基于纹理区域自适应动态代价计算和聚合的立体匹配算法制造技术

本发明专利技术为一种基于纹理区域自适应动态代价计算和聚合的立体匹配算法。具体为：(1)输入双目图像；(2)代价计算：将图像划分为强、弱和无纹理区域，在强纹理区域采用AD与Census相结合的代价计算，在弱和无纹理区域采用AD与梯度相结合的代价计算；(3)代价聚合：在十字臂的构建过程中弱化像素点值之差约束条件，增加梯度幅值之差的约束条件，使得在图像的弱和无纹理区域的构建臂长变长；(4)采用WTA策略筛选出最小代价值，计算出视差值；(5)视差优化后处理；(6)输出最终视差图。本发明专利技术算法具有较好的稳健性，能够较好地适应不同的场景，也可以应用在3D地图重建、目标检测，无人驾驶和虚拟现实等不同领域发展潮中，具有广阔的应用前景。具有广阔的应用前景。具有广阔的应用前景。

【技术实现步骤摘要】
基于纹理区域自适应动态代价计算和聚合的立体匹配算法


[0001]本专利技术属于双目立体视觉
，具体涉及一种基于纹理区域自适应动态代价计算和聚合的立体匹配算法。

技术介绍

[0002]近年来，随着双目立体视觉在3D地图重建、目标检测，无人驾驶和虚拟现实等领域的广泛应用，双目立体视觉已经成为计算机视觉领域研究的热点。立体匹配是在同一时间点拍摄的不同视角的两幅或者多幅图像中寻找同一场景的像素匹配点，再通过逐像素点计算匹配代价，找到最优匹配像素点，计算出视差，进而得到真实空间的三维深度信息。
[0003]传统的双目立体视觉采用单一或者几种代价函数相结合的代价计算方式，同时在代价聚合阶段也是采用统一的支持域计算约束条件，这样会使得其鲁棒性不好，不能够适应不同的场合，例如不同光照、不同曝光、弱纹理区域以及无纹理区域等情况，所以这将会大大限制传统算法的使用场合，同时导致提取出的视差值不准确，不能用于高精度要求的领域。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于提供一种基于纹理区域自适应动态代价计算和聚合的立体匹配算法，实现了本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于纹理区域自适应动态代价计算和聚合的立体匹配算法，其特征在于，包括如下步骤：步骤(1)：输入经过矫正的双目图像；步骤(2)：代价计算：将图像划分为强纹理区域、弱纹理区域和无纹理区域，在强纹理区域采用AD与Census相结合的代价计算，在弱纹理区域和无纹理区域采用AD与梯度相结合的代价计算；步骤(3)：代价聚合：在十字臂的构建过程中弱化像素点值之差约束条件，增加梯度幅值之差的约束条件，使得在图像的弱纹理区域和无纹理区域的构建臂长变长；步骤(4)：采用WTA策略筛选出最小代价值，计算出相应视差值；步骤(5)：视差优化后处理：将步骤(4)得到的视差值进行四步优化策略，得到优化后的视差图；步骤(6)：输出最终视差图。2.根据权利要求1所述的算法，其特征在于，所述步骤(2)中“将图像划分为强纹理区域、弱纹理区域和无纹理区域”具体为：强纹理区域、弱纹理区域和无纹理区域分别表示为Us、Uw、Uq，将任意以像素点周围n个像素点值进行相加并取平均值，设置判断阈值τ，计算公式如下：像素点值进行相加并取平均值，设置判断阈值τ，计算公式如下：式(1)为利用周围像素点灰度值均值与阈值τ进行比较判断，式(2)为利用周围像素点三通道颜色值均值与阈值τ进行比较判断，flag为判断标志位，若为1，则此像素点属于Us；反之，则属于Uw和Uq。3.根据权利要求2所述的算法，其特征在于，步骤(2)中的代价计算的公式具体如下：上式中将不同的代价函数归一化，且依据划分出的不同区域，使用不同的代价计算函数，cost取值范围在[0,2]，λ
AD
、λ
Census
...

【专利技术属性】
技术研发人员：于纪言，陈艺，
申请(专利权)人：南京理工大学，
类型：发明
国别省市：