[发明专利]基于图像边缘的自适应窗口和权重的立体匹配算法

说明书

技术领域

本发明属于计算机视觉领域，特别是一种基于图像边缘的自适应窗口和权重的立体匹配算法。

背景技术

双目立体视觉是一种通过模仿人类双眼视觉特性获取场景三维信息的计算机视觉系统。双目摄像机从不同角度获取场景信息，根据视差计算对应点到成像面的距离，获取深度感知与三维重建。双目立体匹配算法一直是研究的热点问题。

目前，广泛研究的立体匹配算法主要分为三类：基于特征点的匹配算法、基于区域的匹配算法和基于全局的匹配算法。

基于特征点的匹配算法是基于角点、边缘等特征的匹配算法，能够快速实现特征点测距，但是该方法仅能实现稀疏匹配无法满足稠密视差图三维重建需求。

基于全局的匹配算法是一个全局最优解的搜索策略，使用基于遗传、神经网络和动态规划等的全局算法可获得更准确的匹配结果，目前多数准确率优先算法都采用全局匹配算法，但求取全局最优解难度大速度慢，很难满足实际应用需求。基于区域的匹配算法是以两幅图像对应像素的邻域为匹配基元进行相似度匹配的方法，区域匹配算法既能实现稠密匹配又能极大地缩小求解范围。

区域相似性匹配算法的可靠性受所选支持窗口的大小影响：窗口越大，信息越丰富，对低纹理区域和重复区域匹配效果越好，但是对细节复杂、视差不连续区域的误匹配率越高；窗口越小，对视差不连续区域匹配效果越好，但是对低纹理区域信息越不充足、误匹配率越高。采用了基于区域生长的自适应窗口算法，能够在深度不连续区域内为每一像素自适应选取一定形状和大小的窗口，提高了匹配结果的准确率，但是种子选取、生长等运算复杂耗时。将色彩信息融入区域立体匹配算法，该方法能够更充分发挥彩色图像各通道信息的作用，从计算速度与可靠性方面说明基于区域的匹配算法更具优势。基于颜色和空间的自适应权重匹配算法，对两个窗口中每个像素点分别分配一个与自身窗口中心点颜色距离和几何距离指数相关的权重值，以绝对误差为初始匹配代价，归一化加权计算区域相关度，该算法精度较高，但算法复杂、计算量较大。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于图像边缘自适应窗口尺寸、基于几何距离自适应权重、基于颜色距离加权，能兼顾速度与精度，能够有效地降低匹配噪声、提高深度不连续区域和低纹理区域的匹配精度的基于图像边缘的自适应窗口和权重的立体匹配算法。

实现本发明目的的技术解决方案为：

一种基于图像边缘的自适应窗口和权重的立体匹配算法，包括以下步骤：

步骤一：使用Canny算子对基准图像求取边缘；

步骤二：步骤二，逐点检测，根据是否为边缘以及边缘强弱的不同，分配不同的邻域窗口尺寸，选取三种邻域窗口尺寸M、N、O（M>N>O）；然后检测图像边缘，以此为判定依据，若窗口中心在强边缘上，则设置支持窗口尺寸为O，若窗口中心在弱边缘上，则设置窗口尺寸为N，否则设置窗口尺寸为M；根据邻域点至窗口中心的几何距离分配权重的模型，如式(1)所示，

fw(i,j)=aωfS---(1)]]>

式中，(i,j)为邻域点在窗口中的坐标，是该点至窗口中心的几何距离，a、s和ω为权重调节因子：a为幅值调节因子，ω为指数衰减速度调节因子，ω越大特征曲线越平滑；s为峰度调节因子，s越大特征曲线越窄，s和ω共同作用，控制核心区的范围和权重系数；

步骤三，计算邻域窗口矩阵内每对对应元素的颜色距离，并以截断阈值加以约束，颜色距离cw表达式如式(2)所示，