[发明专利]基于窗口互相关信息的改进Census立体匹配算法

权利要求书

1.基于窗口互相关信息的改进Census立体匹配算法，其特征在于包括以下步骤：

第一步，采用计算机视觉库OpenCV对双目摄像头拍下选定图的左图像进行灰度化处理，得到左图像各像素的灰度值，然后通过长、宽分别为m和n的矩形窗口与双目摄像头的左图像的前m行和前n列像素对齐，求取窗口内各像素灰度值的平均值作为参考值，计算公式为：

上式中，p表示一个像素点；I(p)表示窗口内任一像素值；表示窗口内像素的平均值；

第二步，分别计算窗口内中心像素各邻域的噪声阈值，表达式为：

τ＝λ·I(q)+ω

上式中，q表示像素点p的邻域的某一像素点，λ·I(q)表示由摄像机畸变引起的噪声，I(q)表示窗口中心像素邻域内任一像素的灰度值，λ表示畸变常数；ω表示环境噪声阈值；

第三步，计算窗口内中心像素各邻域像素值与参考值的灰度值差异，公式为：

第四步，采用两位二进制码表示中心像素各邻域像素灰度值相对于中心像素的大小关系，方法如下：

式中，ξ[I(p)，I(q)]表示对窗口内中心像素和其邻域像素进行编码的值，是一个二进制的序列；

第五步，采用计算机视觉库OpenCV对双目摄像头拍下选定图的右图像进行灰度化处理，然后采用第一步同样大小的矩形窗口与右图像的前m行和前n列像素对齐，重复第一步至第四步得到该窗口内图像的二进制编码序列；对左图像的矩形窗口内的图像信息和右图像矩形窗口内的图像信息使用改进Census立体匹配算法的匹配代价公式进行计算得到改进后的匹配代价值C(p，d)，表达式为：

C(p，d)＝λ_CensusC_Census(p，d)+λ_SAD C_SAD(p，d)

C_Census(p，d)表示Census变换的匹配代价，即像素点p处的匹配代价，d表示双目摄像头左图像和双目摄像头右图像的视差；L_i和R_i表示左右图像对应位置的长度为n的比特串的值，i表示比特串中的第i个位置，取值范围为1，2…n；为异或运算，表示两个二进制码比较时，相同时取0，不同时取1；

C_SAD(p，d)表示SAD立体匹配算法的匹配代价，即左右图两像素点像素值的绝对差，I_L、I_R分别表示左右图像的灰度值；u、v分别表示像素点的横纵坐标值，m和n分别表示匹配窗口的长和宽；j，k用于累加运算，其取值范围分别为1，2…m和1，2…n；λ_Census和λ_SAD作为调节Census和SAD匹配代价之间的比重参数；

第六步，在右图中选取一个搜索范围后，在该搜索范围内用矩形窗口遍历，在窗口遍历过程中的每个位置上，重复第一步求取窗口内各像素灰度值的平均值作为参考值，然后重复第二步至第六步找到这个范围内与左图的第一个选定窗口位置对应的C(p，d)值最小的窗口；

第七步，使用第一步中的窗口遍历整个左图，在窗口遍历过程中的每个位置上，采用第一步至第六步的方法，找到右图中与左图的每一个窗口对应的最佳匹配块。