[发明专利]一种对光强不敏感的斜面近邻传播立体匹配方法

说明书

本发明公开了一种对光强不敏感的斜面近邻传播立体匹配方法，包括：提取对光照强度不敏感的特征，该提取方法结合每个特征提取窗口的光照条件，完善处理所有灰度差值情况下的特征编码；把像素匹配问题转化为两个提取特征间的不相似性比较；改善常规的斜面近邻传播算法，在得到的初步平面的基础上对聚合窗口进行挑选，与中心像素法向量角度差别大于阈值块舍弃掉，其它保留下来的块按块内平面进行映射，最后再次进行近邻传播得到最终的像素模型；转化得到最终的视差图。本发明通过对光照不敏感的特征提取，以及有效完善的方案得到每个像素的实际所处空间平面进而得到高匹配精度的视差图，适用于更广泛的立体匹配场景。

技术领域

本发明涉及计算机视觉和数字图像处理技术领域，具体涉及一种对光强不敏感的斜面近邻传播立体匹配方法。

背景技术

立体匹配作为图像深度推断、三维重建等技术的关键步骤，它通过寻找两幅或者多幅图像中对应同一空间物理点的像素来获取深度信息，广泛应用于定位、流水线控制、汽车自动驾驶、遥感图像分析等方面。但由于场景的复杂性，立体匹配领域仍然有许多尚未解决的技术难题，该技术一直以来都是计算机视觉领域广泛关注的难点和热点。

通常立体匹配算法难以处理的一个问题便是匹配图像在不同光照条件下拍摄，致使同一空间物理点在不同图像中具有不同的颜色。还有通常的匹配算法都假设匹配块内像素处于同一平面，且与相机成像图面平行，这种假设在很多情况下是错误的。所以本发明针对上面所述问题提出一个完善有效的方案，可以得到适用于广泛场景的高精度立体匹配结果。

发明内容

本发明的目的是为了解决现有技术中的上述缺陷，提供一种对光强不敏感的斜面近邻传播立体匹配方法，该方法从像素特征方面提取对光照条件不敏感的像素特征，反映图像块的深层结构信息，解决不同光照条件的图片的匹配问题；同时改进了常规的斜面近邻传播算法，让聚合窗口的选取和映射更为合理，使得方法更适用于实际场景。

本发明的目的可以通过采取如下技术方案达到：

一种对光强不敏感的斜面近邻传播立体匹配方法，对光强不敏感是指以上匹配方法对两张待匹配图像的拍摄的漫射光条件不同不敏感，所述的方法包括：

特征提取步骤，对左右两张已校正的待匹配图像上的每一个像素p，以其为中心取正方形特征窗口P_fw，根据窗口内的像素灰度值范围P_range和分段数M得到该窗口的分段区间大小；对于窗口内除像素p外的其他像素，计算它们的灰度值和p的灰度值之差，然后计算灰度值之差与分段区间大小的比值，把各像素按照扫描顺序做计算得到的结果组成一个整数数组，作为像素p的对光照变化不敏感的多维像素特征η^p；

其中，待匹配图像为从左右两个不同角度对同一场景拍摄的两张图片，已校正图片是指利用极线约束消除畸变后，匹配点对必然具有相同的图像行号。

单像素匹配代价计算步骤，对于左图中的每一个像素p，和其在右图中的任一可能匹配像素q，像素p和像素q的特征分别为η^p和η^q，计算这两个特征间的不相似性作为像素p、q的单像素匹配代价；

空间模型建立步骤，定义像素p在视差空间中所处的平面模型f_p，并为左图中的每一个像素随机初始化平面参数；

匹配步骤，包括初步传播子步骤和二次传播子步骤，根据斜面近邻传播算法找到左图中每个像素p的近似平面，使得与根据该平面映射到右图上的像素q的聚合匹配代价尽可能小；

其中，初次传播子步骤，对于左图中的每一个像素p，以其为中心取K×K大小的正方形聚合窗口P_aw，在匹配像素p时认为窗口内的像素都处于平面f_p上，根据f_p平面方程把窗口映射到右图，得到窗口内各个像素在右图上的对应像素，计算聚合匹配代价；并以得到更低的聚合匹配代价为条件进行近邻平面参数传播；