【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
圖像的立體匹配方法以及裝置
[0001]本申請(qǐng)涉及計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域，尤其涉及立體匹配領(lǐng)域。
技術(shù)介紹
[0002]基于雙目立體視覺(jué)的深度相機(jī)類似人類的雙眼，它不對(duì)外主動(dòng)投射光源，而是完全依靠拍攝的兩張圖片(彩色RGB或者灰度圖)來(lái)計(jì)算深度。雙目立體視覺(jué)深度相機(jī)的深度測(cè)量過(guò)程，如下：1、首先需要對(duì)雙目相機(jī)進(jìn)行標(biāo)定，得到兩個(gè)相機(jī)的內(nèi)外參數(shù)、單應(yīng)矩陣。2、根據(jù)標(biāo)定結(jié)果對(duì)原始圖像校正，校正后的兩張圖像位于同一平面且互相平行。3、對(duì)校正后的兩張圖像進(jìn)行像素點(diǎn)匹配。4、根據(jù)匹配結(jié)果計(jì)算每個(gè)像素的深度，從而獲得深度圖。
[0003]立體匹配(Stereo Matching)是立體視覺(jué)研究中的關(guān)鍵部分目標(biāo)是從不同視點(diǎn)圖像中找到匹配的對(duì)應(yīng)點(diǎn)。具體的，在兩個(gè)或多個(gè)視點(diǎn)圖像中匹配相應(yīng)像素點(diǎn)，計(jì)算視差，通過(guò)建立一個(gè)能量代價(jià)函數(shù)，對(duì)其最小化來(lái)估計(jì)像素點(diǎn)的視差，求得深度。立體匹配算法可劃分為四個(gè)步驟：匹配代價(jià)計(jì)算、代價(jià)聚合、視差計(jì)算和視差優(yōu)化。局部匹配算法的步驟一般包括匹配代價(jià)計(jì)算、匹配代價(jià)聚合和視差計(jì)算三個(gè)步驟，全局匹配算法則包括匹配代價(jià)計(jì)算，視差計(jì)算與視差優(yōu)化三個(gè)步驟，半全局算法SGBM則四個(gè)步驟都有。半全局算法SGBM(Semi
?
Global Matchingand)復(fù)雜度相對(duì)較低，便于硬件實(shí)現(xiàn)，但是，視差圖或深度圖匹配效果較差。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
[0004]本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種圖像的立體匹配方法以及裝置，以解決相關(guān)技術(shù)存在的問(wèn)題，技術(shù)方案如下：
[0005]第一方面，本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種
【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】
【技術(shù)特征摘要】
1.一種圖像的立體匹配方法，其特征在于，包括：對(duì)獲取的圖像進(jìn)行處理，得到視差圖以及所述視差圖上的無(wú)效點(diǎn)區(qū)，所述無(wú)效點(diǎn)區(qū)包括第一遮擋區(qū)；所述第一遮擋區(qū)中選擇無(wú)效點(diǎn)，并在經(jīng)過(guò)所述無(wú)效點(diǎn)的直線上，針對(duì)所述無(wú)效點(diǎn)的兩側(cè)，分別查詢與所述無(wú)效點(diǎn)距離最小的第一有效點(diǎn)和第二有效點(diǎn)，以及對(duì)應(yīng)的第一視差值和第二視差值；在所述第一視差值與所述第二視差值之差的絕對(duì)值大于預(yù)設(shè)值的情況下，所述第一有效點(diǎn)和所述第二有效點(diǎn)之間的全部像素點(diǎn)屬于第二遮擋區(qū)；對(duì)所述第二遮擋區(qū)和所述無(wú)效點(diǎn)區(qū)中的非遮擋區(qū)進(jìn)行視差填充，得到稠密的視差圖。2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述在經(jīng)過(guò)所述無(wú)效點(diǎn)的直線上，針對(duì)所述無(wú)效點(diǎn)的兩側(cè)，分別查詢與所述無(wú)效點(diǎn)距離最小的第一有效點(diǎn)和第二有效點(diǎn)，包括:經(jīng)過(guò)所述無(wú)效點(diǎn)的直線為水平線的情況下，針對(duì)所述無(wú)效點(diǎn)的左側(cè)和右側(cè)，分別查詢與所述無(wú)效點(diǎn)距離最小的第一有效點(diǎn)和第二有效點(diǎn)，以及對(duì)應(yīng)的第一視差值和第二視差值。3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述在經(jīng)過(guò)所述無(wú)效點(diǎn)的直線上，針對(duì)所述無(wú)效點(diǎn)的兩側(cè)，分別查詢與所述無(wú)效點(diǎn)距離最小的第一有效點(diǎn)和第二有效點(diǎn)，包括:經(jīng)過(guò)所述無(wú)效點(diǎn)的直線為垂直線的情況下，針對(duì)所述無(wú)效點(diǎn)的上側(cè)和下側(cè)，分別查詢與所述無(wú)效點(diǎn)距離最小的第一有效點(diǎn)和第二有效點(diǎn)，以及對(duì)應(yīng)的第一視差值和第二視差值。4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述對(duì)所述第二遮擋區(qū)進(jìn)行視差填充，包括：針對(duì)經(jīng)過(guò)所述第二遮擋區(qū)中無(wú)效點(diǎn)的多條直線，在所述多條直線上分別查詢到距離最小的有效點(diǎn)以及對(duì)應(yīng)的視差值，所述多條直線之間的夾角相同；在查詢到的多個(gè)視差值中選出最小視差值，并利用所述最小視差值對(duì)所述第二遮擋區(qū)中的無(wú)效點(diǎn)進(jìn)行視差填充。5.根據(jù)權(quán)利要求1至4任一項(xiàng)所述的方法，其特征在于，所述對(duì)獲取的圖像進(jìn)行處理，得到視差圖，包括：對(duì)所述獲取的圖像進(jìn)行預(yù)處理，匹配代價(jià)計(jì)算、匹配代價(jià)融合、視差計(jì)算，得到所述視差圖；其中，所述預(yù)處理的步驟包括：對(duì)所述獲取的圖像進(jìn)行索貝爾處理，得到梯度值；所述匹配代價(jià)計(jì)算的步驟包括：對(duì)所述梯度值進(jìn)行BT處理，得到第一代價(jià)值，對(duì)所述獲取的圖像進(jìn)行BT處理，得到第二代價(jià)值；對(duì)所述獲取的圖像進(jìn)行Census變換處理，得到第三代價(jià)值；所述匹配代價(jià)融合的步驟包括：對(duì)所述第一代價(jià)值、所述第二代價(jià)值、所述第三代價(jià)值加權(quán)相加，得到目標(biāo)代價(jià)值。6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，所述對(duì)所述第一代價(jià)值、所述第二代價(jià)值和所述第三代價(jià)值加權(quán)相加，得到目標(biāo)代價(jià)值，包括：C＝αC
SobelX
+β*C
BT
+γ*C
census
其中，C為所述目標(biāo)代價(jià)值，C
SobelX
為所述第一代價(jià)值，C
BT
為所述第二代價(jià)值，C
census
為第
三代價(jià)值，α、β、γ均為權(quán)重系數(shù)，取值范圍為0～1。7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述非遮擋區(qū)為誤匹配區(qū)，所述對(duì)所述無(wú)效點(diǎn)區(qū)中的非遮擋區(qū)進(jìn)行視差填充，包括：以所述誤匹配區(qū)中的無(wú)效點(diǎn)為起點(diǎn)，在至少兩個(gè)方向上均查詢到距離最小的有效點(diǎn)情況下，利用查詢到的多個(gè)有效點(diǎn)對(duì)應(yīng)的視差值進(jìn)行線性插值；利用插值結(jié)果對(duì)所述誤匹配區(qū)中的無(wú)效點(diǎn)進(jìn)行視差填充。8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的方法，其特征在于，還包括：以所述誤匹配區(qū)中的無(wú)效點(diǎn)為起點(diǎn)，沿至少兩個(gè)方向上均未查詢到距離最小的有效點(diǎn)情況下，利用位于所述誤匹配區(qū)中的無(wú)效點(diǎn)周?chē)挠行c(diǎn)的視差值，進(jìn)行中值計(jì)算；利用中值計(jì)算結(jié)果對(duì)所述誤匹配區(qū)中的無(wú)效點(diǎn)進(jìn)行視差填充。9.一種圖像的立體匹配裝置，其特征在于，包括：圖像處理模塊，用于對(duì)獲取的圖像進(jìn)行處理，得到視差圖以及所述視差圖上的無(wú)效點(diǎn)區(qū)，所述無(wú)效點(diǎn)區(qū)包括第一遮擋區(qū)；有效點(diǎn)查詢模塊，用于所述第一遮擋區(qū)中選擇無(wú)效點(diǎn)，并在經(jīng)過(guò)所述無(wú)效點(diǎn)的直線上，針對(duì)所述無(wú)效點(diǎn)的兩側(cè)，分別查詢與所述無(wú)...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：徐兵，張楠賡，
申請(qǐng)(專利權(quán))人：嘉楠明芯北京科技有限公司，
類型：發(fā)明
國(guó)別省市：
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