A stereo matching method, system and its filtering method and system are used to filter the pixels in the image in the stereo matching process. The pixel points are weighted averaging by the surrounding pixels, and the weight coefficients of the pixels around the pixels are introduced into the matching generation. The value of the value vector is calculated at least by the distance between the pixel points and its surrounding pixels, which can effectively solve the problem of mismatch in stereo matching and improve the accuracy of stereo matching.
【技术实现步骤摘要】
一种双目图像立体匹配方法、系统及其滤波方法、系统
本专利技术涉及双目立体视觉领域,具体涉及一种双目图像立体匹配方法、系统及其滤波方法、系统。
技术介绍
双目立体视觉系统是一个根据获取的平面图像恢复3D图像的系统。场景中的光线在人眼这个精密的成像系统中被采集,通过神经中枢被送入包含有数以亿计的神经元的大脑中被并行的处理,得到了实时的高清晰度的准确的深度感觉信息。这使得人类对环境的适应能力大大提高,很多复杂的动作能够得以完成:如行走、体育运动、驾驶车辆以及进行科学实验等。计算机视觉是一门研究使用计算机来模拟人的视觉系统的学科。当前计算机立体视觉的水平与人类的双目视觉水平还相距甚远,因此对它的研究仍然是一个非常活跃的领域。以双目立体视觉为例,它是计算机视觉领域的重要分支,它通过模拟人的视觉系统来处理现实世界,对于立体视觉匹配的研究,能够大大的增强计算机或机器人对环境的感知能力,使得机器人能够更好的适应环境、更加智能,从而能够更好的为人们服务。双目立体视觉中最重要但又非常困难的问题就是立体视觉匹配问题,即从不同视点图像中找到匹配的对应点。
技术实现思路
针对上述问题,本申请提供一种双目图像立体匹配方法、系统及其滤波方法、系统。根据第一方面,一种实施例中提供一种双目图像立体匹配的滤波方法,包括:计算每个像素点(x,y)的匹配代价矢量特征,包括:计算该像素点(x,y)和另一幅图像中若干像素点的距离c(x,y,d)=|I1(x,y)-I2(x-d,y)|;其中d∈Sd={dmin,...,dmax},为所有可能的视差的集合,I1(x,y)为像素点(x,y)的属性,I2(x- ...
【技术保护点】
1.一种双目图像立体匹配的滤波方法,其特征在于,包括:计算每个像素点(x,y)的匹配代价矢量特征,包括:计算该像素点(x,y)和另一幅图像中若干像素点的距离c(x,y,d)=|I1(x,y)‑I2(x‑d,y)|;其中d∈Sd={dmin,...,dmax},为所有可能的视差的集合,I1(x,y)为像素点(x,y)的属性,I2(x‑d,y)为另一幅图像中像素点(x‑d,y)的属性;根据计算得到的距离c(x,y,d)构造像素点(x,y)的匹配代价矢量特征feature_vector(x,y);对任一像素点,当需要对该像素点进行滤波时,使用该像素点的周围像素点进行加权平均,完成对该像素点的滤波,其中该像素点的周围像素点对该像素点的权重至少通过这两个像素点的匹配代价矢量特征的距离来计算。
【技术特征摘要】
1.一种双目图像立体匹配的滤波方法,其特征在于,包括:计算每个像素点(x,y)的匹配代价矢量特征,包括:计算该像素点(x,y)和另一幅图像中若干像素点的距离c(x,y,d)=|I1(x,y)-I2(x-d,y)|;其中d∈Sd={dmin,...,dmax},为所有可能的视差的集合,I1(x,y)为像素点(x,y)的属性,I2(x-d,y)为另一幅图像中像素点(x-d,y)的属性;根据计算得到的距离c(x,y,d)构造像素点(x,y)的匹配代价矢量特征feature_vector(x,y);对任一像素点,当需要对该像素点进行滤波时,使用该像素点的周围像素点进行加权平均,完成对该像素点的滤波,其中该像素点的周围像素点对该像素点的权重至少通过这两个像素点的匹配代价矢量特征的距离来计算。2.如权利要求1所述的滤波方法,其特征在于,根据差距c(x,y,d)构造的像素点(x,y)的匹配代价矢量特征:feature_vector(x,y)=[c(x,y,dmin),...,c(x,y,dmax)]。3.如权利要求1所述的滤波方法,其特征在于,根据差距c(x,y,d)构造的像素点(x,y)的匹配代价矢量特征:feature_vector(x,y)=[e(x,y,dmin),...,e(x,y,dmax)];其中,或者,σ为预设的常数,4....
【专利技术属性】
技术研发人员:赵勇,王全红,卢海花,陈天健,卢昌义,
申请(专利权)人:北京大学深圳研究生院,
类型:发明
国别省市:广东,44
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