【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及计算机视觉领域,特指一种深度图快速生成方法。
技术介绍
双目立体视觉是计算机视觉领域的一个重要分支,能够模仿人的双眼处理客观场景。随着立体视频技术的不断发展,图像处理技术、通信技术以及编码技术的不断进步,立体视频迎来了发展的契机。近年来,图像显示技术的飞跃以及计算机芯片处理能力的大幅提高,使我们能在普通的显示器上观看逼真的立体视频;通信信道的带宽增加以及通信速度的加快,为信息量巨大的立体视频提供了技术支持。立体视频编码技术的提高是非常重要的。在传统的平行双目立体影像成像系统中,需要传送左视图和右视图来生成立体图像,该方法原理简单,但是传输效率低,且传输所需的带宽较大。而基于深度图像绘制的立体成像系统只需要传输任意一副图像(左视图或右视图)及相应的深度图像即可,通过深度图像分析恢复出另外一副图像(右视图或左视图),实现三维重建。因为深度图的信息量通常比普通视图的信息量少很多,所以基于深度信息的立体成像系统可以大大的节省传输带宽。深度图像在机器人视觉领域、自动导航、工业零件的自动监测和自动装配等领域有着广泛应用。深度用于表示场景中各点相对于摄像机的距离,即深度图中的每一个像素值表示场景中某一点与摄像机之间的距离。深度图是指以物体纵向深度值代替灰度图像的灰度级形成的图像。目前,国内外的深度图像获取方法主要有两种,一种是以激光雷达深度成像、坐标测量机法、摩尔条纹法、结构光法为代表的主动获取技术,另一种是以立体视觉技术为代表的被动式获取技术。被动式获取技术中,平行双目立体视觉深度图像获取方法因为具有成本低、效率高、灵活性强等特点,得到了广泛的应用。立 ...
【技术保护点】
一种深度图快速生成方法,其特征在于,包括以下步骤:S1对待匹配立体图像对的左右图像分别进行Shi‑Tomasi特征提取,得到图像中的Shi‑Tomasi特征点;S2把S1中左图像和右图像获取的Shi‑Tomasi特征点进行双向匹配,得到相互匹配的特征点对,并求出匹配特征点对的最大视差和最小视差,估计出区域匹配的视差搜索范围;S3把归一化互相关函数作为区域匹配的相关测度函数,利用S2中求取的视差搜索范围作为图像区域匹配的匹配范围,计算图像对之间的匹配像素点对;S4计算S3中匹配像素点对之间的视差信息,得到立体图像对稠密的视差信息;S5根据S4中获得的视差信息并结合摄相机的内外参数计算出深度信息,得到深度图。
【技术特征摘要】
1.一种深度图快速生成方法,其特征在于,包括以下步骤:S1对待匹配立体图像对的左右图像分别进行Shi-Tomasi特征提取,得到图像中的Shi-Tomasi特征点;S2把S1中左图像和右图像获取的Shi-Tomasi特征点进行双向匹配,得到相互匹配的特征点对,并求出匹配特征点对的最大视差和最小视差,估计出区域匹配的视差搜索范围;S3把归一化互相关函数作为区域匹配的相关测度函数,利用S2中求取的视差搜索范围作为图像区域匹配的匹配范围,计算图像对之间的匹配像素点对;S4计算S3中匹配像素点对之间的视差信息,得到立体图像对稠密的视差信息;S5根据S4中获得的视差信息并结合摄相机的内外参数计算出深度信息,得到深度图。2.根据权利要求1所述的深度图快速生成方法,其特征在于,步骤S1中,判断像素点是否为Shi-Tomasi特征点的方法为:设待匹配立体图像对的左右图像在点p处的灰度为I(x,y),p点的坐标为(x,y),以p点为中心建立一个n·n的窗口Ω,w(x,y)为窗口函数,将窗口平移[Δx,Δy],则灰度变化E[Δx,Δy]为:E[Δx,Δy]=Σ(x,y)∈Ωw(x,y)[I(x+Δx,y+Δy)-I(x,y)]2---(1)]]>对于微小的平移即Δx、Δy趋近于0,将I(x+Δx,y+Δy)进行泰勒展开并忽略二阶及以上项,带入式(1),可得:E[Δx,Δy]=Δx2Σ(x,y)∈Ωw(x,y)Ix2+2ΔxΔyΣ(x,y)∈Ωw(x,y)IxIy+Δy2Σ(x,y)∈Ωw(x,y)Iy2---(2)]]>其中,Ix、Iy分别表示图像灰度在x和y方向的偏导数,将(2)写成矩阵的形式有:E(Δx,Δy)=[Δx,Δy]MΔxΔy---(3)]]>其中M为2×2的矩阵:M=Σ(x,y)∈Ωw(x,y)Ix2Σ(x,y)∈Ωw(x,y)IxIyΣ(x,y)∈Ωw(x,y)IxIyΣ(x,y)∈Ωw(x,y)Iy2---(4)]]>对于像素点p(x,y),计算求得M的两个特征值为λ1、λ2,若M的两个特征值中较小的一个大于给定阈值,即λ1≥λ2且λ2≥k·λ2max,那么点p(x,y)为Shi-Tomasi特征点,其中λ2max是待匹配立体图像中的各像素点求取的两个特征值中所有较小特征值中的最大特征值,k为预设的一个系数。3.根据权利要求1或2所述的深度图快速生成方法,其特征在于,步骤S2中,区域匹配的视差搜索范围的估计方法为:1)将待匹配立体图像对的左图像作为基准图,依次选择特征点Pl作为候选点,利用Shi-Tomasi算法对Pl在待匹配立体图像对的右图像中寻找待匹配点Pi(i=1,2,...,s);2)当检测点Pl与Pi(i=1,2,...,s)满足单调性、单一性以及外极线约束时,以两个特征点为中心分别建立7×7像素大小的邻域窗口,利用相关测度函数中的归一化互相关函数对窗口内的灰度值...
【专利技术属性】
技术研发人员:罗文峰,
申请(专利权)人:深圳市优象计算技术有限公司,
类型:发明
国别省市:广东;44
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