[发明专利]一种用于立体视觉系统的双目立体匹配方法

说明书

技术领域

本发明涉及计算机立体视觉领域，具体涉及一种用于立体视觉系统的双目立体匹配方法。

背景技术

在计算机立体视觉领域，双目立体匹配主要是通过找出每对图像间的对应关系，根据三角测量原理，得到视差图；在获得了视差信息后，根据投影模型很容易地可以得到原始图像的深度信息和三维信息。双目立体匹配技术被普遍认为是立体视觉中最困难也是最关键的问题。每年都有许多新的双目立体匹配算法被提出来。但是由于该问题本身就是一个病态问题，这使得双目立体匹配成为一个较难解决的问题。现有的双目立体匹配算法分为两大类，全局立体匹配算法和局部立体匹配算法，但很难有一种算法能解决所有的实际问题。

双目立体匹配算法的一般流程为，左右视图的获取，视图的校正，立体匹配。视图校正以后，使得匹配点寻找可以在一维搜索空间实现。局部立体匹配算法大都建立支持窗口，实现匹配点在极线上一维搜素，算法复杂度小，但匹配精确度差。相比而言，全局立体匹配算法利用整幅图像的信息，构造具有数据项和平滑项的能量函数，数据项表征图像像素点相似程度，而平滑项表征图像的结构信息，所以全局立体匹配算法获取的视差图是全局优化的结果，匹配精度较高，相应的其算法复杂度较大。

发明内容

为了解决现有技术中全局立体匹配算法计算复杂度较高的问题，本发明提供了以下的技术方案：

一种用于立体视觉系统的双目立体匹配方法，包括以下步骤：

A 计算左右视图的初始视差图并确定GCP点（ground control points 路径控制点  地面控制点）；

B 确定图像每个GCP点的控制区，并估计控制区非遮挡点的视差范围；

C对GCP区非遮挡点，构造能量函数，求取能量函数极小值，获得非遮挡点的可信视差值；

D 利用局部信息对视差图进行后处理，得到优化视差图；

优选的，所述步骤B包括以下步骤：

B1 确定GCP点的控制区。对于GCP点，考虑其水平方向上左边和右边的点，当其周围的点和该GCP点的测地距离大于某一个阈值的时候，即找到GCP点控制区的左右边界。边界所界定的区域即为该GCP点的控制区域。根据以下公式计算GCP点的控制区域。

D_X-GCP＜λ_distance

其中D_X-GCP代表GCP左右点到GCP点的测地距离。测地距离表示当前点和GCP点的色彩差异，但是要保证当前点到GCP点的水平路径上没有色彩的阶跃变化。

λ_distance代表测地距离的阈值。若测地距离足够小则表示该点属于GCP点的控制区。反之，不属于该点的控制区。

若当前点同时满足两个GCP点的控制区域要求，则选择测地距离较小所对应的那个GCP点。若当前点没有被分配到GCP控制区，则暂时不处理。

B2 估计GCP点控制区非遮挡点的视差值。左右图中相匹配的GCP点都有一个相应的控制区域，得到两个控制区域以后，利用其控制区域的边界点坐标，估计GCP控制区内像素点的视差范围。实现方法如下。

假设P_GCPL,P_GCPR分别代表左右图中匹配的GCP点，两个控制区域的坐标差值有一个变化范围，这个变化范围作为当前GCP控制区像素点的视差范围，还可以再加上一个浮动范围d，构成了GCP控制区的弹性视差范围。

优选的，所述步骤C包括以下步骤：

C1 构造能量函数的数据项部分。能量函数的数据项部分是GCP控制区内以每个像素点为中心生成的测地距离区域的匹配代价和。

构建的匹配代价方法如下：

对左图中GCP的控制区域，在视差估计的范围内，选取一个视差值，找到其在右图中的匹配点，以这两个匹配对点建立测地距离区域，将测地区域内像素点的色彩差异作为匹配代价。

C2 构造能量函数的平滑项部分。获取全局GCP点的拓扑结构，转化为对每一个像素点位置进行定位的结构信息。结构信息的差异构成了平滑项。具体实现方法如下：

对于GCP控制区域的每一个点，其相对于全局GCP点的位置是唯一的。这样统计控制区域中一个点在各个方向上GCP点的数目，结果可以作为该点的特征。同样的方法找到右图中匹配点GCP分布特征。这两个特征的差异即为平滑项的一部分。

C3 利用GC优化方法求解构造的能量函数，获取GCP控制区点的可信视差值。GC优化算法为控制区域内的所有点整体分配合适的视差值。

本发明的有益效果是：