[发明专利]一种极线校正方法及装置

说明书

本发明提供了一种极线校正方法及装置，其方法包括：基于双目视觉系统获取第一图像和第二图像；基于图像像素点灰度值确定第一图像中的多个第一特征点和第二图像中的多个第二特征点；将多个第一特征点和多个第二特征点进行匹配，获得多个初始匹配点对；基于归一化八点算法、随机一致性算法以及多个初始匹配点对确定目标基础矩阵；基于目标基础矩阵和极线约束确定第一极点和第二极点，并基于第一图像的中心点、第一极点和第二极点确定第一投影矩阵和第二投影矩阵；基于第一投影矩阵、第二投影矩阵对第一特征点和第二特征点进行投影变换，获得校正图像。本发明提高了极线校正的准确率和效率。

技术领域

本发明涉及图像匹配技术领域，具体涉及一种极线校正方法及装置。

背景技术

双目立体视觉的匹配在目前是一项研究的大热门方向，其拥有广泛的实际应用，目标大多数的匹配算法都是基于这样一个假设前提：双目立体视觉系统获得的两幅图像对应的特征点在同一条扫描线上。这样就将匹配的搜索范围从二维降到了一维，加快了匹配速度和匹配精度。但现实情况中，由于相机结构，制作工艺的影响，很难保证相机的主轴是平行的，那么双目系统也就不再平行。所以就出现对双目系统进行校正使其平行的方法，即为极线校正。

现有技术中的极线校正方法大多数是基于投影变换矩阵的方法，该方法是一种完全依赖基础矩阵的方法，其存在以下技术问题：过分依赖基础矩阵的精度，当存在误匹配时，会使极线校正结果不准确，使图像出现较大的图像畸变，降低匹配精度。

因此，急需提出一种极线校正方法及装置，用于提高基础矩阵的准确率，从而提高极线校正准确率。

发明内容

有鉴于此，有必要提供一种极线校正方法及装置，用以解决现有技术中存在的当基础矩阵的匹配精度不高时，导致极线校正准确率较低的技术问题。

一方面，本发明提供了一种极线校正方法，包括：

基于双目视觉系统获取第一图像和第二图像；

基于图像像素点灰度值确定所述第一图像中的多个第一特征点和所述第二图像中的多个第二特征点；

将所述多个第一特征点和多个第二特征点进行匹配，获得多个初始匹配点对；

基于归一化八点算法、随机一致性算法以及所述多个初始匹配点对确定目标基础矩阵；

基于所述目标基础矩阵和极线约束确定第一极点和第二极点，并基于所述第一图像的中心点、所述第一极点和所述第二极点确定第一投影矩阵和第二投影矩阵；

基于所述第一投影矩阵、所述第二投影矩阵对所述第一特征点和所述第二特征点进行投影变换，获得校正图像。

在一些可能的实现方式中，所述基于图像像素点灰度值确定所述第一图像中的多个第一特征点和所述第二图像中的多个第二特征点，包括：

对所述第一图像和所述第二图像进行平滑处理，对应获得第一平滑图像和第二平滑图像；

对所述第一平滑图像和所述第二平滑图像进行多尺度分解，对应获得第一高斯金字塔和第二高斯金字塔；

基于预设的划分规则划分所述第一高斯金字塔和所述第二高斯金字塔，对应获得多个第一子图像块和多个第二子图像块；

根据所述第一子图像块或所述第二子图像块构建局部滑动窗口，并根据所述局部滑动窗口、所述多个第一子图像块确定所述多个第一特征点，根据所述局部滑动窗口和所述多个第二子图像块确定所述多个第二特征点。

在一些可能的实现方式中，所述第一高斯金字塔包括多个第一图像层，所述基于预设的划分规则划分所述第一高斯金字塔，获得多个第一子图像块，包括：

将所述多个第一图像层中各第一图像层进行划分，获得多个第一图像区域；