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基于斜平面平滑优化的半全局立体匹配

更新时间：2019-12-24 07:32:09 大小：2M 上传用户：守着阳光1985查看TA发布的资源 标签：半全局立体匹配 下载积分：1分 评价赚积分 （如何评价?） 打赏 收藏 评论(0) 举报

资料介绍

基于斜平面平滑的半全局匹配算法虽然能很好地处理深度不连续区域,减少视差断裂现象,具有很好的视差平滑效果.但此方法计算量大,并且若输入的左右图像对不是理想校正的,最终得到的视差图中可能会出现黑色小方块.针对上述问题,本文提出了一种基于斜平面平滑优化的双目立体视觉算法,优化了视差斜平面拟合过程,提高了斜平面平滑的运算速度;另,通过对初始视差图中无效的视差值进行临近插值填充,很好地解决了视差图中的方块现象;同时考虑到同一分割块内的像素梯度值应比较接近,对图像分割时用到的能量函数增加梯度项,使分割区域更加合理.实验结果表明,本文算法能取得更好的视差图,主观效果得到改善,运算速度提高约40%.


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8
Vol． 46 No． 8  
Aug． 2018  
第
期
电
子
学
报
2018  
8
ACTA ELECTRONICA SINICA  
年
月
基于斜平面平滑优化的半全局立体匹配  
1
1
1
1
2
， ， ， ，  
肖进胜 田 红 邹文涛 匡雨丽 谢红刚  
( 1.  
，
武汉大学电子信息学院 湖北武汉  
，430072; 2．  
，
湖北工业大学电气与电子工程学院 湖北武汉  
，430068)  
:
， ，  
基于斜平面平滑的半全局匹配算法虽然能很好地处理深度不连续区域 减少视差断裂现象 具有很好  
摘
要
． ， ，  
的视差平滑效果 但此方法计算量大 并且若输入的左右图像对不是理想校正的 最终得到的视差图中可能会出现黑  
． ， ， ，  
色小方块 针对上述问题 本文提出了一种基于斜平面平滑优化的双目立体视觉算法 优化了视差斜平面拟合过程 提  
; ， ，  
高了斜平面平滑的运算速度 另 通过对初始视差图中无效的视差值进行临近插值填充 很好地解决了视差图中的方  
; ， ，  
块现象 同时考虑到同一分割块内的像素梯度值应比较接近 对图像分割时用到的能量函数增加梯度项 使分割区域  
． ， ， ，  
更加合理 实验结果表明 本文算法能取得更好的视差图 主观效果得到改善 运算速度提高约  
40% ．  
:
;
;
;
关键词  
中图分类号  
URL: http: / /www． ejournal． org． cn  
半全局匹配 斜平面平滑 最临近插值 梯度信息  
:
TP391. 41  
:
A
:
文章编号  
0372-2112 ( 2018) 08-1835-07  
文献标识码  
DOI: 10． 3969 /j． issn． 0372-2112． 2018． 08． 006  
电子学报  
Semi-global Matching Algorithm Based on  
Improved Slanted Plane Smoothing  
1
1
1
1
2
XIAO Jin-sheng ，TIAN Hong ，ZOU Wen-tao ，KUANG Yu-li ，XIE Hong-gang  
( 1. Electronic Information School，Wuhan University，Wuhan，Hubei 430072，China;  
2. School of Electrical and Electronic Engineering，Hubei University of Technology，Wuhan，Hubei 430068，China)  
Abstract: The semi-global matching algorithm based on slanted plane smoothing can achieve good results in disparity  
discontinuous area． It can reduce disparity fracture phenomenon and makes the disparity image more smoothing． However，  
the slanted plane smoothing algorithm has huge computing quantity and long run time． If the input images are not very ideal，  
the final disparity image could have black small blocks． Aim at the above problems，binocular stereo vision algorithm base on  
improved slanted plane smoothing is proposed in this paper． The proposed algorithm not only increases the speed of calcula-  
tion，but also fills the invalid disparity in original disparity image using the nearest interpolation algorithms． Considering that  
the gradients of the pixels in the same segmentation should be close，the gradient energy is supplemented to optimize the en-  
ergy function． So the proposed algorithm segments the image more reasonably． The experiments demonstrate that the pro-  
posed algorithm has a better disparity result． The subjective quality is improved，and the time consuming is also increased by  
40% ．  
Key words: semi-global matching; slanted plane smoothing; nearest interpolation; gradient information  
．
续区域和遮挡区域 但在全局范围内求最优解非常耗  
1
引言  
， ．  
时 且不一定能得到最优解 马宁等扩展相位相关的小  
．
立体匹配一直是双目立体视觉的关键技术 传统  
，
基高比立体匹配 获得高精度亚像素级视差以满足小  
［2］  
、 ．  
的立体匹配算法可分成局部 全局和半全局三种 局部  
． 2008 ，Hirschmüller  
年 提出了半  
基高比摄影测量需求  
［3］  
匹配算法比较待匹配点一定范围内的局部特性来进行  
，
，
全局匹配方法  
利用局部匹配的思想计算匹配代价  
［1］  
． Bigone  
匹配  
等人 把图像的边缘信息作为匹配特征进  
再用全局匹配的动态规划思想从不同方向的扫描线上  
，
行局部匹配 然而没有考虑到各匹配窗口内图像特征  
，
进行匹配代价的聚合 然后选择最小代价体得到最终  
． 、  
的差异 全局匹配算法能较好地处理弱纹理 深度不连  
．
的视差  
: 2017-05-05;  
: 2018-04-19;  
:
责任编辑 蓝红杰  
收稿日期  
修回日期  
:
基金项目 国家自然科学基金  
( No． 61471272 ) ;  
( No． 2014CFB585，No． 2016CFB499)  
湖北省自然科学基金  
1836  
2018  
年
电
子
学
报
， ． f  
像素点定义为外点 其余点为内点 设 标志是否为外  
目前国内外对双目立体视觉的研究方向主要分两  
:
;
．
点 设 ο 为相邻分割块的分配标签  
，q  
p
为
个方面 一方面是对传统立体匹配算法的改进 另一方  
面是用最近热门的深度学习方法对左右图集进行训练  
． Jure Zbontar 2015  
的相邻像素  
，s ，s p，q  
是
q
．
所属的分割块索引 总能量函数定义  
点
p
:
如下  
得到深度信息  
在
年提出用卷积神经  
进行半全局匹配以及后  
续优化得到深度信息 近年深度学习在立体视觉领域  
［4］  
，
E = E + E + E + E + E + E  
s
( 2)  
网络计算图像块的相似度  
c
p
d
l
b
，
这个能量函数并非一次性定义并求解 下文将分  
．
［5，6］  
．
．
步骤介绍该式各部分原理  
的运用越来越普遍  
这类方法得到的视差图虽然匹  
， ， ．  
配精度高 但对设备要求高 训练时间长 并且视差效果  
: E =  
c
E ( p，c ) ，  
色彩能量是边界点的  
sp  
第一项  
L* a* b  
∑
col  
p
． Zhang  
对训练图像集的选择有很强的依赖性  
提出二进  
匹配代价体通过二进制位  
运算得到 运算速度快 但主观及客观效果存在很大缺  
L* a  
三分量和相邻像素点所属分割块的平均  
［7］  
BSM  
，
制的立体匹配算法  
* b  
．
三分量差值的平方和  
，
，
: E =  
p
E
( p， ) ，  
μ 位置能量是边界  
sp  
第二项  
λ
pos  
∑
pos  
． Gorkem Saygili  
陷
等人提出了一种自适应权重相似度  
p
［8］  
，
．
点的像素坐标和相邻分割块的平均像素坐标的距离  
测量算法  
不同的图像区域使用不同的相似度测量  
［9］  
．
Lee 2015  
在
RWR  
，
把匹配代价聚合成超像素  
平方  
年提出  
，
代价 用随机游走算法更新超像素之间所有估计视差  
: E =  
d
E
( p， ，f ) ，  
θ
sp  
，
深度能量 当  
第三项  
λ
depth  
∑
depth  
p
［10］  
p
．
值的匹配代价 储珺 提出基于线性滤波的树形结构  
像素点是内点时是初始视差值和拟合视差值的差值平  
，
动态规划立体匹配算法 能有效地改善传统动态规划  
．
方和 否则深度能量为常数  
．
，
算法中存在的条纹现象 减少弱纹理区域和边缘区域  
: E =  
s
E
(
， ， ) ，  
θ θ ο 平面平滑能  
j
第四项  
λ
smo  
∑
smo  
i
i，j  
． Yamaguchi  
存在的 误 匹 配  
等 人 提 出 斜 平 面 平 滑 模  
根据图像的不同特征信息对图像进行分割并拟  
合 该算法能很好地解决传统半全局匹配算法中的视  
{ i，j}  
N
seg  
∈
［11］  
，
型
．
量用于衡量相邻分割块的情况 共面的分割块将合并  
，
．
;
视差断裂的分割块之间形成边界 被遮挡的分割块区  
， ．  
差断裂现象 改善遮挡问题的处理 但该算法计算速度  
．
域具有更小的视差  
， ，  
慢 偶尔还会出现过平滑现象 边缘信息保持得不够  
: E =  
l
E
( ) ，  
ο 复杂度能量鼓励  
prior i，j  
第五项  
λ
com  
∑
{ i，j}  
N
seg  
∈
．
完整  
， ． ，  
两个区域共面 使图片的复杂度降低 其中 遮挡的代价  
，
针对斜平面平滑算法的缺陷 本文提出了一种改  
＞
＞
视差铰链的代价 共面的代价  
．
．
进的基于斜平面平滑优化的双目立体匹配算法 通过  
: E =  
b
E
( s ，s ) ，  
为边界长度能  
p
第六项  
λ
bou  
∑
bou  
q
分析斜平面平滑算法中视差斜平面拟合的时间复杂  
{ p，q}  
N
8
∈
， ， ， ．  
度 优化计算过程 提高运算速度 改善过平滑现象 对  
．
量 对于相邻且不属于同一分割块的点增加边界长度  
，
初始视差图中无效的视差值进行最临近插值填充 很  
．
能量  
．
好地解决了视差图中的方块现象 同时考虑到同一分  
， ，  
这些能量结合后就构成了整体能量 在计算时 考  
，
割区域内像素点的梯度值应该比较接近 对图像分割  
．
虑各项能量尽量减小 该算法先根据图像的  
E 、E  
c
E
和
p
b
， ，  
时用到的能量函数进行优化 引进梯度信息 使分割得  
;
对均匀分割的图像进行调整 其次结合半全局匹配得  
， ． ，  
更加完整 边缘信息保持得更好 实验结果表明 改进的  
，
到的初始视差 对调整后的分割块进行视差斜平面初  
斜平面平滑算法能使图像的主观及客观效果得到改  
;
步拟合 使用初次拟合得到的  
E
对分割区域进行二次  
d
，
善 运算速度有很大提高  
．
， 、  
调整 最后根据分割块 边界点的类型构成拟合平面的  
E
，
进行能量函数最小化 对拟合平面的参数进行再次  
s
2
斜平面平滑半全局立体匹配  
， E ， 、  
调整 使 最小 最终生成稠密 平滑的视差图  
s
．
［11］  
，
斜平面平滑算法 先将图片分割成多个块 这些  
3
改进的斜平面平滑算法  
．
块又称超像素 视差值的计算以块而非像素点为单位  
． ，  
进行 在这个块内可以建立视差斜平面 该平面保存了  
斜平面平滑算法考虑到遮挡区域和视差断裂区  
． i  
分割块内像素点的拟合视差值 对于分割块 内的视差  
， ．  
域 对不同的区域进行视差斜平面拟合 该算法用能量  
p，  
平面 θ 中任意像素点 通过  
i
A 、B 、C  
i
，
三个参数 其拟  
i
，
函数最小化的思想进行分割 能够得到更加完整的分  
i
:
． ，  
割图像 虽然该算法能更好地解决视差断裂现象 但是  
合视差值可如下式定义  
^
d( p， ) = A p + B p + C  
θ
( 1)  
， ，  
该算法运算量大 时间复杂度高 而且图像分割中并没  
i
i
x
i
y
i
．
有考虑到图像的梯度信息 如果输入的左右图像对不  
斜平面平滑算法的基本思想用能量的形式来描  
．
述 将分割块内初始视差距离拟合视差斜平面较远的  
，
是严格校正的 得到的初始视差图就会有很多误匹配  

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