[发明专利]一种基于区域生长的遮挡检测和视差校正的方法

权利要求书

1.一种基于区域生长的遮挡检测和视差校正的方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一：读取待匹配双目图像I_l和I_r，设左视图I_l为待匹配图像，右视图I_r为匹配图像，获取图像的大小和颜色通道信息；

步骤二：使用树结构的动态规划算法，获取匹配图像I_r中每个匹配点在待匹配图像I_l中对应的待匹配点，计算每个匹配点和待匹配点的位移差值即视差值，然后将视差值存储在初始视差矩阵中，获得初始视差图；

步骤三：根据步骤二的初始视差矩阵检测出基于初始视差图的存疑区域，所述存疑区域为遮挡区域和受遮挡影响的区域的集合；

其中，检测出存疑区域的方法具体为：

(1)利用canny算子对初始视差图提取边缘，获得基于初始视差矩阵的边界集，将边界集的边界点作为检测存疑区域的初始生长点；

(2)计算生长点的左像素点在初始视差矩阵中视差值d_l与生长点的右像素点在初始视差矩阵中视差值d_r的差值，将此差值作为生长点向左和向右生长的宽度，所以两倍的差值即为边界点对应的存疑区域的宽度w(p)，w(p)的计算公式如下：

w(p)＝2*(|d_l-d_r|)

(3)遍历整个边界集，对每个边界点都做相同处理，求得生长后的对应整个边界集的存疑区域，将存疑区域的像素点灰度值标记为1，其余像素点灰度值为0，存储在存疑矩阵中，完成对存疑区域的标记；

步骤四：通过颜色通道向量化方法，计算存疑区域中存疑点和校正窗口T中每个非存疑点的相似度，选取与存疑点最相似的非存疑像素点，将非存疑像素点视差值作为存疑点的视差值，从而完成视差矩阵的视差校正；

步骤五：将步骤四中校正完成的视差矩阵再次进行存疑区域检测和视差校正，然后返回步骤三，重复步骤三至步骤五的计算直到视差矩阵中视差点视差值不在发生变化，结束校正，得到最终校正完成的视差矩阵，将最终视差矩阵中的视差值映射到相应的灰度空间[0，255]，生成最终视差图。

2.如权利要求1所述的基于区域生长的遮挡检测和视差校正的方法，其特征在于，步骤四具体为：确定以存疑矩阵中被标记的存疑点为待校正像素p，根据颜色向量化公式计算在待匹配图像I_l的待校正像素p和以待校正像素p为中心的校正窗口T内的非存疑集中的其他像素之间的颜色代价值E_M，将颜色代价值E_M最大的非存疑像素点的视差值视为可靠视差，将其视差值赋值给待校正像素p，结束当前操作并转下一个待校正像素，将校正完成的像素视差值存储在新的视差矩阵。