一种基于局部线性模型的光照不敏感快速立体匹配方法组成比例

本发明专利技术公开了一种基于局部线性模型的光照不敏感快速立体匹配方法。针对光照不一致条件下，目前主流方法很难进行精确匹配。在匹配之前，先要进行立体图像的颜色校正。然而要获得颜色一致的立体图像是非常困难的工作，目前还没算法可完成精确的立体图像校正。本发明专利技术包括图像从RGB颜色空间转换到CIE‑Lab颜色空间，基于一个局部线性模型，消除光照不一致对立体图像左右视图匹配的影响，采用基于导向滤波的改进NCC匹配算法，最后对匹配代价求解立体视差图。本方法在立体匹配过程中不再依赖于立体图像左右图中的颜色信息进行匹配，不仅具有较高的运行效率和匹配精度，而且有效的解决了光照不一致条件下，立体匹配难以进行精确匹配的问题。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及计算机视觉和图像处理
，具体涉及一种基于局部线性模型的光照不敏感快速立体匹配方法。
技术介绍
最近几年，立体媒体越来越受到人们的关注，因此立体图像的编辑也变得越来越重要。而立体图像匹配算法是立体图像编辑的基础，可以这么说，根据LuoS-J,SunY-T,ShenI-C,ChenB-Y,ChuangY-Y在2015发表在IEEEtransactionsonvisualizationandcomputergraphics21卷第1期56-67页上的论文Geometricallyconsistentstereoscopicimageeditingusingpatch-basedsynthesis，以及龚永义,关柏良,曾坤,李可宏,吴贺丰,罗笑南在2016年发表在计算机学报第39期第1-17页上的论文，垂直方向立体接缝雕刻缩放算法，得出立体图像编辑的效果好坏很大程度上取决于立体匹配的质量。因此，很多学者对立体匹配算法进行了广泛的研究，如KordelasGA,AlexiadisDS,DarasP,IzquierdoE等人2015年发表在ImageandVisionComputing第35卷31-49页上的论文Enhanceddisparityestimationinstereoimages；LiuJ,LiC,MeiF,WangZ等人2015发表在TheVisualComputer第31卷第9期1253-1269页上的论文3Dentity-basedstereomatchingwithgroundcontrolpointsandjointsecond-ordersmoothnessprior。通常，立体匹配算法都是基于颜色信息的匹配，因为这些立体匹配算法都假设在进行立体图形匹配之前，立体图像已经进行了颜色校正。然而在实际情况中，立体图像左右图的颜色通常会受到几何或者光照条件的影响，导致采集到的立体图像左右图像的颜色不一致。KimY-H,KooJ,LeeS等人2016年发表在PatternRecognitionLetters第78卷41-47页的论文Adaptivedescriptor-basedrobuststereomatchingunderradiometricchanges，其公开了在光照变化条件下采用基于颜色信息的立体匹配算法，立体匹配的效率将大大的降低，甚至无法工作。由于主流的立体匹配算法的效果都依赖于立体图像的颜色一致性，因此在进行立体匹配之前，首先要进行立体图像的颜色校正。然而要获得颜色一致的立体图像是一件非常困难的工作，至少到目前为止，还没有一个算法可以完成精确的立体图像校正。HeoYS,LeeKM,LeeSU等人2008年在ComputerVisionandPatternRecognition，IEEEConferenceon,Anchorage，pp.1-8会议上的论文Illuminationandcamerainvariantstereomatching，针对光照变化条件下的立体匹配问题，提出了一种自适应归一化互相关算法，为了减少立体视差过于平滑，采用了具有边缘保持效果的双边滤波，最后通过图割的方法进行优化。随后HeoYS,LeeKM,LeeSU等人2009在ComputerVisionandPatternRecognition，IEEEConferenceon,Miami,pp.445-452会议上的论文Mutualinformation-basedstereomatchingcombinedwithSIFTdescriptorinlog-chromaticitycolorspace，又结合SIFT来构建左右图的联合概率密度函数，但是改进的效果并不明显。XuJ,YangQ,TangJ,FengZ等人2016年在InternationalJournalofComputerVision119卷第2期179–193页提出的论文LinearTimeIlluminationInvariantStereoMatching，针对全局和局部的亮度改变，提出了一种新的相似度测量方法，该方法的计算复杂度和图像的像素成线性关系，提高了光照变化条件下立体图像匹配的计算速度。国内，很多学者也对光照变化下的立体图像匹配进行开展了研究。曹晓倩,马彩文2014在机器人第05期634-640页上发表的论文一种光照度不一致的鲁棒立体匹配算法，曹晓倩等人提出了改进极线距离变化的立体匹配算法，然后利用置信传播方法来计算立体视差图。于方杰,栾新,宋大雷,周红虹,李秀芳2014在中国海洋大学学报(自然科学版)第04期108-111页上发表的论文：一种光照变化条件下的自适用权重局部立体匹配算法，随后于方杰等人又提出了一种基于稀疏Census变换的自适应权重的立体匹配方法。但是大部分光照变化下的立体匹配算法都是基于朗伯体表面反射模型。
技术实现思路
为了克服
技术介绍
的缺点与不足之处，本专利技术提出了一种基于局部线性模型的光照不敏感快速立体匹配方法，其主要基于局部线性模型，对光照不一致的的立体图像匹配具有较强的鲁棒性，而且算法的执行速度非常快。本专利技术的技术方案是：一种基于局部线性模型的光照不敏感快速立体匹配方法，包含以下步骤：(一)输入待处理立体图像左右图，并将左右立体图像从RGB颜色空间转换到CIE-Lab颜色空间；(二)基于一个局部线性模型，消除光照不一致对立体图像左右视图匹配的影响，其包括以下步骤：(a)对左右立体图像的CIE-Lab颜色空间中的图像进行均值滤波，获得均值滤波后的图像(b)CIE-Lab颜色空间的左右图和步骤(a)中得到的均值滤波后的图像分别进行减运算操作，获得图像I'(i)；(c)对左右图I'(i)进行高斯滤波操作，获得高斯滤波后的图像S(i)；(d)对左右图I'(i)和高斯滤波后的图像S(i)进行分别除运算操作，获得图像I″(i)；(三)对步骤(二)中获得的图像I″(i)采用基于导向滤波的改进NCC匹配算法处理，得到匹配代价；(四)对经过导向滤波优化后的匹配代价求解立体视差图。在步骤(一)中所述左右立体图像从RGB颜色空间转换到CIE-Lab颜色空间的转换方法如下：式中R，G，B分别表示图像的红、绿、蓝颜色值，L是亮度通道值，a和b是颜色通道值。步骤(二)中所述的局部线性模型，该模型假设输入的立体图像和校正后的立体图像之间是一个线性关系，该局部线性模型如下：式中，J表示校正后的立体图像，I表示立体图像在CIE-Lab颜色空间中的图像，i，p为图像中的像素位置索引，c表示彩色图像的三个通道，ωi为以i为中心的m×m的局部区域，由于图像具有局部平滑特性，线性系数αc(p)，βc(p)在窗口ωi中为常量。步骤(a)中对CIE-Lab颜色空间的左右图分别进行均值滤波，获得均值滤波后的图像：其中ωi为以i为中心的m×m的局部区域，|ωi|表示窗口ωi中像素的个数，i，k为图像中的像素位置索引。步骤(b)CIE-Lab颜色空间的左右图和步骤(a)中得到的图像分别进行减运算操作，获得图像步骤(c)对左右图I'(i)进行高斯滤波操作，获得高斯滤波后的图像S(i)，其中i，j，k为图像中的像素位置索引，G(本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于局部线性模型的光照不敏感快速立体匹配方法，其特征在于，包含以下步骤：(一)输入待处理立体图像左右图，并将左右立体图像从RGB颜色空间转换到CIE‑Lab颜色空间；(二)基于一个局部线性模型，消除光照不一致对立体图像左右视图匹配的影响，其包括以下步骤：(a)对左右立体图像的CIE‑Lab颜色空间中的图像进行均值滤波，获得均值滤波后的图像(b)CIE‑Lab颜色空间的左右图和步骤(a)中得到的均值滤波后的图像分别进行减运算操作，获得图像I'(i)；(c)对左右图I'(i)进行高斯滤波操作，获得高斯滤波后的图像S(i)；(d)对左右图I'(i)和高斯滤波后的图像S(i)进行分别除运算操作，获得图像I”(i)；(三)对步骤(二)中获得的图像I”(i)采用基于导向滤波的改进NCC匹配算法处理，得到匹配代价；(四)对经过导向滤波优化后的匹配代价求解立体视差图。

【技术特征摘要】
1.一种基于局部线性模型的光照不敏感快速立体匹配方法，其特征在于，包含以下步骤：(一)输入待处理立体图像左右图，并将左右立体图像从RGB颜色空间转换到CIE-Lab颜色空间；(二)基于一个局部线性模型，消除光照不一致对立体图像左右视图匹配的影响，其包括以下步骤：(a)对左右立体图像的CIE-Lab颜色空间中的图像进行均值滤波，获得均值滤波后的图像(b)CIE-Lab颜色空间的左右图和步骤(a)中得到的均值滤波后的图像分别进行减运算操作，获得图像I'(i)；(c)对左右图I'(i)进行高斯滤波操作，获得高斯滤波后的图像S(i)；(d)对左右图I'(i)和高斯滤波后的图像S(i)进行分别除运算操作，获得图像I”(i)；(三)对步骤(二)中获得的图像I”(i)采用基于导向滤波的改进NCC匹配算法处理，得到匹配代价；(四)对经过导向滤波优化后的匹配代价求解立体视差图。2.根据权利要求1所述的一种基于局部线性模型的光照不敏感快速立体匹配方法，其特征在于：在步骤(一)中所述左右立体图像从RGB颜色空间转换到CIE-Lab颜色空间的转换方法如下：L=0.299×R+0.587×G+0.114×Ba=0.713×(R-L)b=0.564×(B-L)]]>式中R，G，B分别表示图像的红、绿、蓝颜色值，L是亮度通道值，a和b是颜色通道值。3.根据权利要求1所述的一种基于局部线性模型的光照不敏感快速立体匹配方法，其特征在于：步骤(二)中所述的局部线性模型，该模型假设输入的立体图像和校正后的立体图像之间是一个线性关系，该局部线性模型如下：Ic(i)=αc(p)Jc(i)+βc(p)∀p∈ωi]]>式中，J表示校正后的立体图像，I表示立体图像在CIE-Lab颜色空间中的图像，i，p为图像中的像素位置索引，c表示彩色图像的三个通道，ωi为以i为中心的m×m的局部区域，由于图像具有局部平滑特性，线性系数αc(p)，βc(p)在窗口ωi中为常量。4.根据权利要求1所述的一种基于局部线性模型的光照不敏感快速立体匹配方法，其特征在于：步骤(a)中对CIE-Lab颜色空间的左右图分别进行均值滤波，获得均值滤波后的图像：I‾(i)=1|ωi|Σk∈ωiI(k)=1|ωi|Σk∈ωi(α(p)J(k)+β(p))=α(p)|ωi|Σk∈ωikJ(k)+β(p)]]>其中ωi为以i为中心的m×m的局部区域，|ωi|表示窗口ωi中像素的个数,i，k为图像中的像素位置索引。5.根据权利要求1所述的一种基于局部线性模型的光照不敏感快速立体匹配方法，其特征在于：步骤(b)CIE-Lab颜色空间的左右图和步骤(a)中得到的图像进行减运算操作...

【专利技术属性】
技术研发人员：邵靖凯，厉旭杰，沈顺辉，
申请(专利权)人：温州大学，
类型：发明
国别省市：浙江;33