一种立体匹配方法、系统及移动终端技术方案

本发明专利技术公开了一种立体匹配方法，包括：计算采集到的第一视频图像与第二视频图像之间的匹配代价；其中，第一视频图像和第二视频图像为一组视频图像对；采用多级级联块构造窗口，利用窗口对匹配代价对应的图像匹配块的相似度进行级联统计操作，得到求精匹配代价；根据求精匹配代价，利用递归滤波器进行代价聚合；根据代价聚合后的结果，计算各像素点的视差并对视差进行视差求精操作，得到视差图；该方法基于多级级联块和递归滤波器实现，具有实时性好、鲁棒性优、准确性高的特点，且能够得到效果很好的视差图。本发明专利技术还公开了一种立体匹配系统及移动终端，具有上述有益效果。

A stereo matching method, system and mobile terminal

The invention discloses a stereo matching method, including: the cost of matching between the first and second video images collected by video image calculation; wherein, the first video image and a second video image is a group of video image; adopt multi-stage block structure using the window, window of image matching cost corresponding to the matching block similarity a cascade of statistical operations, get the matching cost according to the refinement; refinement of the matching cost, cost aggregation using a recursive filter; according to the price after polymerization results, calculate the disparity of each pixel and disparity refinement of the disparity and the disparity map is obtained; this method is based on the realization of multilevel cascaded block and recursive filter, has the characteristics of good real-time, excellent robustness and high accuracy, and can get good results in the disparity map. The invention also discloses a stereo matching system and a mobile terminal, which has the beneficial effects.

【技术实现步骤摘要】
一种立体匹配方法、系统及移动终端
本专利技术涉及机器视觉
，特别涉及一种立体匹配方法、系统及移动终端。
技术介绍
在深度感知领域中，获取一个三维空间中的点距离双目摄像头的深度(距离)有着重要的意义：通过感知物体的深度信息，可以进行3D(三维)重建、3D姿态估计、骨骼提取等应用。在使用双目摄像机获取深度信息的时候，通常需要经过如下几个步骤：步骤1、立体标定：立体标定包括畸变矫正和极限对齐；步骤2、立体匹配：立体匹配一般包括匹配代价的计算、代价聚合、视差计算、视差求精；步骤3、深度数据生成：深度数据一般是深度点云数据。对于双目摄像头获取的数据，经过立体标定之后，便可以获得满足极线约束且去除畸变之后的左右图像对。立体标定的过程是离线进行的，它的效果也可以离线验证，在设备上的实时获取深度数据时，影响最大的是立体匹配算法。衡量立体匹配算法好坏的指标主要有四个：准确性、鲁棒性、实时性。已知的立体匹配算法在上述指标都存在可改进的空间。随着iOS、Android等移动平台的广泛使用，基于移动平台实现的骨架线检测、3D重建等机器视觉应用有着广泛的应用前景。与传统的“PC主机+固定左右摄像头”框架本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种立体匹配方法，其特征在于，所述方法包括：计算采集到的第一视频图像与第二视频图像之间的匹配代价；其中，所述第一视频图像和所述第二视频图像为一组视频图像对；采用多级级联块构造窗口，利用所述窗口对所述匹配代价对应的图像匹配块的相似度进行级联统计操作，得到求精匹配代价；根据所述求精匹配代价，利用递归滤波器进行代价聚合；根据代价聚合后的结果，计算各像素点的视差并对所述视差进行视差求精操作，得到视差图。

【技术特征摘要】
1.一种立体匹配方法，其特征在于，所述方法包括：计算采集到的第一视频图像与第二视频图像之间的匹配代价；其中，所述第一视频图像和所述第二视频图像为一组视频图像对；采用多级级联块构造窗口，利用所述窗口对所述匹配代价对应的图像匹配块的相似度进行级联统计操作，得到求精匹配代价；根据所述求精匹配代价，利用递归滤波器进行代价聚合；根据代价聚合后的结果，计算各像素点的视差并对所述视差进行视差求精操作，得到视差图。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用多级级联块构造窗口，利用所述窗口对所述匹配代价对应的图像匹配块的相似度进行级联统计操作，得到求精匹配代价，包括：采用多级级联块构造四个非规则窗口，其中，所述四个非规则窗口包含水平方向的长方形窗口、垂直方向的长方形窗口以及两个不同大小的正方形窗口；利用所述四个非规则窗口对所述匹配代价对应的图像匹配块的相似度进行级联统计操作，将相对于所述四个非规则窗口的极大值设置为求精匹配代价。3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述利用递归滤波器进行代价聚合，包括：利用所述递归滤波器进行水平代价聚合和垂直代价聚合；将水平代价聚合值和垂直代价聚合值累加实现代价聚合；其中，所述水平代价聚合的过程为从左到右利用高斯权重累加求精匹配代价值得到第一水平聚合值，从右到左利用高斯权重累加求精匹配代价值得到第二水平聚合值，将所述第一水平聚合值和所述第二水平聚合值累加得到水平代价聚合值；所述垂直代价聚合的过程为从下到上利用高斯权重累加求精匹配代价值得到第一垂直聚合值，从上到下利用高斯权重累加求精匹配代价值得到第二垂直聚合值，将所述第一垂直聚合值和所述第二垂直聚合值累加得到垂直代价聚合值。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述计算采集到的第一视频图像与第二视频图像之间的匹配代价，包括：采用CENSUS+SAD的方法计算采集到的第一视频图像与第二视频图像之间的匹配代价。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述计算各像素点的视差并对所述视差进行视差求精操作，包括：利用WTA算法计算各像素点的视差；利用左右一致性检测方法对所述视差进行视差求精，并在视差求精后利用拟合方式确定亚像素视差。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述计算采集到的第一视频图像与第二视频图像之间的匹配代价之前，还包括：利用标定数据对所述第一视频图像和所述第二视频图...

【专利技术属性】
技术研发人员：张杰，詹肇楷，唐荣富，周剑，
申请(专利权)人：成都通甲优博科技有限责任公司，
类型：发明
国别省市：四川,51