[发明专利]一种利用视频序列帧间相关性的深度图像计算方法有效
| 申请号： | 201710172103.X | 申请日： | 2017-03-22 |
| 公开（公告）号： | CN106952304B | 公开（公告）日： | 2019-09-20 |
| 发明（设计）人： | 李杨;都思丹;石立;郭新年;彭成磊;董晨;陈叶朦;杨帆;陆胜;李明;陈旭东 | 申请（专利权）人： | 南京大学 |
| 主分类号： | G06T7/55 | 分类号： | G06T7/55 |
| 代理公司： | 南京知识律师事务所 32207 | 代理人： | 张苏沛 |
| 地址： | 210046 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开一种利用视频序列帧间相关性的深度图像计算方法，包括：步骤1、对左右视点相机拍摄的图片进行校正；步骤2、对于第一帧的左右图片的点p，在最大视差搜索范围计算匹配代价，进行视差优化、视差细化，得到初始视差值d1；第一帧的视差梯度为g1；步骤3、对于下一帧的p点的计算，当p点不是异常点或边缘点，以上一帧p点的视差值为基准设定视差搜索范围，否则以最大视差搜索范围计算匹配代价，进行视差优化、视差细化，并得到当前帧的视差值及视差梯度，实现实时的立体匹配。本发明利用视频序列中上一帧的视差，大幅缩小了当前帧算法的计算量，能够在保证原有算法匹配精度的条件下，减小耗时，提高在实际应用场景中的效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 利用 视频 序列 相关性 深度 图像 计算方法 | ||
【主权项】：
1.一种利用视频序列帧间相关性的深度图像计算方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、左右视点相机对同一场景进行拍摄，对拍摄的图片进行校正，获得校正后的左右不同视点的相同尺寸视频序列帧；步骤2、对于第一帧的左右图片的点p，在最大视差搜索范围，计算匹配代价，根据p点的视差搜索范围及代价值进行视差优化，根据p点的视差搜索范围及视差优化中得到的p点的能量值进行视差细化；得到初始视差值d1；第一帧的视差梯度为g1；步骤3、进行下一帧的计算，对于p点：当p点不是异常点或边缘点，以上一帧p点的视差值为基准设定视差搜索范围，计算匹配代价；否则，以最大视差搜索范围计算匹配代价；根据p点的视差搜索范围及代价值进行视差优化，根据p点的视差搜索范围及视差优化中得到的p点的能量值进行视差细化，得到当前帧的视差值及视差梯度；步骤4、得到视频序列深度图像。
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