專利名稱：一種立體視覺的遮擋像素分類算法的制作方法
技術領域：
本發(fā)明涉及ー種立體視覺的遮擋像素分類算法，屬于計算機立體視覺領域。
背景技術：
圖像匹配是立體視覺中恢復三維信息的關鍵環(huán)節(jié)。在圖像匹配過程中，由于左右視角所限形成了遮 擋區(qū)域，左圖像中物體的左邊界區(qū)域往往在右圖像中找不到對應點，同時右圖像的右邊界區(qū)域在左圖像中找不到對應點，以及圖像的噪聲也會導致圖像匹配失敗。由于這些因素使像素匹配失敗，不能獲得有效的視差值和深度信息。目前常用的處理辦法是直接將匹配失敗點的視差值直接等于鄰近像素的視差值。那么這種方法明顯存在弊端，就是在邊界位置，也即使在視差值發(fā)生突變的位置，匹配失敗點的視差值誤差有可能會很大。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的是為了解決上述的視差計算問題，提出ー種立體視覺的遮擋像素分類算法，該算法基于相似性原理，將匹配失敗點進行相似性比較，其視差值等干與之最為相似的像素區(qū)域的視差值。本發(fā)明解決其技術問題所采用的技術方案是
ー種立體視覺的遮擋像素分類算法，以基準圖像/B(i，j)中的像素為基準，在參照圖像4(ムI)中尋找匹配點，形成視差圖ゴ(ムカ，其中不能匹配成功的像素點，被列為遮擋像素點プ)，其中,0彡/く M, O ^ J< N,0<ffl< Μ,系數(shù)M為圖像的像素寬度,系數(shù)N為圖像的像素高度，包括以下步驟
(1)在所述的基準圖像/B(i，J·)中，選定所述的遮擋像素點0( ，J·)相鄰左端的連續(xù)匹配成功的像素區(qū)域作為第一樣本集k(/ ，j')，n<Mi],計算所述的第一樣本集的視
差均值D1= ゴ(/7，/K ;選定相鄰右端的連續(xù)匹配成功的像素區(qū)域作為第二樣本集/5;
(3)以所述的遮擋像素集的像素均值計算所述的遮擋像素集與所述的第一像素集的平均歐式距離LI和與所述的第二像素集的平均歐式距離L2 ；
(4)根據(jù)所述的平均歐式距離LI和平均歐式距離L2的大小，確定所述的遮擋像素點0 0 ,プ)的視差值當 L1>L2 時， /0 ，J)=D2 ;當 L1〈L2 時， /0 ，j) =Dl0對于灰度圖像，所述的平均歐式距離LI=ム[右(n，j)-j)/5-プ)/5-j)/5- fM プチ1)/5_ fBQn, j-l)/5]/K0對于灰度圖像,所述的平均歐式距離L2=チ[(7, j)~ j) /tO- f^(jn+l,プ)/5- j)/5-デB Os，jVl)/5-デB Os，j-l)/5]/K0對于彩色圖像，所述的基準圖像/·B(i，プ)為多維函數(shù)/·B(i，j) = (RB(i,プ)，GB(i，j),BB(i,プ))，所述的遮擋像素集的像素均值為(α Os，j), β (m, j), Θ (jn, j))=(Rb( , j)/5+Rb( ^1, j)/5+Rb( -1, j)/5+Rb( , jV1)/5+Rb( ，j-1)/5, Gb O , f) /5+GW j) /5+Gb( -1, j) /5+Gb( , jVI) /5+Gb( , j-1) /5，Bb ( , f) /5+BBfeチ 1，I) /5+Bb Ο-i,プ)/5+BbO, j+ ) /5+BbO,プ-1)/5),所述的平均歐式距離 LI = 對于彩色圖像，所述的平均歐式距離
權利要求
1.ー種立體視覺的遮擋像素分類算法，以基準圖像/B(i，j)中的像素為基準，在參照圖像4(ムI)中尋找匹配點，形成視差圖ゴ(ムJ·)，其中不能匹配成功的像素點，被列為遮擋像素點プ)，其中,Oi^iく M, O ^ J< N,0<ffl< Μ,系數(shù)M為圖像的像素寬度,系數(shù)N為圖像的像素高度，其特征在于包括以下步驟 (1)在所述的基準圖像/B(i，J·)中，選定所述的遮擋像素點0( ，J·)相鄰左端的連續(xù)匹配成功的像素區(qū)域作為第一樣本集k(/ ，j')，n<Mi],計算所述的第一樣本集的視差均值D1= Σゴ(/7，力/K ;選定相鄰右端的連續(xù)匹配成功的像素區(qū)域作為第二樣本集[y{l,j),m<Km,計算所述的第二樣本集的視差均值D2=Ei/(ム力/K，其中，系數(shù)K為所述的第一樣本集和第二樣本集的像素個數(shù)； (2)圍繞所述的遮擋像素點0( ，j)取相鄰的遮擋像素點，構成遮擋像素集{Oijn,プ)，00±1，j), O O,プ± I)},計算所述的遮擋像素集的像素均值為[Z1bO, j)+J)+ ^0-1, j)+ fB(m,プチI)+ fB(m,プ-1)]/5; (3)以所述的遮擋像素集的像素均值計算所述的遮擋像素集與所述的第一像素集的平均歐式距離LI和與所述的第二像素集的平均歐式距離L2 ；(4)根據(jù)所述的平均歐式距離LI和平均歐式距離L2的大小，確定所述的遮擋像素點00 ,プ)的視差值當 L1>L2 時， /0 ，J)=D2 ;當 L1〈L2 時， /0 ，J) =Dl0
2.如權利要求I所述的ー種立體視覺的遮擋像素分類算法，其特征在于對于灰度圖像，所述的平均歐式距離 LI=(n, j)~ j) /tO-j) /tO-プ)/5_fM プチI)/5- fM j-l)/5]/K0
3.如權利要求I所述的ー種立體視覺的遮擋像素分類算法，其特征在于對于灰度圖像，所述的平均歐式距離L2=ヰJ [ (7, j)~ プ)/5-プ)/5- 0-1,プ)/5-fM プチI)/5- fM J-1)/5]/K0
4.如權利要求I所述的ー種立體視覺的遮擋像素分類算法，其特征在于對于彩色圖像，所述的基準圖像/·B(i，プ)為多維函數(shù)/·B(i，プ) = (RB(i，プ)，GB(i，プ)，BB(i，プ))，所述的遮擋像素集的像素均值為fe，j), β (Pi, j), θ {pi, j))= ( Rb( ,j)/5+Rb0^1，j)/5+Rb( -1, j)/5+Rb( , jV1)/5+Rb( , j_1)/5， Gb ( , j) /5+GW j) /5+Gb( -1, j) /5+Gb( , j+l) /5+Gb( , j-I) /5，Bb( , j) /b+\(jn+l,j) /5+Bb Ο-i, j) /5+BbO, j+l) /5+BbO,プ-1)/5),所述的平均歐式距離 LI =Sg(jWnJ)ベnUtf +/K。η
5.如權利要求I所述的ー種立體視覺的遮擋像素分類算法，其特征在干對于彩色圖像，所述的平均歐式距離L2 =Σ;( ^/)+WiJ)-^jJf /K。
全文摘要
公開一種立體視覺的遮擋像素分類算法，以基準圖像中的像素為基準，在參照圖像中尋找匹配點，形成視差圖，并列出為遮擋像素點，然后執(zhí)行一下步驟1在所述的基準圖像中，選定所述的遮擋像素點相鄰左端的連續(xù)匹配成功的像素區(qū)域作為第一樣本集，并計算該樣本集的平均視差；選定相鄰右端的連續(xù)匹配成功的像素區(qū)域作為的第二樣本集,并計算該樣本集的平均視差；2圍繞遮擋像素點選取相鄰的遮擋像素點，構成遮擋像素集，并計算該遮擋像素集的像素均值；3以所述的遮擋像素集的像素均值計算所述的遮擋像素集與所述的第一像素集的平均歐式距離和與所述的第二像素集的平均歐式距離；4根據(jù)平均歐式距離的大小，確定所述的遮擋像素點的視差值。
文檔編號G06K9/62GK102708379SQ201210141038
公開日2012年10月3日 申請日期2012年5月9日 優(yōu)先權日2012年5月9日
發(fā)明者劉瑜, 程曉東 申請人:慈溪思達電子科技有限公司