一種立體匹配的方法及系統與流程
本發明涉及圖像處理技術領域，特別涉及一種立體匹配的方法及系統。
背景技術：
計算機視覺技術的發展將光與影的藝術和計算機的邏輯性緊密結合起來，而雙目立體視覺技術更將這種結合從平面二次元上升到立體的角度，為我們的生產生活提供了新的技術和工具。例如已經被普遍運用的3d電影技術，研發中的虛擬現實、谷歌視覺眼鏡、汽車自動駕駛技術，即將上市的淘寶虛擬實景購物等，不斷改變著我們的生活。另外雙目立體視覺在軍事、醫學、工業等領域都有其重要的作用，是機器感知物體幾何層級的基礎，因此對雙目視覺的理論研究成為推動立體視覺乃至計算機視覺技術在各個領域創造更高價值的重要因素。
在雙目視覺的研究和運用中，最重要的一個階段無疑為將平面圖像轉化為計算機可識別的立體模型。這里將用到立體匹配技術，目前雙目視覺研究領域用到的立體匹配算法及其衍生算法有很多種，算法的效率和匹配精度將直接影響到算法運用的響應時間和準確度。當今各種視覺智能設備的發展需要將立體匹配過程直接嵌入到單片機中，這種場景下，算法的效率和匹配精度將直接決定不同運算性能的嵌入式設備的選擇和產品推廣后的用戶體驗度，也將直接決定設備成本，因此，如何研究出更加速度快、精度高的立體匹配算法在各領域都具有劃時代的重要意義。
技術實現要素：
本發明的目的是提供一種立體匹配的方法及系統，具有運行效率高和準確性高等優點，降低視覺智能設備成本，便于推廣應用。
為解決上述技術問題，本發明提供一種立體匹配的方法，所述方法包括：
獲取攝像裝置采集的處理圖像；其中，所述處理圖像為左圖像或右圖像；
對所述處理圖像進行圖像分割操作，得到預定數量的圖像塊信息；
分別對每個所述圖像塊信息內的像素進行立體匹配；
對所述立體匹配后的圖像信息進行一致性檢測；
對所述一致性檢測后的圖像信息進行錯誤點去除操作；
對所述錯誤點去除操作后的圖像信息進行平滑濾波處理。
可選的，對所述處理圖像進行圖像分割操作，包括：
利用快速分割算法對所述處理圖像進行圖像分割操作。
可選的，對所述處理圖像進行圖像分割操作，包括：
對所述處理圖像進行下采樣，得到下采樣圖像；
對所述下采樣圖像進行圖像分割操作，得到分割圖像；
對所述分割圖像進行上采樣。
可選的，分別對每個所述圖像塊信息內的像素進行立體匹配，包括：
并行的對每個所述圖像塊信息內的像素進行匹配代價計算得到第一匹配代價，并對每個所述圖像塊信息內的所有像素點進行興趣點聚合得到第二匹配代價；
根據所述第一匹配代價和所述第二匹配代價，進行視差計算；
對所述視差計算結果進行視差細化，以驗證并去除錯誤匹配點。
可選的，對每個所述圖像塊信息內的所有像素點進行興趣點聚合得到第二匹配代價，包括：
利用公式
其中，v為所有像素點的集合，dis(p，q)為最小生成樹上p，q兩點的最短路徑，σ為一個常數。
本發明還提供一種立體匹配的系統，所述系統包括：
圖像獲取單元，用于獲取攝像裝置采集的處理圖像；其中，所述處理圖像為左圖像或右圖像；
圖像分割單元，用于對所述處理圖像進行圖像分割操作，得到預定數量的圖像塊信息；
立體匹配單元，用于分別對每個所述圖像塊信息內的像素進行立體匹配；
一致性檢測單元，用于對所述立體匹配后的圖像信息進行一致性檢測；
錯誤點去除單元，用于對所述一致性檢測后的圖像信息進行錯誤點去除操作；
平滑濾波單元，用于對所述錯誤點去除操作后的圖像信息進行平滑濾波處理。
可選的，所述圖像分割單元，包括：
第一圖像分割模塊，用于利用快速分割算法對所述處理圖像進行圖像分割操作。
可選的，所述圖像分割單元，包括：
第二圖像分割模塊，用于對所述處理圖像進行下采樣，得到下采樣圖像；對所述下采樣圖像進行圖像分割操作，得到分割圖像；對所述分割圖像進行上采樣。
可選的，所述立體匹配單元，包括：
第一匹配代價計算模塊，用于并行的對每個所述圖像塊信息內的像素進行匹配代價計算得到第一匹配代價；
第二匹配代價計算模塊，用于并行的對每個所述圖像塊信息內的所有像素點進行興趣點聚合得到第二匹配代價；
視差計算模塊，用于根據所述第一匹配代價和所述第二匹配代價，進行視差計算；
視差細化模塊，用于對所述視差計算結果進行視差細化，以驗證并去除錯誤匹配點。
可選的，所述第二匹配代價計算模塊具體為利用公式
其中，v為所有像素點的集合，dis(p，q)為最小生成樹上p，q兩點的最短路徑，σ為一個常數。
本發明所提供的一種立體匹配的方法，所述方法包括：獲取攝像裝置采集的處理圖像；其中，所述處理圖像為左圖像或右圖像；對所述處理圖像進行圖像分割操作，得到預定數量的圖像塊信息；分別對每個所述圖像塊信息內的像素進行立體匹配；對所述立體匹配后的圖像信息進行一致性檢測；對所述一致性檢測后的圖像信息進行錯誤點去除操作；對所述錯誤點去除操作后的圖像信息進行平滑濾波處理；
可見，該方法通過對除了圖像進行分割處理，得到圖像塊信息，后續可以對各個圖像塊信息進行立體匹配，以便提高匹配過程的效率；因此該方法具有運行效率高和準確性高等優點，降低視覺智能設備成本，便于推廣應用。本發明還提供了一種立體匹配的系統，具有上述有益效果，在此不再贅述。
附圖說明
為了更清楚地說明本發明實施例或現有技術中的技術方案，下面將對實施例或現有技術描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發明的實施例，對于本領域普通技術人員來講，在不付出創造性勞動的前提下，還可以根據提供的附圖獲得其他的附圖。
圖1為本發明實施例所提供的立體匹配的方法的流程圖；
圖2為本發明實施例所提供的立體匹配的系統的結構框圖。
具體實施方式
本發明的核心是提供一種立體匹配的方法及系統，具有運行效率高和準確性高等優點，降低視覺智能設備成本，便于推廣應用。
為使本發明實施例的目的、技術方案和優點更加清楚，下面將結合本發明實施例中的附圖，對本發明實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例是本發明一部分實施例，而不是全部的實施例。基于本發明中的實施例，本領域普通技術人員在沒有做出創造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本發明保護的范圍。
請參考圖1，圖1為本發明實施例所提供的立體匹配的方法的流程圖；該方法可以包括：
s100、獲取攝像裝置采集的處理圖像；其中，處理圖像為左圖像或右圖像；
具體的，該立體匹配方法具體為一種快速的保邊立體匹配算法，對處理圖像的選取本實施例并不進行限定，其可以選取左圖像作為處理圖像，也可以選取右圖像作為處理圖像。因此，本實施例僅需要獲取輸入的需要進行處理的處理圖像即可。本實施例也不對攝像裝置進行限定，只要可以采集處理圖像即可。
s110、對處理圖像進行圖像分割操作，得到預定數量的圖像塊信息；
具體的，本實施例并不對具體的圖像分割操作進行限定。用戶可以根據實際硬件計算能力和立體匹配精度需求進行選擇。例如可以選擇快速分割算法進行圖像分割，也可以選擇采樣分割方式。
其中，對處理圖像進行圖像分割操作可以包括：
對處理圖像進行下采樣，得到下采樣圖像；對下采樣圖像進行圖像分割操作，得到分割圖像；對分割圖像進行上采樣。
具體的，對獲取的處理圖像進行下采樣，再對進行下采樣后的處理圖像進行圖像分割；若執行了下采樣過程，則應當對圖像分割處理后的處理圖像進行上采樣處理，恢復至原圖；進行上采樣時，可以進行融合處理，以保證分割的準確性。
即在進行圖像分割時，對處理圖像進行下采樣后再進行分割；再對下采樣以及分割處理后的處理圖像進行上采樣，再對上采樣后的處理圖像進行融合處理，以保證分割的準確性，間接提升了后續立體匹配的準確性。
其中，對處理圖像進行圖像分割操作可以包括：
利用快速分割算法對處理圖像進行圖像分割操作。
具體的，本實施例并不對具體的快速分割算法進行限定，用戶可以自行選擇。這里的快速分割算法可以是dbscan算法，當采用dbscan算法對圖像進行分割時，無須對左圖像進行下采樣，直接進行分割。即采用快速分割算法對處理圖像進行分割，則可以不用進行下采樣，相應的，也無須進行上采樣過程。
即快速分割算法進行圖像分割的方式，在保證像素也可以理解為超像素分割效果的同時，運行速度也較高。
s120、分別對每個圖像塊信息內的像素進行立體匹配；
具體的，該步驟對每個圖像塊信息內的像素(也就可以理解為超像素)進行立體匹配。將處理圖像分塊進行立體匹配可以提高立體匹配效率，即本實施例在進行立體匹配時，針對每個塊(每個超像素快)分別進行立體匹配；這是由于每塊的樹匹配要遠比全圖的立體匹配的計算量小，因此可以大大提高運行效率。其中，本實施例并不對具體的立體匹配算法進行限定。
進一步為了提高立體匹配的效率可以利用并行化設計，并行的對各個塊進行立體匹配處理。優選的，分別對每個圖像塊信息內的像素進行立體匹配可以包括：
并行的對每個圖像塊信息內的像素進行匹配代價計算得到第一匹配代價，并對每個圖像塊信息內的所有像素點進行興趣點聚合得到第二匹配代價；
根據第一匹配代價和第二匹配代價，進行視差計算；
對視差計算結果進行視差細化，以驗證并去除錯誤匹配點。
具體的，首先進行第一匹配代價的計算，其次再進行代價聚合(即將圖像上的所有點進行興趣點聚合，計算出新的匹配代價)，計算第二匹配代價，然后進行視差計算，最后進行視差細化(即優化視差圖，驗證舍去錯誤匹配點，完成立體匹配)。
其中，對每個圖像塊信息內的所有像素點進行興趣點聚合得到第二匹配代價可以包括：
利用公式
其中，v為所有像素點的集合，dis(p，q)為最小生成樹上p，q兩點的最短路徑，σ為一個常數。ea(p)為像上所有點的代價聚合值。
具體的，采用公式
s130、對立體匹配后的圖像信息進行一致性檢測；
s140、對一致性檢測后的圖像信息進行錯誤點去除操作；
s150、對錯誤點去除操作后的圖像信息進行平滑濾波處理。
具體的，本實施例并不限定具體的一致性檢測、錯誤點去除操作以及平滑濾波處理的具體方式，用戶可以根據實際需要進行選擇。
基于上述技術方案，本發明實施例提的立體匹配的方法，該方法通過對除了圖像進行分割處理，得到圖像塊信息，后續可以對各個圖像塊信息進行立體匹配，以便提高匹配過程的效率；因此該方法具有運行效率高和準確性高等優點，降低視覺智能設備成本，便于推廣應用。
下面對本發明實施例提供的立體匹配的系統進行介紹，下文描述的立體匹配的系統與上文描述的立體匹配的方法可相互對應參照。
請參考圖2，圖2為本發明實施例所提供的立體匹配的系統的結構框圖；該系統包括：
圖像獲取單元100，用于獲取攝像裝置采集的處理圖像；其中，處理圖像為左圖像或右圖像；
具體的，圖像獲取單元100信號連接于圖像分割單元200；這里的攝像裝置可以由兩個攝像機組成，分別記為第一攝像機和第二攝像機；第一攝像機獲取的圖像記為左圖像；第二攝像機獲取的圖像記為右圖像。
圖像分割單元200，用于對處理圖像進行圖像分割操作，得到預定數量的圖像塊信息；
立體匹配單元300，用于分別對每個圖像塊信息內的像素進行立體匹配；
一致性檢測單元400，用于對立體匹配后的圖像信息進行一致性檢測；
錯誤點去除單元500，用于對一致性檢測后的圖像信息進行錯誤點去除操作；
平滑濾波單元600，用于對錯誤點去除操作后的圖像信息進行平滑濾波處理。
具體的，一致性檢測單元400信號連接于錯誤點去除單元500；錯誤點去除單元500信號連接于平滑濾波單元600。
基于上述實施例，圖像分割單元200可以包括：
第一圖像分割模塊，用于利用快速分割算法對處理圖像進行圖像分割操作。
基于上述實施例，圖像分割單元200可以包括：
第二圖像分割模塊，用于對處理圖像進行下采樣，得到下采樣圖像；對下采樣圖像進行圖像分割操作，得到分割圖像；對分割圖像進行上采樣。
基于上述任意實施例，立體匹配單元300可以包括：
第一匹配代價計算模塊，用于并行的對每個圖像塊信息內的像素進行匹配代價計算得到第一匹配代價；
第二匹配代價計算模塊，用于并行的對每個圖像塊信息內的所有像素點進行興趣點聚合得到第二匹配代價；
視差計算模塊，用于根據第一匹配代價和第二匹配代價，進行視差計算；
視差細化模塊，用于對視差計算結果進行視差細化，以驗證并去除錯誤匹配點。
具體的，上述四個模塊依次信號連接，最后視差細化模塊信號連接于一致性檢測單元400。第一匹配代價計算模塊信號連接于圖像分割單元200。
基于上述實施例，第二匹配代價計算模塊具體為利用公式
其中，v為所有像素點的集合，dis(p，q)為最小生成樹上p，q兩點的最短路徑，σ為一個常數。
說明書中各個實施例采用遞進的方式描述，每個實施例重點說明的都是與其他實施例的不同之處，各個實施例之間相同相似部分互相參見即可。對于實施例公開的裝置而言，由于其與實施例公開的方法相對應，所以描述的比較簡單，相關之處參見方法部分說明即可。
專業人員還可以進一步意識到，結合本文中所公開的實施例描述的各示例的單元及算法步驟，能夠以電子硬件、計算機軟件或者二者的結合來實現，為了清楚地說明硬件和軟件的可互換性，在上述說明中已經按照功能一般性地描述了各示例的組成及步驟。這些功能究竟以硬件還是軟件方式來執行，取決于技術方案的特定應用和設計約束條件。專業技術人員可以對每個特定的應用來使用不同方法來實現所描述的功能，但是這種實現不應認為超出本發明的范圍。
結合本文中所公開的實施例描述的方法或算法的步驟可以直接用硬件、處理器執行的軟件模塊，或者二者的結合來實施。軟件模塊可以置于隨機存儲器(ram)、內存、只讀存儲器(rom)、電可編程rom、電可擦除可編程rom、寄存器、硬盤、可移動磁盤、cd-rom、或技術領域內所公知的任意其它形式的存儲介質中。
以上對本發明所提供的一種立體匹配的方法及系統進行了詳細介紹。本文中應用了具體個例對本發明的原理及實施方式進行了闡述，以上實施例的說明只是用于幫助理解本發明的方法及其核心思想。應當指出，對于本技術領域的普通技術人員來說，在不脫離本發明原理的前提下，還可以對本發明進行若干改進和修飾，這些改進和修飾也落入本發明權利要求的保護范圍內。
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