多波段立体相机的深度估计加速方法技术

本发明专利技术属于图像处理和计算机视觉领域，公开了一种多波段立体相机的深度估计加速方法。在深度估计过程中，各波段双目立体匹配过程中，通过压缩匹配图像，一方面抵消掉由双目图像校正带来的平行等位误差，使匹配更加精确，一方面减少了计算开销。另外，在代价聚合前，通过对代价图进行横向压缩，进行稀疏匹配，再次降低计算开销。再将不同模态下获得的视差图进行融合，获得全天候、更完整、更精确的深度信息。

Acceleration method of depth estimation for multiband stereo camera

【技术实现步骤摘要】
多波段立体相机的深度估计加速方法
本专利技术属于图像处理和计算机视觉领域，涉及多波段立体深度估计及其加速方法。具体涉及一种针对多波段立体相机深度估计过程进行加速的方法。
技术介绍
基于可见光波段的双目立体视觉技术发展较为成熟，可见光成像具有丰富的对比度、颜色、形状信息，因而可以准确、迅速的获得双目图像之间的匹配信息，进而获取场景深度信息。但可见光波段成像存在其缺陷，如在强光、雾雨雪天气或夜晚，其成像质量大大下降，影响匹配的精度。因此利用不同波段信息源的互补性建立多波段立体视觉系统，是实现特殊环境下空间三维重构的一种有效途径。如利用可见光波段双目相机与红外波段双目相机构成多波段立体视觉系统，利用红外成像不受雾雨雪、光照影响优势，弥补可见光波段的成像不足，从而获取更完整、精确的深度信息。多波段信息互补系统中，对多波段信息进行融合获取最终深度信息较为关键。一个较主流的多波段信息融合方式为对多波段获得的点云信息融合，即利用红外双目图像与可见光双目图像，以及红外双目相机标定数据与可见光标定数据，分别生成红外波段与可见光波段对应的点云，再借助红外与本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种多波段立体相机的深度估计加速方法，其特征在于，包括如下步骤：/n第一步，标定多波段双目相机各自的内部、外部参数；内部参数包括焦距、光心；外部参数包括旋转、平移；将不同波段双目相机输出的双目图像校正为平行等位关系；对多波段双目相机之间进行联合标定，获取不同波段设备间的位置关系参数，包括旋转、平移；/n第二步，对多波段双目相机之间进行配准，得到不同波段设备采集的图像间对应像素的坐标转换矩阵，即单应性矩阵；对各波段双目图像对进行去噪操作；对各波段图像进行纵向压缩以节省匹配效率；/n第三步，根据全局匹配算法SGM方法进行双目图像间的匹配，获取多波段双目图像各自的初始代价图；对初始代价图进行压缩...

【技术特征摘要】
1.一种多波段立体相机的深度估计加速方法，其特征在于，包括如下步骤：
第一步，标定多波段双目相机各自的内部、外部参数；内部参数包括焦距、光心；外部参数包括旋转、平移；将不同波段双目相机输出的双目图像校正为平行等位关系；对多波段双目相机之间进行联合标定，获取不同波段设备间的位置关系参数，包括旋转、平移；
第二步，对多波段双目相机之间进行配准，得到不同波段设备采集的图像间对应像素的坐标转换矩阵，即单应性矩阵；对各波段双目图像对进行去噪操作；对各波段图像进行纵向压缩以节省匹配效率；
第三步，根据全局匹配算法SGM方法进行双目图像间的匹配，获取多波段双目图像各自的初始代价图；对初始代价图进行压缩，以提高传播效率；对压缩后的稀疏代价图进行能量传播，修正、优化错误匹配；根据能量传播图，对每个像素位置找到最小能量对应的视差，进而获得视差图；
第四步，对视差图进行优化，优化后的视差通过上采样方法恢复成原尺度，根据视差融合方法，获得最终的深度图。


2.根据权利要求1所述的多波段立体相机的深度估计加速方法，其特征在于，第二步中对各波段图像进行纵向压缩的纵向压缩方法为：相邻两行取均值，压缩为一行，即
I(x,yquotient2)＝(I(x,y)+I(x,y+1))/2
其中quoti...

【专利技术属性】
技术研发人员：仲维，张宏，李豪杰，王智慧，刘日升，樊鑫，罗钟铉，李胜全，
申请(专利权)人：大连理工大学，鹏城实验室，
类型：发明
国别省市：辽宁;21