[发明专利]一种针对弱纹理区域的立体匹配算法

权利要求书

1.一种针对弱纹理区域的立体匹配算法，其特征在于，包括如下步骤：

S1对输入图像进行图像校正，将校正后的图像对进行尺度变换，获得不同尺度下图像对；

S2采用Canny算法检测图像边缘，通过闭运算获得平滑连续的边界并标记边缘位置，边缘内的区域则为弱纹理区域；

S3检测校正后图像对的Harris角点并进行特征点的匹配，确定同一连通域内的视差搜索范围；

S4采用改进的滑动窗口方法计算各尺度图像像素间匹配代价；

具体为：选取像素点周围N*N大小的邻域，取N＝3，对八邻域中的点进行区域判别，按单连通域、多连通域、其他区域的优先级进行有效区域的选择,只计算高优先级区域内像素点的匹配代价，从中选取最优值；

S5采用正则化约束下的多尺度的代价聚合函数计算视差搜索范围内的各视差值对应的聚合代价，选择最小聚合代价所对应的视差值作为像素视差值；

S6通过遍历原始图像像素得到稠密视差图。

2.根据权利要求1所述的立体匹配算法，其特征在于，所述S1中采用高斯金字塔的方法获得不同尺度下图像对。

3.根据权利要求1所述的立体匹配算法，其特征在于，所述S3中检测校正后图像对的Harris角点并进行特征点的匹配，确定同一连通域内的视差搜索范围，具体为：

校正后的图像对包括左图及右图，提取两幅图像中的Harris角点作为特征点，将左图设为基准图像，取出其中一个特征点，在满足极线约束的条件下找出该点在右图中的对应点，若右图中有不止一个特征点满足条件，则通过计算最近距离与次近距离的比值确定其是否为匹配特征点，直到遍历基准图像中的所有特征点，得到匹配点集；

对匹配点集进行视差求解，通过对特征点的位置判断，综合某一连通域内的所有特征点的视差，确定该连通域内的视差搜索范围。

4.根据权利要求1所述的立体匹配算法，其特征在于，所述S4采用改进的滑动窗口方法计算各尺度图像像素见匹配代价，具体为：

判断像素点i是否位于图像边缘上，如果是，则该像素点为中心像素点，对其八邻域中的点进行区域判别，按照区域的优先级别，只计算优先级高的区域内像素点的匹配代价，得到最优值；

如果不是图像边缘，则通过S3得到视差搜索范围，设定匹配代价计算时的窗口大小，进一步求解匹配代价。

5.根据权利要求4所述的立体匹配算法，其特征在于，所述区域包括单连通域、多连通域及其他区域，优先顺序为单连通域多连通域其他区域。

6.根据权利要求1所述的立体匹配算法，其特征在于，S5，具体为：

计算各个尺度下图像的各像素对的匹配代价；

计算单一尺度下的匹配代价的聚合结果；

通过正则化约束下求解多尺度图像的融合的匹配代价；

选取匹配代价最小的点为对应点；

获得最终的视差值。

7.根据权利要求6所述的立体匹配算法，其特征在于，

匹配代价聚合模型：

其中，l为未知的视差变量，j是以像素i为中心的窗口N内的其他像素点，z为整体代价，K(i,j)为一可以体现i,j两点间相似程度的核函数。

8.根据权利要求6所述的立体匹配算法，其特征在于，采用WTA策略选取匹配代价最小的点为对应点。