专利名称：基于边界控制置信传播的立体图像视差估计方法
技术领域：
本发明属于图像处理、立体视觉技术领域，具体讲本发明涉及一种双视点立体图像的视差估计方法。
背景技术：
视差估计的基本原理是，利用从两个视点观察同一场景获取的立体像图对，以其中一个视点的图像作为基准，匹配出两幅图像中的对应像点，从而估计参考视图中每一像素点的视差。根据使用的约束信息的不同，可以将视差估计算法分为两类1)局部匹配算法，这类方法利用的是对应点本身以及邻近的局部区域的约束信息，局部算法的优点是效率高，但在遮挡区域、边界区域以及缺失纹理的区域会产生较大的误差。根据匹配特征和匹配方式的不同，局部匹配算法主要分为基于特征的方法和基于区域的方法。基于特征的方法具有较好的抗干扰性能，但它只能获得稀疏的视差场，要得到稠密的视差场必须辅之以 复杂的插值过程。区域法能产生稠密的视差场，算法简单、有效、易于实现，缺点是精度不高，易受噪声的影响。2)全局匹配算法，这类方法利用了图像的全局约束信息，在整个图像上定义一个包含数据误差、光滑程度以及遮挡在内的能量函数，把问题转化成优化问题来解决，全局算法对局部图像的模糊不敏感，但是它的计算代价很高。全局匹配算法包括非线性融合算法、基于动态规划的算法和基于遗传算法的方法等。图割算法和置信传播算法，充分利用水平方向和垂直方向的二维约束，可以获取高精度的稠密视差图，是当前公认的两种较好的视差估计算法。这两种算法都以马尔可夫随机场为理论基础，图割算法将能量极小化问题转换为赋权图的最小割问题，进而采用最大流算法求解，置信传播算法则采用消息传递机制实现能量极小化。Lee发展了置信传播算法，提出了两点改进视差估计的方法一是关于匹配代价的计算，使用块匹配替代了像素级匹配；二是利用四叉树区域分割改进视差估计。由于准确的搜索范围可以保证估计精度，将图像分割为不同区域改善了视差估计，取得了较好的效果。在我国，葛亮等提出一种改进的立体图像对稠密匹配算法，该算法首先利用区域增长技术找到图像中的纹理单一区域，然后将整个区域作为匹配基元以得到纹理单一区域的稠密视差图。云挺等人把偏微分方程理论运用于机器视觉中，提出了一种新的基于能量函数获取稠密视差图的方法。郑志刚等提出一种基于区域间协同优化的立体匹配算法，该算法首先对参考图像进行分割，利用相关法得到各分割区域的初始匹配。然后用平面模型对各区域的视差进行拟合，得到各区域的视差平面参数。最后，基于协同优化的思想，采用局部优化的方法对各区域的视差平面参数进行迭代优化，得到合理的视差图。
发明内容
本发明旨在克服现有技术的不足，针对当前视差估计算法主要基于平行立体图像的只具有单向负水平视差的现状，研究立体图像中正负视差的甄别及精确估计方法，为立体图像视差控制、立体显示等奠定基础，为达到上述目的，本发明采取的技术方案是，立体图像视差估计方法，包括如下步骤(I)正负视差甄别与视差范围估计首先用mean shift算法分别对立体图像对的左右两个视图进行分割，窗口的形状和大小都与图像本身的特征与性质相关，把分割后的不规则区域作为匹配基元；采用基于区域的相关窗法，甄别每个区域的正负视差，并确定每个区域的视差范围；以相似性测度函数度量准则，当两个窗口包含相同的特征信息时，图像的一致性度量将达到最大值，同时用相似性测度计算出的匹配代价将达到最小；代价函数采用SD(Squared Difference)和图像梯度信息结合的代价函数C (ρ，Λ)定义如下
权利要求
1.一种基于边界控制置信传播的立体图像视差估计方法，其特征是，包括如下步骤 (1)正负视差甄别与视差范围估计 首先用mean shift算法分别对立体图像对的左右两个视图进行分割，窗口的形状和大小都与图像本身的特征与性质相关，把分割后的不规则区域作为匹配基元；采用基于区域的相关窗法，甄别每个区域的正负视差，并确定每个区域的视差范围；以相似性测度函数度量准则，当两个窗口包含相同的特征信息时，图像的一致性度量将达到最大值，同时用相似性测度计算出的匹配代价将达到最小；代价函数采用SD(Squared Difference)和图像梯度信息结合的代价函数C(p，^)定义如下
2.如权利要求I所述的基于边界控制置信传播的立体图像视差估计方法，其特征是，采取的视差甄别与初始视差估计流程细化如下 1)根据区域分割结果，选取右视图中第m个分割区域Lm作为第m个相关窗口，m=1，2,3. . . M ； 2)预估视差范围[dmin，dmax]，这里拟设定dmin < O, dmax > O,即对相关窗口 Lm双向滑动，以甄别正负视差，运用已定义的代价函数C(p，^)寻找左视图中的匹配区域，随着相关窗口 Lm的逐步移动，累计Lm窗口与相关区域间所有像素点的匹配代价，当匹配代价最小时，记录此时的视差值为d。，并确定该区域的视差范围为[4-δ，4+δ]，重复以上步骤直至右视图中所有分割区域的视差范围计算完毕。
3.如权利要求I所述的基于边界控制置信传播的立体图像视差估计方法，其特征是，权值w(p, q)大小的计算法方法如下 考虑区域分割结果对权值的影响，采用分割算法分别对左右视图进行分割，分割后的每个区域用序号来标识，利用立体图像对的区域分割结果设置匹配权值，并假设同一个分割区域内视差是一致的，权值计算公式设计如下
4.如权利要求I所述的基于边界控制置信传播的立体图像视差估计方法，其特征是，根据的变化，把BP算法分为两个阶段进行；第一个阶段，根据分割信息和遮挡信息确定WP,:wpq = ScuepqOcuepq 其中，Scuepq为分割信息，计算公公如下
全文摘要
本发明属于图像处理、立体视觉技术领域。研究立体图像中正负视差的甄别及精确估计方法，为立体图像视差控制、立体显示等奠定基础，为达到上述目的，本发明采取的技术方案是，立体图像视差估计方法，包括如下步骤(1)正负视差甄别与视差范围估计(2)像素级视差估计(3)交叉稳定性检测(4)基于图像分割控制的BP算法使用BP算法最小化能量函数，得出使得能量函数取得最小值的视差场。本发明主要应用于图像处理。
文档编号G06T7/00GK102819843SQ20121028117
公开日2012年12月12日 申请日期2012年8月8日 优先权日2012年8月8日
发明者雷建军, 罗成志, 张海龙, 王来花, 胡光龙 申请人:天津大学