(x，y)表示初始左图像中(x，y)像素点的灰度值，I_R′(x，y)表示初始右图像中(x，y)像素点的灰度值，I_L(x，y)表示滤波去噪后左图像中(x，y)像素点的灰度值，I_R(x，y)表示滤波去噪后右图像中(x，y)像素点的灰度值；第二步计算初始匹配代价，第三步为左右立体图像的每一待匹配像素点构建分割交叉树，第三步是首先利用基于聚类的图像分割算法对左右立体图像进行图像分割，再分别以左右立体图像的分割结果作为先验知识，以左右立体图像的每一待匹配像素点为根结点，利用垂直扩张与水平扩张策略在分割区域内构建分割交叉树；以分割结果作为支撑区域的边界约束条件防止支撑区域跨越视差边界导致“粘合”现象发生，将建立后的分割交叉树作为待匹配像素点初始匹配代价聚合的支撑区域；分割交叉树的计算公式如下：式中，T(x，y)表示以待匹配像素点，(x，y)为根结点建立的分割交叉树，Tv(x，y)表示待匹配像素点(x，y)的垂直树，(x′，y′)表示垂直树Tv(x，y)中的全部结点，Th(x′，y′)表示像素点(x′，y′)的水平树；所述的垂直树Tv(x，y)的计算公式如下：所述的水平树Th(x′，y′)的计算公式如下：式中，V(x′，y′)表示垂直树中的全体结点，V(x，y‑bU)表示垂直树Tv(x，y)的最上端结点，V(x，y‑bU+N)，N＝1，2，…，n表示以最上端结点起始的第2，第3至第n个结点，bU表示待匹配像素点(x，y)所在列的分割区域上边界，V(x，y+bD‑N)，N＝1，2，…，n表示以最下端结点起始的第2，第3至第n个结点，bD表示待匹配像素点(x，y)所在列的分割区域下边界；V(x″，y″)表示水平树中的全体结点，V(x′‑bL，y′)表示水平树Th(x′，y′)的最左端结点，V(x′‑bL+N，y′)，N＝1，2，…，n表示以最左端结点起始的第2，第3至第n个结点，bL表示像素点(x′，y′)所在行的分割区域左边界，V(x′+bR‑N，y′)，N＝1，2，…，n表示以最右端结点起始的第2，第3至第n个结点，bR表示像素点(x′，y′)所在行的分割区域右边界；第四步利用一维积分图像加速技术，加速技术的计算公式为式中，|T(x，y)|表示像素点(x，y)对应的分割交叉树的结点个数，S_v(x，y+b_D)表示像素点(x，y)对应垂直树最下端结点的初始匹配代价积分值，S_v(x，y‑b_U‑1)表示像素点(x，y)对应垂直树最上端结点的上方邻域结点的初始匹配代价积分值；在分割交叉树支撑区域内聚合初始匹配代价，第五步根据“胜者全取”方法计算视差，第六步根据左右立体图像的视差结果，分别采用左右一致性检测技术和加权中值滤波技术修正视差结果，左右一致性检测技术的计算公式为加权中值滤波技术的计算公式为