【技术实现步骤摘要】
恢复三维场景的方法、计算机可读存储介质及无人机
本专利技术属于图像处理领域，尤其涉及一种恢复三维场景的方法、计算机可读存储介质及无人机。
技术介绍
近年来，无人机市场发展迅猛，凭借着操作方便，作业效率高，相对成本低的优势，被广泛应用于气象监测、遥感、农业、电力巡检等领域；增强无人机的智能化，降低无人机驾驶员的使用数量，提高无人机在复杂环境下的适应能力，深化无人机在民用领域的应用，已经成为无人机市场的发展趋势。而双目立体视觉具有分辨精度高、设备成本低、原理上不存在外界干扰、相对环境适应能力强的特点，已经广泛应用于以上领域。实现双目立体视觉的关键通常为：匹配代价计算、代价聚合、视差估计和视差优化。匹配代价计算是视差估计的第一步。现有技术通常在匹配代价计算当中引入Census变换，虽然Census变换可以具有一定的抗噪声能力，可以降低光照造成的影响，提高复杂环境下匹配代价计算的鲁棒性。然而Census变换对于灰度强度变化较大或者具有重复纹理的区域，匹配代价计算的准确率低。如表1和表2所示，是两个窗口的灰度值，尽管两个窗口的...
【技术保护点】
1.一种恢复三维场景的方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取双目摄像头分别拍摄的左图片和右图片；/n对左图片和右图片进行双目校正；/n根据经过双目校正后的左图片和右图片进行匹配代价计算和视差估计，提取左图片和右图片的视差，得到深度图；其中，匹配代价计算具体为：根据图像灰度的变化趋势确定图像中的不同区域的权重，根据图像中的不同区域的权重、经AD变换后计算得到的匹配代价计算值和经Census变换后计算得到的匹配代价计算值计算最终匹配代价计算值；/n根据深度图进行三维重建，恢复三维场景。/n
【技术特征摘要】
1.一种恢复三维场景的方法，其特征在于，所述方法包括：
获取双目摄像头分别拍摄的左图片和右图片；
对左图片和右图片进行双目校正；
根据经过双目校正后的左图片和右图片进行匹配代价计算和视差估计，提取左图片和右图片的视差，得到深度图；其中，匹配代价计算具体为：根据图像灰度的变化趋势确定图像中的不同区域的权重，根据图像中的不同区域的权重、经AD变换后计算得到的匹配代价计算值和经Census变换后计算得到的匹配代价计算值计算最终匹配代价计算值；
根据深度图进行三维重建，恢复三维场景。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对左图片和右图片进行双目校正具体包括：
对左图片和右图片进行畸变矫正和双目校正。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据经过双目校正后的左图片和右图片进行匹配代价计算和视差估计，提取左图片和右图片的视差，得到深度图具体包括：
根据经过双目校正后的左图片和右图片进行匹配代价计算、代价聚合、视差估计和视差优化，提取左图片和右图片的视差，得到深度图。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据图像灰度的变化趋势确定图像中的不同区域的权重，根据图像中的不同区域的权重、经AD变换后计算得到的匹配代价计算值和经Census变换后计算得到的匹配代价计算值计算最终匹配代价计算值具体包括：
根据公式一计算基准图片像素点p与待匹配图片在视差范围内的对应视差d的像素的匹配代价计算值C(x,y,d)，
C(x,y,d)＝(1-α)ρ(CCensus(x,y,d),λCensus)+αρ(CAD(x,y,d),λAD)(公式一)，
其中，(x,y)为基准图片像素点p的坐标，d为视差，α是图像中的不同区域的权重，CCensus(x,y,d)是经Census变换后计算得到的匹配代价计算值，CAD(x,y,d)是经AD变换后计算得到的匹配代价计算值，λCensus为Census变换的映射系数，λAD为AD变换的映射系数，ρ为一种变换，通过公式二将经Census变换后计算得到的匹配代价计算值和经AD变换后计算得到的匹配代价计算值映射到[0,1]，
其中，C表示匹配代价计算值，λ为映射系数，根据实际情况进行调整。
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述图像中的不同区域的权重α通过公式三计算得到：
其中，γ为梯度系...
【专利技术属性】
技术研发人员：符强，罗鑫禹，孙希延，纪元法，任风华，严素清，付文涛，
申请(专利权)人：桂林电子科技大学，
类型：发明
国别省市：广西;45
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