[发明专利]一种基于双目立体视觉的立体匹配方法

摘要

本发明是一种基于双目立体视觉的立体匹配方法，该方法包括构建高斯金字塔、匹配代价计算和代价聚合、匹配代价融合、计算视差、视差图修复及空洞填补、视差精细化六个阶段，在代价聚合阶段加入拉普拉斯金字塔变换，在视差图修复和空洞填补阶段采用了一种基于边缘保护的插值算法，在视差精细化阶段加入基于加权联合双边滤波的视差精细化方法，获得高精度的视差图。本发明计算量适中，融合不同尺度下的匹配结果，在代价聚合阶段和视差精细化阶段进行了改进，能够获得更好的视差图。并且对于光照等外部噪音具有一定的鲁棒性。

主权项

一种基于双目立体视觉的立体匹配方法，其特征在于该方法包括构建高斯金字塔、匹配代价计算和代价聚合、匹配代价融合、计算视差、视差图修复及空洞填补、视差精细化六个阶段，1)构建高斯金字塔阶段：在立体匹配图像对上分别构建多层高斯金字塔，随着分辨率的降低，高斯金字塔低分辨率分解层上的最大视差也相应减小；2)匹配代价计算和代价聚合：在高斯金字塔各分解层下分别进行匹配代价计算和代价聚合操作得到各个尺度下的匹配代价卷，引入拉普拉斯金字塔变换，在融合高斯金字塔各个分解层上的匹配代价之前进行拉普拉斯上采样，使其分辨率与原图像一致；3)匹配代价融合：融合各个尺度分辨率下的匹配代价卷cost volume，得到最终与原图像分辨率一致的匹配代价卷；4)视差计算：在最终匹配代价卷上使用胜者为王算法WTA，从匹配代价卷的多个匹配代价图中，取每个像素点的最小匹配代价所对应的视差作为该像素点的视差，此时匹配代价最小，两幅图像对应视差下的像素点对最相似匹配，计算出每个像素点的视差即构成视差图；5)视差图修复及空洞填补：分别以左右图像为参考图像按4)分别计算出左右两幅视差图，保留左右视差图原有的空洞区域，对于左右视差图相差很大的区域重置为空洞，形成一张带有空洞的视差图，采用一种基于边缘保护的插值算法进行空洞填补；6)视差精细化：对初始视差图使用基于加权联合双边滤波的视差精细化方法进行精细化，去除视差图中的噪声，以及物体边缘轮廓的模糊，得到质量更好的视差图。