基于圖像分割的深度不連續(xù)區(qū)域立體匹配算法
【專利摘要】本發(fā)明公開一種基于圖像分割的立體匹配算法，包括讀取模板圖像和待匹配圖像；鼠標點選目標點；獲取搜索路徑；鄰域矩形窗口內(nèi)圖像分割；逐步選取搜索路徑上一點；判斷目標點位置；獲取分割區(qū)域鄰域窗口；自適應權(quán)重NCC匹配；選擇最佳匹配點；分割區(qū)域合并；選擇合并后區(qū)域內(nèi)一點，點到最近距離大于2像素；分別計算兩最佳匹配點深度，利用已知的攝像機參數(shù)計算兩最佳匹配點三維深度；選擇深度較小的點作為目標點在待匹配圖像中的匹配點。本方法利用圖像分割算法主要解決深度不連續(xù)區(qū)域的立體匹配問題，當點處于分割區(qū)域內(nèi)部時，選擇點所在的分割區(qū)域作為其鄰域窗口，計算深度，最后選取深度小的點為最佳匹配點，匹配效果好。
【專利說明】基于圖像分割的深度不連續(xù)區(qū)域立體匹配算法
【技術(shù)領域】
[0001]本發(fā)明涉及一種圖像處理與模式識別領域中的立體匹配技術(shù)范疇。
【背景技術(shù)】
[0002]在立體匹配領域中，立體圖像由在不同位置不同視角的兩攝像機對同一場景拍攝得到。通過在兩圖像中查找的任意點對位置信息得到點對的視差估計，進而可以根據(jù)視差獲取深度信息。尋找任意點對是立體匹配技術(shù)的關(guān)鍵步驟。目前立體匹配技術(shù)主要分為全局匹配算法和局部匹配算法。全局匹配算法包括:基于圖割理論的匹配算法、置信傳播算法、SGBM等，主要通過構(gòu)建能量函數(shù)E (d)，最小化E (d)尋找點坐標。局部匹配算法主要通過各種相容性在點坐標的局部鄰域?qū)ふ蚁嗨菩宰罡叩狞c局部鄰域，局部鄰域的中心點即為匹配點坐標。
[0003]目前立體匹配中的局部匹配算法中主要通過鄰域內(nèi)像素信息尋找最佳匹配點。其中鄰域大小、形狀的選取對最終匹配結(jié)果有很大影響。對于三維中平坦區(qū)域，鄰域窗口大小越大，則包含的周圍信息越多，越有利于匹配的完成；然而對于遮擋區(qū)域，存在深度差異較大的多個物體區(qū)域時，鄰域窗口大小越小，越能減小周圍信息對邊緣的平滑效應，越利于匹配的完成。同時鄰域窗口選用固定窗口形狀(一般選擇矩形窗口)，將無法有效描述點周圍結(jié)構(gòu)信息。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]本發(fā)明的主要目的在于，基于圖像分割的立體匹配算法，有效解決鄰域窗口選取的問題，從而更加適于實用，且具有產(chǎn)業(yè)上的利用價值。
[0005]本發(fā)明的目的及解決其技術(shù)問題是采用以下技術(shù)方案來實現(xiàn)的。依據(jù)本發(fā)明提出的一種基于圖像分割的立體匹配算法，該方法包括如下步驟:
[0006]I)讀取模板圖像；
[0007]2)讀取待匹配圖像；
[0008]3)鼠標點選目標點:在模板圖像中選擇需要匹配的點坐標；
[0009]4)獲取搜索路徑；
[0010]5)鄰域矩形窗口內(nèi)圖像分割；
[0011 ] 6)逐步選取搜索路徑上一點；
[0012]7)判斷目標點位置；
[0013]8)獲取分割區(qū)域鄰域窗口 ；
[0014]9)自適應權(quán)重NCC匹配；
[0015]10)選擇最佳匹配點；
[0016]11)分割區(qū)域合并；
[0017]12)選擇合并后區(qū)域內(nèi)一點，點到最近距離大于2像素，
[0018]13)分別計算兩最佳匹配點深度，利用已知的攝像機參數(shù)計算兩最佳匹配點三維深度；
[0019]14)選擇深度較小的點作為目標點在待匹配圖像中的匹配點。
[0020]具體的，前述的基于圖像分割的立體匹配算法，所述模板圖像和待匹配圖像由攝像機在不同角度拍攝同一場景得到。
[0021]具體的，前述的基于圖像分割的立體匹配算法，所述步驟4)根據(jù)對極幾何原理，利用SIFT匹配點對計算不同視角拍攝的模板圖像和待匹配圖像間的基本矩陣，進而獲得目標點在待匹配圖像中的極線，確定搜索路徑。
[0022]具體的，前述的基于圖像分割的立體匹配算法，所述步驟5)確定目標點周圍矩形窗口，在窗口內(nèi)進行圖像分割，設置最小分割區(qū)域為50個像素。
[0023]具體的，前述的基于圖像分割的立體匹配算法，所述步驟6)中，在待匹配圖像搜索路徑上，以步階為I像素逐步搜索待匹配點坐標，存入集合中。
[0024]具體的，前述的基于圖像分割的立體匹配算法，判斷目標點是否在分割區(qū)域內(nèi)部，其中基于分割誤差，當目標點與最近邊界距離超過2個像素時，認為該目標點在分割區(qū)域內(nèi)部。
[0025]具體的，前述的基于圖像分割的立體匹配算法，當所述目標點位于分割區(qū)域內(nèi)部時，獲取目標點所在的分割區(qū)域，作為其分割區(qū)域鄰域窗口。
[0026]具體的，前述的基于圖像分割的立體匹配算法，根據(jù)公式
【權(quán)利要求】
1.一種基于圖像分割的立體匹配算法，其特征在于，該方法包括如下步驟: 1)讀取模板圖像； 2)讀取待匹配圖像； 3)鼠標點選目標點:在模板圖像中選擇需要匹配的點坐標； 4)獲取搜索路徑； 5)鄰域矩形窗口內(nèi)圖像分割； 6)逐步選取搜索路徑上一點； 7)判斷目標點位置； 8)獲取分割區(qū)域鄰域窗口； 9)自適應權(quán)重NCC匹配； 10)選擇最佳匹配點； 11)分割區(qū)域合并； 12)選擇合并后區(qū)域內(nèi)一點，點到最近距離大于2像素， 13)分別計算兩最佳匹配點深度，利用已知的攝像機參數(shù)計算兩最佳匹配點三維深度； 14)選擇深度較小的點作為目標點在待匹配圖像中的匹配點。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于圖像分割的立體匹配算法，其特征在于，所述模板圖像和待匹配圖像由攝像機在不同角度拍攝同一場景得到。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于圖像分割的立體匹配算法，其特征在于， 所述步驟4)根據(jù)對極幾何原理，利用SIFT匹配點對計算不同視角拍攝的模板圖像和待匹配圖像間的基本矩陣，進而獲得目標點在待匹配圖像中的極線，確定搜索路徑。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于圖像分割的立體匹配算法，其特征在于，所述步驟5)確定目標點周圍矩形窗口，在窗口內(nèi)進行圖像分割，設置最小分割區(qū)域為50個像素。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于圖像分割的立體匹配算法，其特征在于，所述步驟6)中，在待匹配圖像搜索路徑上，以步階為I像素逐步搜索待匹配點坐標，存入集合中。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于圖像分割的立體匹配算法，其特征在于，判斷目標點是否在分割區(qū)域內(nèi)部，其中基于分割誤差，當目標點與最近邊界距離超過2個像素時，認為該目標點在分割區(qū)域內(nèi)部。
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于圖像分割的立體匹配算法，其特征在于，當所述目標點位于分割區(qū)域內(nèi)部時，獲取目標點所在的分割區(qū)域，作為其分割區(qū)域鄰域窗口。
8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于圖像分割的立體匹配算法，其特征在于，根據(jù)公式
9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的基于圖像分割的立體匹配算法，其特征在于，計算每個候選區(qū)域目標點間的匹配值，選取匹配值最大的點作為最佳匹配點。
10.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于圖像分割的立體匹配算法，其特征在于，選擇與目標點相鄰的一個區(qū)域；與窗口中剩余各分割區(qū)域進行稠密直方圖匹配，選擇匹配最好的且匹配值大于某一閾值的區(qū)域，將與目標點相鄰區(qū)域與閥值區(qū)域合并為新區(qū)域；重復上述操作直到當最好的匹配值小于某一閾值或剩余O個區(qū)域時，直方圖匹配結(jié)束；將剩余各區(qū)域合并為新窗口，至此 ，合并結(jié)束并分為新區(qū)域和新窗口。
【文檔編號】G06T7/00GK103903262SQ201410113776
【公開日】2014年7月2日 申請日期:2014年3月25日 優(yōu)先權(quán)日:2014年3月25日
【發(fā)明者】胡伏原, 吳宏杰, 姒紹輝 申請人:蘇州科技學院