[发明专利]用于主动立体声系统的基于学习的匹配

权利要求书

1.一种方法，包括：

捕捉场景的第一图像和第二图像，其中，所述第一图像和所述第二图像形成立体配对并且均包括多个像素，并且进一步其中所述第一图像中的所述多个像素中的每一个像素与差异值相关联；

将与所述第一图像和所述第二图像的所述多个像素中的每一个像素相关联的图像块映射为二元向量；

确定与所述第一图像的所述多个像素中的每一个像素相关联的二元向量和该二元向量在所述第二图像中的对应的二元向量之间的差值，所述对应的二元向量由与所述第一图像的所述多个像素中的每一个像素相关联的差异值所指定；并且

基于所确定的二元向量之间的差值来确定所述第一图像和所述第二图像的所述多个像素之间的对应性。

2.根据权利要求1所述的方法，进一步包括：

利用差异假设对所述第一图像中的所述多个像素中的每一个像素进行初始化。

3.根据权利要求2所述的方法，进一步包括：

针对所述第一图像中的所述多个像素中的每一个像素采样多个差异假设；并且

基于所述多个差异假设中的最低匹配得分替换与所述第一图像的所述多个像素中的每一个像素相关联的差异值。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，采样多个差异假设包括：将与每个像素的差异值相关联的匹配成本相对于与该像素的一个或多个相邻像素的差异值相关联的匹配成本进行比较。

5.根据权利要求1所述的方法，其中，将与所述多个像素中的每一个像素相关联的图像块映射为二元向量进一步包括：

将所述第一图像和所述第二图像的所述多个像素中的每个像素作为输入信号提供至二元决策树，其中，所述二元决策树输出其输入信号的二元向量表示形式。

6.根据权利要求5所述的方法，进一步包括：

通过遍历所述二元决策树对与所述第一图像和所述第二图像的所述多个像素相关联的所述图像块进行稀疏采样。

7.根据权利要求1所述的方法，其中，确定与所述第一图像的所述多个像素中的每一个像素相关联的二元向量和该二元向量在所述第二图像中的对应的二元向量之间的差值进一步包括：

计算所述二元向量之间的汉明距离。

8.根据前述权利要求中任一项所述的方法，进一步包括：

至少部分基于所述第一图像和所述第二图像的所述多个像素之间的所确定的对应性来生成差异图。

9.一种电子设备，包括：

一对相机，用于捕捉场景的第一图像和第二图像，其中，所述第一图像和所述第二图像形成立体配对并且各自包括多个像素，并且进一步其中所述第一图像中的所述多个像素中的每一个像素与差异值相关联；和

处理器，所述处理器被配置为：

将与所述第一图像和所述第二图像的所述多个像素中的每一个像素相关联的图像块映射为二元向量；

确定与所述第一图像的所述多个像素中的每一个像素相关联的所述二元向量和该二元向量在所述第二图像中的对应的二元向量之间的差值，所述对应的二元向量由与所述第一图像的所述多个像素中的每一个像素相关联的差异值所指定；并且

基于所确定的二元向量之间的差值来确定所述第一图像和所述第二图像的所述多个像素之间的对应性。

10.根据权利要求9所述的电子设备，其中，所述处理器进一步被配置为：

利用差异假设对所述第一图像中的所述多个像素中的每一个像素进行初始化。

11.根据权利要求10所述的电子设备，其中，所述处理器进一步被配置为：

针对所述第一图像中的所述多个像素中的每一个像素采样多个差异假设；并且

基于所述多个差异假设中的最低匹配得分替换与所述第一图像的所述多个像素中的每一个像素相关联的差异值。