【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及计算机视觉、数字图像处理和图像分割领域，特别是涉及一种基于图像分割的大面积低纹理区立体匹配算法。
技术介绍
立体视觉在实质上是从左右图片恢复被拍照物体三维信息的过程。立体视觉中的立体匹配环节，一直是制约立体视觉发展的瓶颈，也是立体视觉中研究领域的热点问题。近年来，随着计算机科学、人工智能、以及机器人技术等其它相关领域学科的发展，随着摄像机和计算芯片性能的提高，立体视觉技术正在更加广泛地应用于各个方面。立体视觉在车辆导航，工业检测，地图绘制，物体三维重构等多方面有十分广阔的应用。多尺度分析是正确认识事物和现象的重要方法之一。研究者们在划分图像的边缘和纹理时，发现图像的边缘和纹理的识别依赖于图像分析的尺度，于是产生了在不同的尺 度下检测图像特征的方法。目前，很多文献提到采用多尺度的图像处理方法，其核心内容是建立图像金字塔，把图像信息分层次的表现出来随着采样尺度的大小不同，得到的图像分辨率也不同。这种方法的优势非常明显，在某种分辨率下不能注意到的图像特征在另一种分辨率下就可以很容易的发现了。需要从较小的尺度来观察图像的细节信息，从较大尺度来观察图像的整体特征。利...
【技术保护点】
一种基于图像分割的大面积低纹理区立体匹配算法，包括下列步骤：步骤一：对立体像对进行预处理；步骤二：把经过预处理的立体像对按照三个方向进行处理，分三个支路：支路1：利用mean？shift算法对基准图进行图像分割，积累窗口的形状为图像后每个聚类的形状，生成视差图disp_seg；支路2：利用多窗口算法，在多尺度空间内计算视差图disp_Mutiscales；支路3：在基准图像划分纹理区及非纹理区表示结果为Texture_Picture；步骤三：根据步骤二中3个支路产生的结果，合成视差图；支路3生成的Texture_Picture图像标明了图像纹理区和非纹理区；支路2所生成的视...
【技术特征摘要】
1.一种基于图像分割的大面积低纹理区立体匹配算法，包括下列步骤 步骤一对立体像对进行预处理； 步骤二 把经过预处理的立体像对按照三个方向进行处理，分三个支路 支路I : 利用mean shift算法对基准图进行图像分割，积累窗口的形状为图像后每个聚类的形状，生成视差图disp_seg ； 支路2 : 利用多窗口算法，在多尺度空间内计算视差图disp_Mutiscales ； 支路3 : 在基准图像划分纹理区及非纹理区表示结果为Texture_Picture ...
【专利技术属性】
技术研发人员：门朝光，尚方，田泽宇，闫定，
申请(专利权)人：哈尔滨工程大学，
类型：发明
国别省市：
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