一种基于全局和局部算法的计算机双目视觉匹配方法，包括以下步骤：（１）对双目立体视觉传感器获得的左右两幅图像使用图割法获得一个分层的匹配结果；（２）使用不同窗口大小的窗口匹配法在全局匹配结果的一个小的领域里获得多个不同的局部匹配结果；（３）将这多个局部匹配结果置于一个带有二阶光滑能量函数的马尔可夫随机场中进行迭代优化，得到匹配结果。本发明专利技术提供一种能够兼顾全局最优和局部特征、得到更精确的匹配结果的基于全局和局部算法的计算机双目视觉匹配方法。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像处理、计算机视觉、计算方法、数学、数值方法 领域，尤其是计算机视觉的双目图像匹配方法。
技术介绍
. '目前，立体视觉匹配问题的研究己经取得了很大的进展。特别 是基于全局优化的匹配算法，已经成为了解决匹配问题的主要方法， 得到了广泛的运用。其能得到如此关注的原因是因为匹配问题可以很好地被建模为一个马尔可夫随机场(MRF)或条件随机场(CRF)的 优化问题。这类问题在许多学科中都有设计，由此产生的很多算法都 可以运用到匹配问题的解决当中来，比如图割法(Graph Cuts) (1、 Y. Boykov, 0. Veksler, and R. Zabih, "Fast approximate energy minimization via graph cuts", IEEE Transaction on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2001， 23(11): pp. 1222-1239.博依科夫，范克斯 勒，扎比，"使用图割算法的快速能量最小化估计"，美国电气电子工 程师学会模式识别与智能机器学报，2001， 23 (11):页1222—1239 2、 V. Kolmogorov and R. Zabih, "What energy functions can be minimized via graph cuts ", European Conf. on Computer Vision, 2002， pp. 65-81. 科尔莫格洛夫，扎比，"图割算法可以最小化什么形式的能量函数？" 欧洲计算机视觉会议，2002，页65 — 81)，置信度扩散法(Belief Propagation) (1、 P. Felzenszwalb and D. Huttenlocher, "Efficient belief propagation for early vision", Int. J. of Computer Vision, 2006, 70(1), pp.41-54.费尔赞茨沃，赫顿洛契，"底层视觉中的高效置信度扩散算法"，计算机视觉国际期刊，2006， 70(1)，页41—54 2、 J. Sun, Y. Li, S. Kang, and H. Y, Shum, "Symmetric stereo matching for occlusion handling", In Proc. IEEE Computer Vision and Pattern Recognition, 2005, 2, pp. 399-406.孙，李，康，舒姆，"使用对称匹配的遮挡剔除算法"，美国 电气电子工程师学会计算机视觉与模式识别会议，2005， 2，页399 —406 )， 二次多项式伪二值优化法(Quadratic Pseudo Boolean Optimization) (1、 O. J. Woodford, P. H. S. Torr， I. D. Reid and A. W. Fitzgibbon, "Global stereo reconstruction under second order smoothness priors", IEEE Computer Vision and Pattern Recognition, 2008, 1-12, pp. 2570-2577.伍德福德，托尔，雷德，斐茨格本，"基于二次光滑假设的 全局重建算法"，美国电气电子工程师学会计算机视觉与模式识别会 议，2008， 1 — 12，页2570 — 2577 2、 C. Rother, V. Kolmogorov, V. Lempitsky, and M. Szummer, "Optimizing binary MRFs via extended roof duality", In Proc. IEEE Computer Vision and Pattern Recognition, 2007, 1-8, pp. 1784-1791.罗瑟，科尔莫格洛夫，兰皮茨基，舒莫，"基于扩 展的顶对偶方法的二值马尔可夫随机场模型的优化算法"，美国电气电 子工程师学会计算机视觉与模式识别会议会报，2007， l一8，页1784 一1791)等。这些方法都使用一个能量函数来表征多幅图像见的关系， 并且假设该能量函数的最小值对应于最佳匹配。然而，事实是这样的 能量函数越复杂，这个假设才越正确。在实际应用中，为了使问题可 以得到有效解决，通常都采用比较简单的能量函数，这些能量函数会 使得最终结果失去很多细节特征，但从另外一个方面来看， 一些经典 的全局匹配算法可以结合这种比较简单的能量函数得到一个比较准确的分层匹配结果，同时，这些方法可以结合对称可见性检测和非对称 可见性检测使得结果更为准确。这种分层的结果提供了一个很好的粗 匹配结果，并在很大程度上减小了再优化的搜索空间。目前，许多研究者主要在两个方面优化分层匹配结果。 一个方面， 通过改造优化算法，使其可以适应更复杂的能量函数；另一个方面， 通过采用一些预先定义的表面模型来消除分层现象。 一般来说，有两 种表面模型最多被采用， 一种是平面模型，该模型假设场景是由许许 多多的不同朝向，不同形状的平面组成。这种假设使得在处理一些特 定测试数据时显示出良好的结果，但在实际应用中的结果往往不是很理想；另一种是样条曲面，通常使用的三阶B样条曲面可以描述绝大 多数物体的表面，但是对于这类表面假设， 一般没有比较高效的优化 算法。Lin (M. H. Lin, and C. Tomasi， "Surfaces with occlusions from layered stereo", IEEE Transaction on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2004, 26(8), pp. 1073-1078.林，托马西，"基于分层匹配的 带遮挡检测的表面重建算法"，美国电气电子工程师学会模式识别与智 能机器学报，2004， 26 (8)，页1073 — 1078)提出了一种采用这种表 面假设的优化算法，对于一般的测试图像对，需要进行几个小时的优 化，而在一些尖角处仍会留有比较大的错误。局部匹配算法也存在着许多问题。像经典的基于窗口的赢家通吃 (winner-takes-all)算法，因为缺少更多的信息，匹配局限在一个小的 局部，往往会导致结果的不准确。所以，对于局部匹配算法的改进， 往往需要增大其搜索空间。但当搜索空间太大时，场景的几何结构所 产生的影响就会增大，从而影响到结果的准确性。为了减小这种几何 结构的影响，Li和Zucker(G. Li and S. W. Zucker, "Differential geometricconsistency extends stereo to curved surfaces", In Proc. European Conference on Computer Vision, 2006， 3(3953), pp. 44-57.李，本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种基于全局和局部算法的计算机双目视觉匹配方法，所述计算机双目视觉匹配方法包括以下步骤： （１）、对双目立体视觉传感器获得的左右两幅图像使用图割法获得一个分层的匹配结果； （２）、使用不同窗口大小的窗口匹配法在分层结果的一个小的 领域里获得多个不同的局部匹配结果； （３）、将这多个局部匹配结果置于一个带有二阶光滑能量函数的马尔可夫随机场中使用二次多项式伪二值优化法进行两两迭代优化，得到匹配结果。
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：陈胜勇，王中杰，刘盛，管秋，毛国红，
申请(专利权)人：浙江工业大学，
类型：发明
国别省市：86[中国|杭州]
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