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    重庆时时彩走势秘诀: 基于颜色分割的多目摄像立体匹配获取深度图像的方法.pdf

    摘要
    申请专利号:

    重庆时时彩单双窍门 www.4mum.com.cn CN200910198231.7

    申请日:

    2009.11.03

    公开号:

    CN101720047A

    公开日:

    2010.06.02

    当前法律状态:

    授权

    有效性:

    有权

    法律详情: 授权|||实质审查的生效IPC(主分类):H04N 13/00申请日:20091103|||公开
    IPC分类号: H04N13/00; G06T7/00 主分类号: H04N13/00
    申请人: 上海大学
    发明人: 安平; 鞠芹; 张兆杨; 张倩; 吴妍菲
    地址: 200444 上海市宝山区上大路99号
    优先权:
    专利代理机构: 上海上大专利事务所(普通合伙) 31205 代理人: 陆聪明
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN200910198231.7

    授权公告号:

    101720047B||||||

    法律状态公告日:

    2011.12.21|||2010.07.21|||2010.06.02

    法律状态类型:

    授权|||实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明公开了一种基于颜色分割的多目摄像立体匹配获取深度图像的方法,它包括步骤:(1)、对所有输入图像进行图像规正;(2)、对参考图像进行颜色分割,提取图像中的颜色一致性区域;(3)、对多幅输入图像分别进行局部窗口匹配得到多幅视差图;(4)、应用双向匹配策略来消除在匹配过程中产生的误匹配点;(5)、将多幅视差图合成为一幅视差图,填充误匹配点的视差信息;(6)、对视差图进行后处理优化,得到一个稠密视差图;(7)、根据视差与深度之间的关系,将视差图转换为深度图。该方法从多个视点图像中获取深度信息,利用多个视点图像提供的图像信息,不仅能解决图像中周期性重复纹理特征、遮挡等带来的误匹配,还能提高匹配精度,得到一个准确的深度图像。

    权利要求书

    1: 一种基于颜色分割的多目摄像立体匹配获取深度图像的方法,其特征在于,该方法根据图像的颜色信息对输入参考图像进行颜色分割;然后利用参考图像与其余输入图像进行局部窗口匹配得到多幅初始视差图,融合多幅初始视差图填充误匹配点的视差信息;最后对得到的视差图进行优化处理后,根据视差与深度之间的关系,将视差图转换为深度图,其具体步骤如下: (1)、对所有输入图像进行图像规正,消除因图像噪声、光照条件、遮挡等因素造成对应点在不同视点图像上的颜色差异; (2)、对参考图像进行颜色分割,提取图像中的颜色一致性区域; (3)、对多幅输入图像分别进行局部窗口匹配得到多幅视差图; (4)、应用双向匹配策略来消除在匹配过程中产生的误匹配点,提高视差精度; (5)、根据融合准则将多幅视差图合成为一幅视差图,填充误匹配点的视差信息; (6)、对视差图进行后处理优化,得到一个稠密视差图; (7)、根据视差与深度之间的关系,将视差图转换为深度图。
    2: 根据权利要求1所述的基于颜色分割的多目摄像立体匹配获取深度图像的方法,其特征在于,上述步骤(1)所述的所有输入图像进行图像规正,其具体步骤是: (1-1)、按照像素的亮度值,计算出每幅输入图像的累积直方图; (1-2)、以C c 视点图像作为参考图像C c ,将累积直方图按像素个数平均分成10段,分别找出每一段的亮度上下边界值,由此确定参考图像C c 与目标图像C 1 、目标图像C r 对应段间的线性映射关系; (1-3)、对目标图像中的每一像素点,求其在累积直方图中的分段号,然后根据相应的映射公式将其亮度值映射为另一个值。
    3: 根据权利要求2所述的基于颜色分割的多目摄像立体匹配获取深度图像的方法,其特征在于,上述步骤(2)所述的对参考图像进行颜色分割,提取参考图像中的颜色一致性区域,其具体步骤如下:采用Mean?Shift算法根据图像的颜色信息对参考图像C c 进行颜色分割,利用概率分布的梯度寻找分布峰值,将图像中每一个像素归类到相应的密度模式下,从而实现聚类,使得得到的每一个分割区域内的像素具有相同的颜色值。
    4: 根据权利要求3所述的基于颜色分割的多目摄像立体匹配获取深度图像的方法,其特征在于,上述步骤(3)所述的对多幅输入图像分别进行局部窗口匹配,得到多幅视差图,其具体步骤如下: (3-1)、确定参考图像C c 与目标图像C 1 、目标图像C r 的位置关系; 当在一幅目标图像中找不到匹配点时,在另外一幅目标图像可以找到其相应的匹配点,设定中间的视点C c 所拍摄的图像为参考图像C c ,则取其左右两个视点C 1 ,C r 所拍摄的图像分别为目标图像C 1 和目标图像C r ,场景中P 1 P 3 线段区域在C 1 视点处被遮挡,当立体匹配求参考图像C c 的视差时,该区域的像素点在C 1 视点图像中找不到匹配点,但在C r 视点图像中能找到对应匹配点; (3-2)、分别对参考图像C c 与左边目标图像C 1 以及参考图像C c 与右边目标图像C r 进行局部窗口匹配; 以上述参考图像C c 作为基准图像,基准图像待匹配点为中心像素创建一个大小为5*5窗口,在目标图像中搜索与待匹配点邻域同样大小为5*5的像素邻域,依次与待匹配 点的窗口进行比较,其中采用自适应的像素异性测量(self-adapting?dissimilarity?measure)作为相似度测量函数,如下式,其最大相似性对应的点就是最佳匹配点, C(x,y,d)=(1-ω)*C SAD (x,y,d)+ω*C GRAD (x,y,d) C SAD ( x , y , d ) = Σ ( i , j ) ∈ N ( x , y ) | I 1 ( i , j ) - I 2 ( i + d , j ) | ]]> C GRAD ( x , y , d ) = Σ ( i , j ) ∈ N x ( x , y ) | ▿ x I 1 ( i , j ) - ▿ x I 2 ( i + d , j ) | ]]> + Σ ( i , j ) ∈ N y ( x , y ) | ▿ y I 1 ( i , j ) - ▿ y I 2 ( i + d , j ) | ]]> 其中,N(x,y)是以匹配点(x,y)为中心像素的5*5窗口, 表示图像梯度的水平分量, 表示图像梯度的垂直分量,ω表示权重, 通过对C 1 视点图像与C c 视点图像(参考图像)匹配,得到视差图I LI (x,y),C r 视点图像与C c 视点图像(参考图像)匹配,得到视差图I RI (x,y),得到的两幅视差图中包含很多误匹配点。
    5: 根据权利要求4所述的基于颜色分割的多目摄像立体匹配获取深度图像的方法,其特征在于,上述步骤(4)所述的采用双向匹配来消除在匹配过程中产生的误匹配点,它用在参考图像与左边目标图像匹配以及参考图像与右边目标图像匹配这两个相同的匹配过程中,其具体步骤如下 (4-1)、以左图像作为参考图像,右图像作为目标图像,从左到右进行局部窗口匹配得到从左到右的视差图d LR ; (4-2)、以右图像作为参考图像,左图像作为目标图像,从右到左进行局部窗口匹配得到从右到左的视差图d RL ; (4-3)、根据下面公式找出在两幅视差图中视差不一致的对应点,确定为误匹配点, d LR ( x L , y ) = d RL ( x R , y ) = d LR ( x L , y ) + d RL ( x R , y ) 2 | d LR ( x L , y ) - d RL ( x R , y ) | ≤ λ 0 else ]]> 其中:λ是误差阈值,左图上的像素(x L ,y)与右图上的像素(x R ,y)是一对匹配点,即x R =x L +d LR (x L ,y), 当两幅视差图中对应点的视差误差满足|d LR (x L ,y)-d RL (x R ,y)|≤λ(λ为允许的视差误差阈值)时,则表明对应点视差匹配正确,当视差误差不满足|d LR (x L ,y)-d RL (x R ,y)|≤λ时,表明该点为误匹配点,将该点赋值为0。
    6: 根据权利要求5所述的基于颜色分割的多目摄像立体匹配获取深度图像的方法,其特征在于,上述步骤(5)所述的将多幅视差图合成为一幅视差图,填充误匹配点的视差信息,其具体步骤如下: (5-1)、根据相机的外参矩阵中的平移向量t计算比例系数α; α = | t C - t L | | t C - t L | + | t C - t R | ]]> 其中,t L 、t C 、t R 分别为左边摄像机、中间摄像机、右边摄像机的外参矩阵中的平移向量; (5-2)、根据以下的融合准则,将2幅视差图I LI (x,y)和I RI (x,y)合成为最终的视差图 I(x,y),填充误匹配点的视差信息,融合方式用公式表示如下: 其中,I(x,y)是参考图像坐标最终合成的视差图,I LI (x,y),I RI (x,y)分别表示参考图像与其邻近的左右两幅图像匹配得到的视差图,δ表示一个误差阈值。
    7: 根据权利要求6所述的基于颜色分割的多目摄像立体匹配获取深度图像的方法,其特征在于,上述步骤(6)所述的对视差图进行优化处理,得到一个稠密视差图,其具体步骤如下: (6-1)、假设参考图像中的每个颜色分割区域内视差变化是平滑的; (6-2)、取每个分割区域内的所有像素的中间视差值作为整个分割区域的视差,得到每个像素的视差值,其数学表示形式如下面公式,最后得到了一个高质量稠密的视差图I′(x,y), I SEG ( x , y ) = median ( x , y ) ∈ I SEG ( x , y ) ( I ( x , y ) ) ]]> 其中,I SEG (x,y)表示分割区域。
    8: 根据权利要求7所述的基于颜色分割的多目摄像立体匹配获取深度图像的方法,其特征在于,上述步骤(7)所述的根据视差与深度之间的关系,计算深度将视差图转换为深度图,其具体是: 平行摄像机配置系统中场景的深度值与其视差有如下关系: Z = Bf D ]]> 其中,Z表示深度值,B表示基线距离(相机间距),f为相机焦距,D为视差,根据深度与视差的关系,在视差已知的情况下,计算出每个像素的深度值,从而将视差图I′(x,y)转化为深度图。

    关 键 词:
    基于 颜色 分割 摄像 立体 匹配 获取 深度 图像 方法
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