[发明专利]一种快速自适应支持权值双目视觉立体匹配方法无效

专利信息
申请号: 201310268903.3 申请日: 2013-06-30
公开(公告)号: CN103325120A 公开(公告)日: 2013-09-25
发明(设计)人: 张葛祥;王涛;关桃 申请(专利权)人: 西南交通大学
主分类号: G06T7/00 分类号: G06T7/00
代理公司: 成都宏顺专利代理事务所(普通合伙) 51227 代理人: 李顺德;王睿
地址: 610031 四*** 国省代码: 四川;51
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要: 发明公开了一种快速自适应支持权值双目视觉立体匹配方法,包括以下步骤:读取已有待匹配双目图像对;计算匹配代价;加权聚合匹配代价;计算初始视差;对初始视差进行校正,得到最终视差矩阵;生成视差图,输出结果。本发明可用于立体显示技术领域,改善立体匹配效果。
搜索关键词: 一种 快速 自适应 支持 双目 视觉 立体 匹配 方法
【主权项】:
1.一种快速自适应支持权值双目视觉立体匹配方法,其特征在于,包括以下步骤:S1、读取已有待匹配双目图像对Il和Ir,获得图像的大小和颜色通道信息,其中,Il表示左视图,为待匹配图像,Ir表示右视图,为匹配图像;S2、计算Il,Ir中像素点间的匹配代价,包括:S21、对待匹配图像Il,确定方形支持窗N,计算支持窗内中心像素和支持像素的灰度差diff(p,q),其中,diff(p,q)=I(p)-I(q),I(p)和I(q)分别为中心像素点p和支持像素点q的灰度值;S22、根据S21所得灰度差diff(p,q),将方形支持窗N内每个像素定义到5个等级中去,五个等级如下:其中,s和t是根据经验设置的阈值,满足尽可能减小图像噪声的影响这一原则;S23、统计得出初始相似性测度值Sd:令fuz表示经秩变换后得到的数值矩阵,矩阵大小和方形支持窗N大小相同,fuz=-2diff(p,q)<-s-1-sdiff(p,q)<-t0-tdiff(p,q)t1t<diff(p,q)s2s<diff(p,q),]]>分别对Il中待匹配像素点和Ir中候选匹配像素点进行秩变换,可以得到两个秩变换矩阵fuzl和fuzr,统计秩变换矩阵fuzl和秩变换矩阵fuzr在方形支持窗内对应位置具有相同等级的个数,得到初始相似性测度值Sd,其中,Sd=ΣqNm,]]>m=1iffuzl=fuzr0otherwise,]]>m表示秩变换矩阵fuzl和fuzr在对应位置是否具有相同等级,若相同,则m=1,否则m=0;S24、统计待匹配图像中待匹配像素点为中心的n×n方形统计窗M内每个视差值d∈D对应的初始相似性测度值,根据ERT相似性度量函数得到待匹配像素和匹配图像中候选匹配像素点间的匹配代价其中,d表示待匹配像素和候选匹配像素在水平方向的视差,D={dmin,...dmax},CERT(q,qd)=Σn×nSd(q);]]>S3、加权聚合匹配代价,包括:S31、计算支持权值w(p,q):利用颜色相似性和几何接近性,计算匹配支持窗内支持像素q对待匹配像素p的支持权值w(p,q),w(p,q)=fs(Δcpq)·fp(Δgpq),其中,fs(Δcpq)表示由颜色相似性确定的聚类强度,fp(Δgpq)表示由几何接近性确定的聚类强度,Δcpq表示两个像素颜色cp和cq在RGB颜色空间的欧几里德距离,cp=[Rp,Gp,Bp],cq=[Rq,Gq,Bq],Δcpq=(Rp-Rq)2+(Gp-Gq)2+(Bp-Bq)2,]]>Δgpq表示中心像素和支持像素的在空间位置上的欧几里德距离,设像素p在图像域的坐标为p(x,y),像素q在图像域的坐标为q(x',y'),则γc,γp是用户指定参数,分别用来调节颜色相似性和几何接近性对支持权值大小的影响;S32、根据S24所得匹配代价和S31所得支持权值w(p,q),加权聚合匹配代价,得到:E(p,p-d)=ΣqNP,qNpdw(p,q)cERT(q,qd)ΣqNP,qNpdw(p,q),]]>其中,分别表示当视差为d时待匹配图像像素p、q在匹配图像中对应的匹配像素点,Np表示参考图像中的支持窗口大小,表示目标图像中的对应支持窗口大小,且S4、计算初始视差:对S3中所得加权聚合匹配代价采用局部最优化方法WTA(Winner-Take-All,胜者为王),得出最大加权聚合结果,最大加权聚合结果对应的视差值为该像素的初始视差dp,每个像素的初始视差结果保存到初始视差矩阵,初始视差矩阵为:dp=argmaxdDE(p,pd);]]>S5、对S4所得初始视差进行校正,得到最终视差矩阵,包括:S51、确定以待校正像素p为中心的校正窗口Nc,根据颜色相似性和几何接近性为校正窗内每一个像素自适应地分配一个合适的支持权值wcS52、观察校正窗内所有像素的初始视差分布,统计视差d∈D在校正窗内出现的次数,并聚合各个视差值d在校正窗内出现的次数及对应的权值,最大聚合结果对应的视差,则为待校正像素的最终视差dp_final,并将结果保存到最终视差矩阵,其中dp_final=argmaxdD{ΣqNcwc(p,q)×k},]]>k=1ifdp(q)=d0otherwise,]]>k表示校正窗内像素的初始视差是否等于待统计视差d,若相等,则k=1,否则k=0;S6、生成视差图,输出结果:将S5所得最终视差值dp_final映射到相应的灰度空间[0,255],映射比例为t,得到表示视差信息的灰度图像。
下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于西南交通大学,未经西南交通大学许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/patent/201310268903.3/,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top