一种基于线性分割引导滤波(LSGF)的立体匹配方法

摘要

本发明涉及计算机视觉中立体匹配方法,针对引导滤波立体匹配方法在低纹理和不连续边界的缺陷,提出了一种精确的线性分割引导滤波立体匹配方法，此发明属于计算机应用领域。首先引入BT测度和两方向梯度来提高引导滤波的代价测度的精度。然后，在图像分割中，超细分割被引入来替代过细分割。最后，用图像分割（Mean-shift算法）对引导滤波获得的视差进行进一步精炼处理。结合线性平面拟和算法，为获得鲁棒、准确的视差效果，采用偏导数分解方法获得线性平面拟合参数，对标定稳定的分割视差获得分割视差集，对不稳定视差利用稳定视差集进行对不稳定平面进行精炼。线性分割引导滤波方法具有较准确的立体匹配视差精度，同时也有很好的边缘保持和平滑效果。

主权项

一种基于线性分割引导滤波(LSGF)的局部立体匹配方法，其特征在于包括以下步骤：步骤1：为提高引导图像精度，结合BT（Birchfield and Tomasi）测度和两方向梯度（水平梯度和垂直梯度），分别对引导图像的代价测度的颜色测度及梯度测度进行改进，以提高引导滤波的精度；步骤2：我们在引导滤波的基础上，引入图像分割（mean‑shift算法）对视差精炼以提高视差精度，通过大量试验发现，过细分割仍有较大概率跨越不连续区域，故超细分割被提出来取代过细分割；步骤3：在获得的超细分割中，对获得的视差进行线性平面拟合，为获得鲁棒、稳定的线性解，我们采用偏微分系数分解方法获得稳定的三个线性平面参数，同时获得可信平面视差集，最后用可信视差集精炼不稳定点的视差。