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    免费重庆时时彩预测软件手机版: 一种结合同场景立体图对的高分辨率深度图像重建方法.pdf

    摘要
    申请专利号:

    重庆时时彩单双窍门 www.4mum.com.cn CN201410161575.1

    申请日:

    2014.04.21

    公开号:

    CN103955954A

    公开日:

    2014.07.30

    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):G06T 11/00申请日:20140421|||公开
    IPC分类号: G06T11/00 主分类号: G06T11/00
    申请人: 杭州电子科技大学
    发明人: 杨宇翔; 高明煜; 何志伟; 吴占雄; 黄继业; 曾毓
    地址: 310018 浙江省杭州市下沙高教园区2号大街
    优先权:
    专利代理机构: 杭州求是专利事务所有限公司 33200 代理人: 杜军
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201410161575.1

    授权公告号:

    ||||||

    法律状态公告日:

    2017.02.08|||2014.08.27|||2014.07.30

    法律状态类型:

    授权|||实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明涉及一种结合同场景立体图对的高分辨率深度图像重建方法。越来越多的应用依赖于对真实场景深度图像准确且快速的观测和分析。飞行时间深度相机可以实时的获取场景的深度图像,但是由于硬件条件的限制,采集的深度图像分辨率比较低,无法满足实际应用的需要。立体匹配算法是获得深度图像的经典方法,但是由于左右图像之间遮挡以及无纹理区域的影响,立体匹配算法在实际应用中存在很大的局限性。本发明方法充分发掘飞行时间深度相机和立体匹配算法各自的优点,提出了一种结合飞行时间深度相机和同场景立体图对的高分辨率深度图像重建方法,能很好的克服现有技术的不足,重建高分辨率高质量的深度图像。

    权利要求书

    权利要求书
    1.  一种结合同场景立体图对的高分辨率深度图像重建方法,其特征在于该方法的具体步骤是:
    步骤(1)构造非局部滤波权值,对输入的低分辨率深度图像进行滤波:
    G表示飞行时间深度相机采集得到的低分辨率深度图像,大小为n×m;L表示CCD左相机采集的同场景高分辨率彩色左图像,大小为rn×rm;R表示对应的CCD右相机采集的高分辨率彩色右图像,大小为rn×rm;
    按如下方式构造非局部滤波权值:
    wijN=exp(-||MiL-MjL||22K·hL2)·exp(-||MiI-MjI||22K·hI2)]]>
    其中I是输入的低分辨率深度图像进行双线性插值后的结果,大小为rn×rm;MiL表示以Li为中心的局部块,MiI表示以Ii为中心的局部块,K是局部块内含有的像素点个数,hL,hI是滤波器的参数,用来控制加权计算的指数表达式的衰减速度;
    由上述计算得到非局部滤波权值,按下式对双线性插值结果I进行滤波:
    Fi=ΣwijN·IjΣwijN]]>
    得到的初始高分辨率深度图像记为F′,大小为rn×rm;
    步骤(2)以左图像为参考图像,右图像为目标图像,结合初始高分辨率深度图像F′,构造局部立体匹配权值,计算左图像的视差图DL:
    (a)结合F′按如下方式构造局部立体匹配权值:
    WijL=exp(-||Li-Lj||22σc2)·exp(-||Fi-Fj||22σd2),j∈Ω(i)0,else]]>
    其中j∈Ω(i)表示j在i的局部窗内,参数σc和σd用来控制指数表达式的衰减速度,按如下方式选?。?BR>①计算L当前局部窗内其他点和中心点之间的颜色值差异以当前颜色差异的中值作为当前σc;
    ②计算F′当前局部窗内其他点和中心点之间的深度差异以当前深度差异的中值作为当前σd;
    (b)按如下方式构造左图像L和右图像R之间的匹配代价函数:
    E(i,i‾d)=Σj∈Ω(i),j‾d∈Ω(i‾d)WijL·e(j,j‾d)Σj∈Ω(i),j‾d∈Ω(i‾d)WijL]]>
    其中匹配代价表示左图像中的点i视差为d时,i和右图像中的对应点之间的匹配度,j∈Ω(i)表示j在i的局部窗内,表示在的局部窗内,选取对应点之间的彩色和梯度差来定义匹配误差:
    e(j,j‾d)=αmin(||Lj-Rj‾d||,τ1)+(1-α)min(||▿Lj-▿Rj‾d||,τ2)]]>
    其中参数α用来平衡彩色和梯度误差,τ1,τ2为误差阈值;
    (c)根据匹配代价函数,按如下的方式计算得到左图像内各点的视差:
    d*=argmind∈SdE(i,i‾d)]]>
    其中Sd={dmin,...,dmax}表示视差范围;从而得到左图像的视差图像DL;
    步骤(3)以右图像为参考图像,左图像为目标图像,计算右图像内各点的视差值,利用计算得到的右图像视差图DR对DL进行左右遮挡检测:
    以右图像为参考图,左图像为目标图时,由于F′是与左图像配准的,以右图像为参考图时,无法利用F′来构造匹配权值,故以右图像为参考图时按如下方式构造局部立体匹配权值:
    WijR=exp(-||Ri-Rj||22σc2)·exp(-||i-j||22σs2),j∈Ω(i)0,else]]>
    其中j∈Ω(i)表示j在i的局部窗内,参数σs和σc按如下方式选?。?BR>①σs选为局部窗口的半径大??;
    ②计算R当前局部窗内其他点和中心点的颜色值差异以当前颜色差异的中值作为当前σc;
    利用计算得到的局部匹配权值,构造右图像R和左图像L之间的匹配代价函数,计算得到以右图像为参考图时的视差图,记为DR;
    运用DR对DL进行左右遮挡检测,若视差点满足如下公式,则将该点标记为满足左右遮挡检测:
    DiL=Di-DiLR]]>
    用集合S表示DL内所有满足左右遮挡检测的点;
    步骤(4)结合滤波得到的深度图像F′和匹配得到视差图像DL融合得到最终的高分辨率深度图像:
    (a)按如下方式将F′和DL进行融合:
    Fi=b-fDiL,i∈SFi,else]]>
    其中b为左右相机之间基线距,f为CCD相机的焦距;
    (b)构造局部滤波权值对融合得到的深度图像进行修正:
    基于如下的两点观察:
    ①彩色图像中有相似颜色的两个区域,很有可能有相似的深度值;
    ②真实场景的表面基本都是分段光滑的;
    将局部滤波权值分解为三个部分:颜色相似性、距离相似性和深度相似性,按如下方式构造局部滤波权值:
    wij=exp(-||Li-Lj||22σc2)·exp(-||i-j||22σs2)·exp(-||Fi-Fj||22σd2),j∈Ω(i)0,else]]>
    其中j∈Ω(i)表示j在i的局部窗内,参数σc,σs和σd按如下方式选?。?BR>①σs选为局部窗口的半径大??;
    ②计算L当前局部窗内其他点和中心点的颜色值差异以当前颜色差异的中值作为当前σc;
    ③计算F当前局部窗内其他点和中心点的深度差异以当前深度差异的中值作为当前σd;
    由上述计算得到局部滤波权值wij,按如下方式对融合结果F进行滤波:
    Fi*=Σwij·FjΣwij]]>
    从而得到最终的高分辨率深度图像F*,大小为rn×rm。

    关 键 词:
    一种 结合 场景 立体图 高分辨率 深度 图像 重建 方法
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