一种基于改进双向动态规划的立体匹配方法组成比例

本发明专利技术涉及一种基于改进双向动态规划的立体匹配方法，包括以下步骤：S01：修正自适应加权代价函数；S02：利用修正后的自适应加权代价函数，以构建新的全局能量函数；S03：利用构建的全局能量函数，采用改进后的双向动态规划算法来搜索视差点匹配路径；S04：采用滤波方法和遵循三个可靠性准则去除孤立的错误视差点；S05：获得最终的稠密视差图。本发明专利技术所采用的三个可靠性准则大大加快了错误匹配点的剔除，图像全局匹配的精确度相对较高，能够将误匹配率降低到7%以下，同时制定了新的列向平滑约束项策略，在降低误匹配率和减少“条纹”瑕疵方面有显著的改善效果。

【技术实现步骤摘要】
一种基于改进双向动态规划的立体匹配方法技术邻域本专利技术涉及立体匹配算法邻域，尤其是一种基于改进双向动态规划的立体匹配方法。
技术介绍
立体视觉技术是人们通过研究生物捕获物体三维空间信息的视觉系统而发展起来的一门重要的3D显示技术，即通过借助多方位地拍摄目标图像，并合成目标的深度视差信息，以完成空间目标的立体场景信息重建。由匹配约束对象的差异性，通常将立体匹配算法划分为两类，一种是针对像素局部小邻域来制定约束策略的局部匹配算法，这类算法易于操作、运行速度快，但在遮挡区域的匹配效果较差；针对这一问题，一些学者提出了另一种全局匹配算法，即通过对整幅图像进行全局约束，相较而言，此类算法能够实现较低的误匹配率，但计算的复杂度较高。全局匹配算法主要包括：动态规划、图切割和置信度传播等。此类匹配算法由于计算复杂度比较高，导致算法无法达到实时性的要求。因此在实时性要求较高的情况下，一般会选用动态规划算法，动态规划是全局算法中一种较典型的优化方法，它避免了非确定多项式问题，同时具有匹配效果良好、运行效率较高的特点。Birchfield等人提出将列向匹配度较高的区域视差衍射到低匹配区域的做法，该算法虽然实现本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于改进双向动态规划的立体匹配方法，其特征在于，包括以下步骤：S01：修正自适应加权代价函数；S02：利用修正后的自适应加权代价函数，以构建新的全局能量函数；S03：利用构建的全局能量函数，采用改进后的双向动态规划算法来搜索视差点匹配路径；S04：采用滤波方法和遵循三个可靠性准则去除孤立的错误视差点；S05：获得最终的稠密视差图。

【技术特征摘要】
1.一种基于改进双向动态规划的立体匹配方法，其特征在于，包括以下步骤：S01：修正自适应加权代价函数；S02：利用修正后的自适应加权代价函数，以构建新的全局能量函数；S03：利用构建的全局能量函数，采用改进后的双向动态规划算法来搜索视差点匹配路径；S04：采用滤波方法和遵循三个可靠性准则去除孤立的错误视差点；S05：获得最终的稠密视差图；通过所述步骤S01修正自适应加权代价函数后，构建一新的初始代价函数，该初始代价函数为：其中，式中Td为视差非连续区域的判断门限，Ic(q)为q点的像素值，为q对应的视差为d的点，为对应视差为d的点的像素值，Ti为截断门限值；所述步骤S02构建的全局能量函数中平滑约束项的修正公式为：其中，p为增大小梯度的惩戒项，p1为小于p的常参数，s表示惩戒项，di表示i点的视...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭太良，姚剑敏，徐胜，林金堂，林志贤，叶芸，
申请(专利权)人：福州大学，
类型：发明
国别省市：福建;35