[发明专利]一种基于多特征联合的局部立体匹配方法

摘要

本发明公开了一种基于多特征联合的局部立体匹配方法，首先对输入图像提取Harris特征点，通过特征匹配得到精确度较高的匹配特征点，计算匹配特征点的视差并估计出视差范围。对于非特征点，结合图像LAB色彩空间信息、图像的不变矩以及图像梯度信息构造联合匹配代价，利用已计算出的视差搜索范围进行区域匹配，得到整体稠密的视差图。本发明方法复杂度低，匹配精度高，适合实时性要求高的场合。

主权项

1.一种基于多特征联合的局部立体匹配方法，其特征在于包括以下步骤：步骤1：对输入的左右图像采用Harris特征提取算法提取图像特征点；步骤2：在外极线约束的条件下通过特征点值、邻域特征点数及归一化互相关系数3个指标对步骤1中左右图像的特征点进行匹配；步骤3：计算匹配点对应的视差值，计算出视差搜索范围；步骤4：结合图像LAB色彩空间信息、图像的不变矩信息以及图像梯度信息构造联合匹配代价，以左图像为基准图像，右图像为配准图像，计算匹配代价并对匹配代价进行滤波，然后在视差搜索范围下，采用赢者通吃WTA策略选择最优视差值，结合特征点与非特征点对应的视差值，得到左视差图；再以右图像为基准图像，左图像为配准图像，采取同样的策略，得到右视差图；步骤5：采用左右一致性检验(LRC)方法剔除误匹配像素；对于误匹配点，首先利用同一行扫描线上距离误匹配点最近的像素的有效的最小视差值来代替，再采用双边滤波器对整幅图像进行滤波处理，得到精确的稠密视差图。