專利名稱：基于邊界控制置信傳播的立體圖像視差估計方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于圖像處理、立體視覺技術(shù)領(lǐng)域，具體講本發(fā)明涉及一種雙視點立體圖像的視差估計方法。
背景技術(shù)：
視差估計的基本原理是，利用從兩個視點觀察同一場景獲取的立體像圖對，以其中一個視點的圖像作為基準，匹配出兩幅圖像中的對應像點，從而估計參考視圖中每一像素點的視差。根據(jù)使用的約束信息的不同，可以將視差估計算法分為兩類1)局部匹配算法，這類方法利用的是對應點本身以及鄰近的局部區(qū)域的約束信息，局部算法的優(yōu)點是效率高，但在遮擋區(qū)域、邊界區(qū)域以及缺失紋理的區(qū)域會產(chǎn)生較大的誤差。根據(jù)匹配特征和匹配方式的不同，局部匹配算法主要分為基于特征的方法和基于區(qū)域的方法?；谔卣鞯姆椒ň哂休^好的抗干擾性能，但它只能獲得稀疏的視差場，要得到稠密的視差場必須輔之以 復雜的插值過程。區(qū)域法能產(chǎn)生稠密的視差場，算法簡單、有效、易于實現(xiàn)，缺點是精度不高，易受噪聲的影響。2)全局匹配算法，這類方法利用了圖像的全局約束信息，在整個圖像上定義一個包含數(shù)據(jù)誤差、光滑程度以及遮擋在內(nèi)的能量函數(shù)，把問題轉(zhuǎn)化成優(yōu)化問題來解決，全局算法對局部圖像的模糊不敏感，但是它的計算代價很高。全局匹配算法包括非線性融合算法、基于動態(tài)規(guī)劃的算法和基于遺傳算法的方法等。圖割算法和置信傳播算法，充分利用水平方向和垂直方向的二維約束，可以獲取高精度的稠密視差圖，是當前公認的兩種較好的視差估計算法。這兩種算法都以馬爾可夫隨機場為理論基礎(chǔ)，圖割算法將能量極小化問題轉(zhuǎn)換為賦權(quán)圖的最小割問題，進而采用最大流算法求解，置信傳播算法則采用消息傳遞機制實現(xiàn)能量極小化。Lee發(fā)展了置信傳播算法，提出了兩點改進視差估計的方法一是關(guān)于匹配代價的計算，使用塊匹配替代了像素級匹配；二是利用四叉樹區(qū)域分割改進視差估計。由于準確的搜索范圍可以保證估計精度，將圖像分割為不同區(qū)域改善了視差估計，取得了較好的效果。在我國，葛亮等提出一種改進的立體圖像對稠密匹配算法，該算法首先利用區(qū)域增長技術(shù)找到圖像中的紋理單一區(qū)域，然后將整個區(qū)域作為匹配基元以得到紋理單一區(qū)域的稠密視差圖。云挺等人把偏微分方程理論運用于機器視覺中，提出了一種新的基于能量函數(shù)獲取稠密視差圖的方法。鄭志剛等提出一種基于區(qū)域間協(xié)同優(yōu)化的立體匹配算法，該算法首先對參考圖像進行分割，利用相關(guān)法得到各分割區(qū)域的初始匹配。然后用平面模型對各區(qū)域的視差進行擬合，得到各區(qū)域的視差平面參數(shù)。最后，基于協(xié)同優(yōu)化的思想，采用局部優(yōu)化的方法對各區(qū)域的視差平面參數(shù)進行迭代優(yōu)化，得到合理的視差圖。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明旨在克服現(xiàn)有技術(shù)的不足，針對當前視差估計算法主要基于平行立體圖像的只具有單向負水平視差的現(xiàn)狀，研究立體圖像中正負視差的甄別及精確估計方法，為立體圖像視差控制、立體顯示等奠定基礎(chǔ)，為達到上述目的，本發(fā)明采取的技術(shù)方案是，立體圖像視差估計方法，包括如下步驟(I)正負視差甄別與視差范圍估計首先用mean shift算法分別對立體圖像對的左右兩個視圖進行分割，窗口的形狀和大小都與圖像本身的特征與性質(zhì)相關(guān)，把分割后的不規(guī)則區(qū)域作為匹配基元；采用基于區(qū)域的相關(guān)窗法，甄別每個區(qū)域的正負視差，并確定每個區(qū)域的視差范圍；以相似性測度函數(shù)度量準則，當兩個窗口包含相同的特征信息時，圖像的一致性度量將達到最大值，同時用相似性測度計算出的匹配代價將達到最小；代價函數(shù)采用SD(Squared Difference)和圖像梯度信息結(jié)合的代價函數(shù)C (ρ，Λ)定義如下
權(quán)利要求
1.一種基于邊界控制置信傳播的立體圖像視差估計方法，其特征是，包括如下步驟 (1)正負視差甄別與視差范圍估計 首先用mean shift算法分別對立體圖像對的左右兩個視圖進行分割，窗口的形狀和大小都與圖像本身的特征與性質(zhì)相關(guān)，把分割后的不規(guī)則區(qū)域作為匹配基元；采用基于區(qū)域的相關(guān)窗法，甄別每個區(qū)域的正負視差，并確定每個區(qū)域的視差范圍；以相似性測度函數(shù)度量準則，當兩個窗口包含相同的特征信息時，圖像的一致性度量將達到最大值，同時用相似性測度計算出的匹配代價將達到最??；代價函數(shù)采用SD(Squared Difference)和圖像梯度信息結(jié)合的代價函數(shù)C(p，^)定義如下
2.如權(quán)利要求I所述的基于邊界控制置信傳播的立體圖像視差估計方法，其特征是，采取的視差甄別與初始視差估計流程細化如下 1)根據(jù)區(qū)域分割結(jié)果，選取右視圖中第m個分割區(qū)域Lm作為第m個相關(guān)窗口，m=1，2,3. . . M ； 2)預估視差范圍[dmin，dmax]，這里擬設(shè)定dmin < O, dmax > O,即對相關(guān)窗口 Lm雙向滑動，以甄別正負視差，運用已定義的代價函數(shù)C(p，^)尋找左視圖中的匹配區(qū)域，隨著相關(guān)窗口 Lm的逐步移動，累計Lm窗口與相關(guān)區(qū)域間所有像素點的匹配代價，當匹配代價最小時，記錄此時的視差值為d。，并確定該區(qū)域的視差范圍為[4-δ，4+δ]，重復以上步驟直至右視圖中所有分割區(qū)域的視差范圍計算完畢。
3.如權(quán)利要求I所述的基于邊界控制置信傳播的立體圖像視差估計方法，其特征是，權(quán)值w(p, q)大小的計算法方法如下 考慮區(qū)域分割結(jié)果對權(quán)值的影響，采用分割算法分別對左右視圖進行分割，分割后的每個區(qū)域用序號來標識，利用立體圖像對的區(qū)域分割結(jié)果設(shè)置匹配權(quán)值，并假設(shè)同一個分割區(qū)域內(nèi)視差是一致的，權(quán)值計算公式設(shè)計如下
4.如權(quán)利要求I所述的基于邊界控制置信傳播的立體圖像視差估計方法，其特征是，根據(jù)的變化，把BP算法分為兩個階段進行；第一個階段，根據(jù)分割信息和遮擋信息確定WP,:wpq = ScuepqOcuepq 其中，Scuepq為分割信息，計算公公如下
全文摘要
本發(fā)明屬于圖像處理、立體視覺技術(shù)領(lǐng)域。研究立體圖像中正負視差的甄別及精確估計方法，為立體圖像視差控制、立體顯示等奠定基礎(chǔ)，為達到上述目的，本發(fā)明采取的技術(shù)方案是，立體圖像視差估計方法，包括如下步驟(1)正負視差甄別與視差范圍估計(2)像素級視差估計(3)交叉穩(wěn)定性檢測(4)基于圖像分割控制的BP算法使用BP算法最小化能量函數(shù)，得出使得能量函數(shù)取得最小值的視差場。本發(fā)明主要應用于圖像處理。
文檔編號G06T7/00GK102819843SQ20121028117
公開日2012年12月12日 申請日期2012年8月8日 優(yōu)先權(quán)日2012年8月8日
發(fā)明者雷建軍, 羅成志, 張海龍, 王來花, 胡光龍 申請人:天津大學