[发明专利]具备双倍搜索区间的立体匹配方法

说明书

本发明提供一种具备双倍搜索区间的立体匹配方法，主要通过一匹配代价演算法，获得一参考影像的一或多个像素在一视差搜索区间内，对应于一目标影像分别在一搜索视差时的多个代价值(第0～第2ⁿ⁺¹‑1代价值)后，再对于第2^n‑1～第2ⁿ‑1代价值及第2ⁿ～第2ⁿ⁺¹‑1代价值，依序从两相邻与四相邻的代价值中选择最大值，再依据扫描顺序分别填入一代价阵列的第2^n‑1～2^n‑1+2^n‑2‑1阵列元素及第2^n‑1+2^n‑2～第2ⁿ‑1阵列元素，藉此，本发明可在维持代价阵列的阵列长度不变的前提下，储存在双倍视差搜索区间中，各像素所对应的代价值，而达成不影响记忆体的储存成本的有利功效。

技术领域

本发明涉及立体视觉(Stereo Vision)技术，尤指一种可提供双倍搜索区间(search range)，但不影响记忆体储存匹配代价(matching cost)储存成本的「具备双倍搜索区间的立体匹配方法」。

背景技术

一般而言，立体视觉技术广义来说包括两个阶段。前期阶段利用立体匹配(stereomatching)来估算两张影像之间的视差(视差为两张影像在同一扫描水平线的像素距离)以生成一视差图(disparity map)，再根据三角函数原理，便能演算出一深度图(depth map)；后期阶段则是利用深度图来产生不同视角的影像；于前期阶段中，视差估算主要包括四个步骤：匹配代价估算(matching cost computation)、代价聚合(cost aggregation)、视差选择与最佳化以及视差矫正(refine stage)。

由于影像成像特性的不同，例如不同的相机拍摄、成像比例尺及拍摄场景变化等因素，造成了影像的几何性差异(Geometric differences)及辐射性差异(Radiometricdifferences)，计算匹配代价值的目的为量化两张影像中对应像素间辐射品质(Radiometric quality)相异性(Dissimilarity)的程度，而匹配代价估算是用以找出两张影像(例如左眼与右眼影像)之间的差异(此可称为代价值cost)，而于代价聚合阶段中，则可利用代价聚合方法依据邻近像素的代价值来调整(例如累加)代价值，藉以提高像素之间的关联性(relation)与代价值的可靠度，而在获得经由累加后的代价值之后，即利用上述代价值来执行视差选择与最佳化。

又，进行立体匹配时，若要侦测一近物(close object)，通常需要增加左右眼影像在同一扫描线(scan line或epipolar line)的搜索区间，而在匹配代价估算与代价聚合阶段中，必须于记忆体储存各像素与各视差的匹配代价，但搜索区间的最大值受限于记忆体的大小，换言的，若要增加搜索区间的搜索范围，例如从搜索区间S→搜索区间2S，则必须扩增记忆体以增加储存空间(即必须使储存代价值的阵列长度由S→2S)，依此，如何提出一种可增加搜索区间但不会影响记忆体的储存成本的立体匹配方法，乃有待解决的问题。

发明内容

为达上述目的，本发明提出一种具备双倍搜索区间的立体匹配方法，供一处理器读取一记忆体的多个指令后，可执行以下步骤：

(1)对一参考影像及一目标影像执行一匹配代价演算法，藉以获得参考影像的一或多个像素在一视差搜索区间内，对应于目标影像分别在一搜索视差时的多个代价值，其中，该等代价值分别被定义为第0代价值至第2ⁿ⁺¹-1代价值；

(2)对一代价阵列设定为可储存各代价值，且代价阵列的一阵列长度为以整数2为底数及以整数n+1为指数所得出的2的n+1幂次方；

(3)将第0代价值至第2^n-1-1代价值，依据扫描顺序储存至代价阵列的第0至第2^n-1-1阵列元素；