基于不变矩空间信息的简单树动态规划的双目立体匹配方法
【专利摘要】本发明提出一种基于不变矩空间信息的简单树动态规划的双目立体匹配方法。采用二阶矩构成的一阶不变矩将摄像机拍摄的双目灰度图像转换为不变矩空间图像；将每个视差的匹配差值矩阵构成的三维矩阵做为简单树动态规划算法中的初始视差矩阵；用简单树代价能量函数迭代计算水平树代价能量函数矩阵和垂直树的代价能量函数矩阵；代价能量函数值最小时所对应的视差即为精确视差，从而获得视差图。本发明有效改善了因光照不均或受其他噪声干扰的区域的视差图质量，使同一深度区域更加平滑，同时提高算法运算速度。
【专利说明】基于不变矩空间信息的简单树动态规划的双目立体匹配方法
【技术领域】[0001]本发明属于图像处理【技术领域】，具体涉及一种基于不变矩空间信息的简单树动态规划的双目立体匹配方法。
【背景技术】
[0002]现今使用的双目立体匹配算法主要分两类:基于区域的算法和基于全局的算法。基于区域的算法方法简单，时效性强，但是对图像不连续区域部分的误匹配率高。基于全局的算法能解决不确定区域的匹配问题，能有效解决误匹配点，提高正确匹配率。
[0003]文献一(燕山大学.刘英杰.基于动态规划和置信传播的立体匹配算法的研究[D],学位论文.2011)，提出全局算法中的基于动态规划算法和置信传播算法进行匹配，虽然效果好，但是算法复杂，实时性差，不利于实际应用。文献二 (大连理工大学.周芳.双目视觉中立体匹配算法的研究与实现[D].学位论文.2013)提出了一种DP算法与局部线性滤波技术相融合的方法，该方法同样存在算法复杂，实时性差的问题，并且在同一深度区域中误匹配率高。
【发明内容】
[0004]本发明提出一种基于不变矩空间信息的简单树动态规划的双目立体匹配方法，有效改善了因光照不均或受其他噪声干扰的区域的视差图质量，使同一深度区域更加平滑，同时，提高算法运算速度，便于实际应用。
[0005]为了解决上述技术问题，本发明提供一种基于不变矩空间信息的简单树动态规划的双目立体匹配方法，包括以下步骤:
[0006]步骤一、采用二阶矩构成的一阶不变矩将摄像机拍摄的双目灰度图像IdP I2转换为不变矩空间图像Ltrai和Rtrai ；
[0007]步骤二、在视差范围内，计算不变矩空间图像Ltrai中以待匹配像素点为中心的方形支持窗口 η的像素灰度值与不变矩空间图像Rtrai中以候选匹配像素点为中心的方形支持窗口 η的像素灰度值的差值，获得每个视差d相对应的匹配差值矩阵diff，将每个视差d的匹配差值矩阵diff构成的三维矩阵做为简单树动态规划算法中的初始视差矩阵Edata ；
[0008]步骤三、用方形支持窗nt遍历灰度图像I1，计算每个方形支持窗口 nt的中心像素点k的自适应参数Lambda,计算方式如公式(I)所示，
[0009]
[0010]lambda (k) = vk.ε(I)
[0011]式(I)中，ε表示调节方差的常数项，ε的值为人为设定的值，用来调节代价能量函数的数量级；vk表示灰度图像I1的在支持窗内的像素方差，Vk如公式(2)所示，
[0012]
【权利要求】
1.基于不变矩空间信息的简单树动态规划的双目立体匹配方法，其特征在于，包括以下步骤: 步骤一、采用二阶矩构成的一阶不变矩将摄像机拍摄的双目灰度图像I1和I2转换为不变矩空间图像Ltrai和Rtrai; 步骤二、在视差范围内，计算不变矩空间图像Ltrai中以待匹配像素点为中心的方形支持窗口 η的像素灰度值与不变矩空间图像Rtrai中以候选匹配像素点为中心的方形支持窗口 η的像素灰度值的差值，获得每个视差d相对应的匹配差值矩阵diff，将每个视差d的匹配差值矩阵diff构成的三维矩阵做为简单树动态规划算法中的初始视差矩阵Edata ； 步骤三、用方形支持窗nt遍历灰度图像I1，计算每个方形支持窗口 nt的中心像素点k的自适应参数Lambda,计算方式如公式(I)所示，lambda (k) = vk.ε(I) 式(I)中，ε表示调节方差的常数项，ε的值为人为设定的值，用来调节代价能量函数的数量级；vk表示灰度图像I1的在支持窗内的像素方差，Vk如公式(2)所示，
2.如权利要求1所述的基于不变矩空间信息的简单树动态规划的双目立体匹配方法，其特征在于，步骤一的具体过程为，分别以灰度图像I1和I2的待变换像素点为中心、大小为MXN的变换窗口遍历灰度图像I1和I2的每个像素点，将每个变换窗口中计算出的一阶不变矩O1代替灰度图像I1和I2的待变换像素点的灰度值，获得不变矩空间图像Ltrai和Rtrai,所述一阶不变矩O1的计算过程为: 2.1计算二维u+v阶矩的中心矩,计算公式如式(3)所示，
3.如权利要求1所述的基于不变矩空间信息的简单树动态规划的双目立体匹配方法，其特征在于，所述初始视差矩阵Edata的计算方式如公式(6)所示，
Edata(p，d) = diff (p，d)，d e d_min ~d—max (6)式(6)中，
4.如权利要求1所述的基于不变矩空间信息的简单树动态规划的双目立体匹配方法，其特征在于，所述步骤四中水平树代价能量函数值Edatat (p(x，y)，d)的计算方式如公式(7)所示，
5.如权利要求1所述的基于不变矩空间信息的简单树动态规划的双目立体匹配方法，其特征在于，所述步骤五中垂直树的代价能量函数矩阵E的计算方式如公式(10)所示，
【文档编号】G06T7/00GK103714543SQ201310731236
【公开日】2014年4月9日 申请日期:2013年12月26日 优先权日:2013年12月26日
【发明者】张毅, 柏连发, 庞星, 韩静, 岳江, 金左轮, 祁伟, 赵壮 申请人:南京理工大学