專利名稱：立體圖像校正方法及裝置的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于立體(3D)圖像顯示技術(shù)領(lǐng)域，涉及立體圖像校正方法方法及裝置。
背景技術(shù)：
立體(3D)圖像顯示裝置中設(shè)置有單個或多個攝像頭，例如，設(shè)置雙攝像頭拍攝模塊，其中的兩個攝像頭與左右人眼方向平行設(shè)置，左攝像頭用于拍攝獲取左視圖，右攝像頭用于拍攝獲取右視圖，二者形成原始立體圖像對。該圖像對經(jīng)過立體圖像顯示裝置進一步3D處理后形成相對觀看者具有良好立體顯示效果的3D圖像?；蛲ㄟ^單攝像頭先拍攝左視圖，然后通過輔助裝置或輔助程序拍攝右視圖，所獲得的圖像對經(jīng)立體圖像顯示裝置進一步3D處理后形成相對觀看者具有立體顯示效果的3D圖像。在以上的3D處理過程中，通常包括對該原始立體圖像對的校正處理過程，以提高3D圖像顯示效果，一直以來，校正處理過程得到不斷改進以追求更佳的3D圖像顯示效果。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的之一在于，獲取更好的3D圖像顯示效果。本發(fā)明的又一目的在于，消除3D圖像顯示時的垂直視差。 本發(fā)明的還一目的在于，提出一種適用于運行處理能力相對低、內(nèi)存容量相對小的終端中使用的立體圖像校正方法。為實現(xiàn)以上目的或者其他目的，本發(fā)明提供以下技術(shù)方案。按照本發(fā)明的一方面，提供一種立體圖像校正方法，其包括
獲取步驟獲取原始立體圖像對；
校正參數(shù)提取步驟在所述原始立體圖像對中尋找匹配點對形成匹配點對集，并提取校正參數(shù)；
校正步驟至少根據(jù)所述校正參數(shù)以及景深調(diào)整參數(shù)生成校正矩陣、并基于該校正矩陣對所述原始立體圖像對進行校正以消除垂直視差；以及
反饋步驟根據(jù)立體圖像顯示的出屏程度/入屏程度反饋輸出所述景深調(diào)整參數(shù)； 其中，所述反饋步驟所輸出的景深調(diào)整參數(shù)在所述校正步驟中被使用。在該校正方法中，觀看者可以應(yīng)用反饋模塊反饋景深調(diào)整參數(shù)，進而可以結(jié)合景深調(diào)整參數(shù)對原始立體圖像對進行校正，不但可以消除垂直視差，還可以根據(jù)觀看者的觀看體驗要求來重新校正，從而調(diào)整3D圖像顯示的出屏和入屏程度，觀看者的立體圖像顯示體驗更佳。按照本發(fā)明一實施例的立體圖像校正方法，其中，所述反饋步驟中，還包括
判斷步驟根據(jù)立體圖像顯示體驗判斷是否需要重新校正，如果判斷為“是”，進入所述
校正參數(shù)提取步驟，如果判斷為“否”，進入所述校正步驟。具體地，所述獲取步驟中，所述原始立體圖像對由左攝像頭和右攝像頭對同一場景分別拍攝的左視圖和右視圖組成。
按照本發(fā)明又一實施例的立體圖像校正方法，其中，所述校正參數(shù)提取步驟包括
角點提取步驟從所述原始立體圖像對的視圖中提取出亮度變化相對劇烈且相對易于識別的角點；
角點匹配步驟對各個所述角點分別提取具有魯棒特性的特征描述子，并根據(jù)所述特征描述子對角點進行匹配以形成初始匹配點對集；
誤匹配剔除步驟利用魯棒模型估計方法剔除所述初始匹配點對集中存在的誤匹配點對以形成相對穩(wěn)定可靠的第二內(nèi)點集；以及
校正參數(shù)優(yōu)化步驟將基礎(chǔ)矩陣參數(shù)化，并基于該參數(shù)化的基礎(chǔ)矩陣對所述第二內(nèi)點集中的匹配點對建立誤差方程，利用非線性最小二乘法對校正參數(shù)進行優(yōu)化以獲取校正參數(shù)的優(yōu)值。
在該實施例的立體圖像校正方法中，經(jīng)過誤匹配剔除步驟、校正參數(shù)優(yōu)化步驟可以使校正參數(shù)更準(zhǔn)確可靠。進一步，優(yōu)選地，所述角點提取步驟中，采用OFAST角點檢測方法提取OFAST角占.
其中，所述OFAST角點檢測方法包括OFAST角點判定步驟和OFAST角點主方向提取步驟。進一步，優(yōu)選地，所述OFAST角點判定步驟中，針對被檢測的某一點P，以點P為圓心、半徑為r畫Bresenham (布雷森漢姆)圓，如果Bresenham圓上的連續(xù)η個點的灰度值
同時大于I(p)+It或同時小于I(P)-It
，則判定該點P為OFAST檢測點，其中，I (P)表示P點的灰度值It表示灰度閾值，η的取值
范圍為[[前0一1,[)j獻j+1]；
所述OFAST角點主方向提取步驟中，對于被判定的OFAST角點，對Bresenham圓上的點進行標(biāo)號時，圓心正上方的點標(biāo)號1，并按照順時針方向依次對其他點進行標(biāo)號，所述η個連續(xù)點中的兩個端點的標(biāo)號按順時針方向分別記為a、b，OFAST角點主方向通過以下關(guān)系式(I)確定，
。，^-1, 如果 a<b
2πζ 廣2⑴
ψ=~—, ζ = <(I)
ω( a + h+m(r) Λ,'
、」 -—-I,女B果 a >b
I 2 .
其中，#為OFAST角點主方向，O)(廠)為半徑為r的所述Bresenham圓所包含的點數(shù)。
該實施例的角點提取方法無須額外的信息就能夠判定角點的同時，為角點提取出主方向，主方向可以在其后的校正過程中被利用以減小較少的運算量。進一步，優(yōu)選地，所述角點匹配步驟中，采用OBRIEF特征描述子并基于該OBRIEF特征描述子進行匹配。在一優(yōu)選實例中，所述角點匹配步驟包括步驟
生成標(biāo)準(zhǔn)采樣圖案；對角點構(gòu)建所述OBRIEF特征描述子；以及
利用所述OBRIEF特征描述子對所述原始立體圖像對中的左視圖中的角點和右視圖中的角點進行匹配，形成匹配點對。在又一優(yōu)選實例中，所述角點匹配步驟包括
生成標(biāo)準(zhǔn)采樣圖案步驟通過在以點(O，O )為中心、大小為S XS的正方形框中，按均勻·分布ε/(—與或高斯分布σ(0，^)隨機抽取組點對( )，每組點對(I ,)中的采
2225nPχ
樣點a和ι直線連接形成線段以生成所述標(biāo)準(zhǔn)采樣圖案，其中，七和％為第i組點對中的·兩個采樣點，ISi彡力，所述正方形框的邊長S的取值范圍為[2r+l, 12r+6], r為所述
OFAST角點檢測方法過程中所使用的Bresenham圓的半徑，M取區(qū)間[—,]內(nèi)
3 2
的偶數(shù)；
對OFAST角點構(gòu)建OBRIEF特征描述子步驟根據(jù)所述OFAST角點主方向# ,對所述標(biāo)
準(zhǔn)采樣圖案進行旋轉(zhuǎn)，然后比較旋轉(zhuǎn)后的標(biāo)準(zhǔn)采樣圖案中每組點對中的兩個采樣點處的灰度值大小，以構(gòu)建二進制的OBRIEF特征描述子；
匹配點對形成步驟利用所述OBRIEF特征描述子對所述原始立體圖像對中的左視圖中的角點和右視圖中的角點進行匹配，形成匹配點對。進一步，優(yōu)選地，在所述構(gòu)建OBRIEF特征描述子步驟中，某一 OFAST角點p的OBRIEF特征描述子/(P)通過以下關(guān)系式(2)構(gòu)建
/Φ)= Σ
Ol2, 如果 ΙφτΗΗ(ι^) 0<Ι^Η·]Κ(的1')-￡
< τ(ψ,ψ-,χ ,γ )-< OO2,如果 |l(>+R(的x^Vl(p+R(的y』<= (2)
IO2, 如果 I(p+R(^r)j^.)>I(pfR(^)y.) +￡
·)=[①·)I
[-Sin(^r) cos(^/)」
其中，ψ為該OFAST角點P的主方向，為所述標(biāo)準(zhǔn)采樣圖案中的點對數(shù)；A 為所述標(biāo)準(zhǔn)采樣圖案中的點對， 為量化閾值，其取值范圍[2，64] ; O2表示二進制數(shù)；R(T)表示2維旋轉(zhuǎn)矩陣，I (P+R(^r)X,)表示點ρ+R(的Xi處的灰度值，I(p+R⑷y:)表示點P I R(^)Ji處的灰度值。在之前所述任意實例或?qū)嵤├男Ｕ椒ㄖ校瑑?yōu)選地，在角點進行匹配過程中，對于OFAST角點Pz和PJ5,兩者的相似性通過以下關(guān)系式(3)計算
腕 Ip J=__國/WJ# J) P)其中P力左視圖的OFAST角點，P J5為右視圖的OFAST角點，XOR代表按位異或操作，辦表示統(tǒng)計二進制數(shù)中I的數(shù)目(pz, P,)表示OFAST角點Pi和Pi{之間的相似性。在之前所述任意實例或?qū)嵤├男Ｕ椒ㄖ?，針對左視圖的OFAST角點,遍歷
右視圖中所有的OFAST角點，找到令關(guān)系式(3)。取值最小的點作為OFAST角點Pz的匹配點，從而形成所述匹配點對。以上實例中，采用OFAST角點檢測和二進制的OBRIEF特征描述子，大量運算主要為按位操作和比較運算，因此運算量和存儲消耗都很小。在之前所述任意實例或?qū)嵤├男Ｕ椒ㄖ?，這為進一步減小運算量，優(yōu)選地，所述校正參數(shù)優(yōu)化步驟中，按照以下關(guān)系式(4)，將所述基礎(chǔ)矩陣用參數(shù)[厶,^.戽成氏我進行參數(shù)化， '= K/ U1 ma, A5)[t(#,r)]:.; K-1C/,)
/* 0 wJ2
KsaOi*)= ° Jm Ki2 , €[(>^+0/3, 3(ws+AJ]，.we{U}
.0 O I _⑷
Icos(^)sin(^fl) cos(a) _ sin(a)
(α β &)= cos (5) —sm(的Ism(X) cos(.a)
sm(0) cos(ff) -Β η(β) οο$(β)I
t(我 γ) = [cos(多)cos(y) cos(多)sin(y) - sm(則Γ其中，[紇為3維矢量t=h L1 i3f確定的反對稱矩陣，其通過以下關(guān)系式(5)得出
Γ O ~h h
[!L =| tj O -I1 (5)
其中，&為基礎(chǔ)矩陣，爲(wèi)約為3維旋轉(zhuǎn)矩陣，Θ為繞攝像頭Z軸旋轉(zhuǎn)角度，5為
繞攝像頭Y軸旋轉(zhuǎn)角度，a為繞攝像頭X軸旋轉(zhuǎn)角度；t#,7)表示用于拍攝所述原始立體圖像對的右視圖的右攝像頭相對用于拍攝所述原始立體圖像對的左視圖的左攝像頭的偏移方向，0為右攝像頭偏移方向與左攝像頭Y軸的夾角，r為右攝像頭偏移方向與左攝
像頭Z軸的夾角；巧、A1分別為以像素為單位的左視圖的寬度和高度，、hR分別為以像
素為單位的右視圖的寬度和高度；Si和叉分別為左攝像頭、右攝像頭的以像素為單位的焦距。在之前所述任意實例或?qū)嵤├男Ｕ椒ㄖ?，?yōu)選地，所述誤差方程為細(6)
其中，為基礎(chǔ)矩陣，<為矩陣Fipi的轉(zhuǎn)置，< 所述第二內(nèi)點集中的匹配點對中左視圖對應(yīng)的點，A所述第二內(nèi)點集中的匹配點對中右視圖對應(yīng)的點，^rror表示校正誤差；其中，基礎(chǔ)矩陣所包含的參數(shù)故氏我幻的初始值取[w￡ +h￡,wM +As,O, O, O,O,O]。按照本發(fā)明還一實施例的立體圖像校正方法，其中，所述校正步驟包括
校正矩陣構(gòu)建步驟利用校正參數(shù)構(gòu)建校正矩陣；
校正矩陣微調(diào)步驟至少結(jié)合所述景深調(diào)整參數(shù)對所述校正矩陣進行微調(diào)；以及立體圖像裁剪步驟利用微調(diào)后的校正矩陣分別對原始立體圖像對中的視圖進行處理，獲取校正后立體圖像對。按照本發(fā)明再一實施例的立體圖像校正方法，其中，所述校正步驟包括
校正矩陣構(gòu)建步驟利用校正參數(shù)構(gòu)建校正矩陣；
校正矩陣微調(diào)步驟至少結(jié)合所述景深調(diào)整參數(shù)和所述第二內(nèi)點集對所述校正矩陣進行微調(diào)；以及
立體圖像裁剪步驟利用微調(diào)后的校正矩陣分別對原始立體圖像對中的視圖進行處理，獲取校正后立體圖像對。在之前所述任意實施例的立體圖像校正方法中，優(yōu)選地，基于以下關(guān)系式(7)構(gòu)建所述校正矩陣
權(quán)利要求
1.一種立體圖像校正方法，其特征在于，包括 獲取步驟獲取原始立體圖像對； 校正參數(shù)提取步驟在所述原始立體圖像對中尋找匹配點對形成匹配點對集，并提取校正參數(shù)； 校正步驟至少根據(jù)所述校正參數(shù)以及景深調(diào)整參數(shù)生成校正矩陣、并基于該校正矩陣對所述原始立體圖像對進行校正以消除垂直視差；以及 反饋步驟根據(jù)立體圖像顯示的出屏程度/入屏程度反饋輸出所述景深調(diào)整參數(shù)； 其中，所述反饋步驟所輸出的景深調(diào)整參數(shù)在所述校正步驟中被使用。
2.如權(quán)利要求I所述的立體圖像校正方法，其特征在于，所述反饋步驟中，還包括 判斷步驟根據(jù)立體圖像顯示體驗判斷是否需要重新校正，如果判斷為“是”，進入所述校正參數(shù)提取步驟，如果判斷為“否”，進入所述校正步驟。
3.如權(quán)利要求I所述的立體圖像校正方法，其特征在于，所述獲取步驟中，所述原始立體圖像對由左攝像頭和右攝像頭對同一場景分別拍攝的左視圖和右視圖組成。
4.如權(quán)利要求I所述的立體圖像校正方法，其特征在于，所述校正參數(shù)提取步驟包括 角點提取步驟從所述原始立體圖像對的視圖中提取出亮度變化相對劇烈且相對易于識別的角點； 角點匹配步驟對各個所述角點分別提取具有魯棒特性的特征描述子，并根據(jù)所述特征描述子對角點進行匹配以形成初始匹配點對集； 誤匹配剔除步驟利用魯棒模型估計方法剔除所述初始匹配點對集中存在的誤匹配點對以形成相對穩(wěn)定可靠的第二內(nèi)點集；以及 校正參數(shù)優(yōu)化步驟將基礎(chǔ)矩陣參數(shù)化，并基于該參數(shù)化的基礎(chǔ)矩陣對所述第二內(nèi)點集中的匹配點對建立誤差方程，利用非線性最小二乘法對校正參數(shù)進行優(yōu)化以獲取校正參數(shù)的優(yōu)值。
5.如權(quán)利要求4所述的立體圖像校正方法，其特征在于，所述角點提取步驟中，采用基于加速分割檢測的定向特征(OFAST )角點檢測方法提取基于加速分割檢測的定向特征(OFAST)角點； 其中，所述OFAST角點檢測方法包括OFAST角點判定步驟和OFAST角點主方向提取步驟。
6.如權(quán)利要求5所述的立體圖像校正方法，其特征在于， 所述OFAST角點判定步驟中，針對被檢測的某一點P，以點P為圓心、半徑為r畫布雷森漢姆圓，如果布雷森漢姆圓上的連續(xù)η個點的灰度值同時大于I(P)+It或同時小于I(P)-It,則判定該點P為OFAST檢測點，其中，I (P)表示ρ點的灰度值，It表示灰度閾值，η的取值范圍為[ [嶺1’[1.5翁]+1]； 所述OFAST角點主方向提取步驟中，對于被判定的OFAST角點，對布雷森漢姆圓上的點進行標(biāo)號時，圓心正上方的點標(biāo)號1，并按照順時針方向依次對其他點進行標(biāo)號，所述η個連續(xù)點中的兩個端點的標(biāo)號按順時針方向分別記為a、b，OFAST角點主方向通過以下關(guān)系式(I)確定，
7.如權(quán)利要求4或5所述的立體圖像校正方法，其特征在于，所述角點匹配步驟中，采用定向二進制獨立基元魯棒特征(0BRIEF)特征描述子并基于該OBRIEF特征描述子進行匹配。
8.如權(quán)利要求7所述的立體圖像校正方法，其特征在于，所述角點匹配步驟包括步驟 生成標(biāo)準(zhǔn)采樣圖案； 對角點構(gòu)建所述OBRIEF特征描述子；以及 利用所述OBRIEF特征描述子對所述原始立體圖像對中的左視圖中的角點和右視圖中的角點進行匹配，形成匹配點對。
9.如權(quán)利要求6所述的立體圖像校正方法，其特征在于，所述角點匹配步驟包括 生成標(biāo)準(zhǔn)采樣圖案步驟通過在以點(0，0)為中心、大小為SxS的正方形框中，按均勻分布或高斯分布0(0, 隨機抽?。ソM點對，v )，每組點對，ν )中的 采樣點A和y;直線連接形成線段以生成所述標(biāo)準(zhǔn)采樣圖案，其中，Xi和y力第i組點對中的兩個采樣點，
10.如權(quán)利要求9所述的立體圖像校正方法，其特征在于，在所述構(gòu)建OBRIEF特征描述子步驟中，某一 OFAST角點ρ的OBRIEF特征描述子/(P)通過以下關(guān)系式(2)構(gòu)建
11.如權(quán)利要求9所述的立體圖像校正方法，其特征在于，在角點進行匹配過程中，對于OFAST角點Pi和，兩者的相似性通過以下關(guān)系式(3)計算
12.如權(quán)利要求11所述的立體圖像校正方法，其特征在于，針對左視圖的OFAST角點P 遍歷右視圖中所有的OFAST角點，找到令關(guān)系式(3)取值最小的點作為OFAST角點Pj的匹配點，從而形成所述匹配點對。
13.如權(quán)利要求4所述的立體圖像校正方法，其特征在于，所述校正參數(shù)優(yōu)化步驟中，按照以下關(guān)系式(4)，將所述基礎(chǔ)矩陣用參數(shù)[力,厶,戍進行參數(shù)化，
14.如權(quán)利要求13所述的立體圖像校正方法，其特征在于，所述誤差方程為
15.如權(quán)利要求I所述的立體圖像校正方法，其特征在于，所述校正步驟包括 校正矩陣構(gòu)建步驟利用校正參數(shù)構(gòu)建校正矩陣； 校正矩陣微調(diào)步驟至少結(jié)合所述景深調(diào)整參數(shù)對所述校正矩陣進行微調(diào)；以及立體圖像裁剪步驟利用微調(diào)后的校正矩陣分別對原始立體圖像對中的視圖進行處理，獲取校正后立體圖像對。
16.如權(quán)利要求4所述的立體圖像校正方法，其特征在于，所述校正步驟包括 校正矩陣構(gòu)建步驟利用校正參數(shù)構(gòu)建校正矩陣； 校正矩陣微調(diào)步驟至少結(jié)合所述景深調(diào)整參數(shù)和所述第二內(nèi)點集對所述校正矩陣進行微調(diào)；以及 立體圖像裁剪步驟利用微調(diào)后的校正矩陣分別對原始立體圖像對中的視圖進行處理，獲取校正后立體圖像對。
17.如權(quán)利要求15或16所述的立體圖像校正方法，其特征在于，基于以下關(guān)系式(7)構(gòu)建所述校正矩陣
18.如權(quán)利要求17所述的立體圖像校正方法，其特征在于，所述微調(diào)后的校正矩陣通過以下關(guān)系式(8)計算
19.如權(quán)利要求15或16所述的立體圖像校正方法，其特征在于，所述立體圖像裁剪步驟包括步驟分別獲取原始立體圖像對的校正后的左視圖和校正后的右視圖的可裁剪區(qū)域； 獲取校正后的左視圖與校正后的右視圖之間的最大公共裁剪區(qū)域；以及利用原始立體圖像對的灰度值相應(yīng)地填充校正后的最大公共裁剪區(qū)域中的左視圖和右視圖。
20.—種立體圖像校正裝置，其特征在于，包括 獲取模塊，其用于獲取原始立體圖像對； 校正參數(shù)提取模塊，其用于在所述原始立體圖像對中尋找匹配點對形成匹配點對集，并提取校正參數(shù)； 校正模塊，其用于至少根據(jù)所述校正參數(shù)以及景深調(diào)整參數(shù)生成校正矩陣、并基于該校正矩陣對所述原始立體圖像對進行校正以消除垂直視差；以及 反饋模塊，其用于根據(jù)立體圖像顯示的出屏程度/入屏程度反饋輸出所述景深調(diào)整參數(shù)； 其中，所述反饋模塊所輸出的景深調(diào)整參數(shù)輸出至所述校正模塊。
21.如權(quán)利要求20所述的立體圖像校正裝置，其特征在于，還包括 判斷模塊，其用于根據(jù)立體圖像顯示體驗判斷是否需要重新校正。
22.如權(quán)利要求20所述的立體圖像校正裝置，其特征在于，所述獲取模塊獲取的所述原始立體圖像對是由左攝像頭和右攝像頭對同一場景分別拍攝的左視圖和右視圖組成。
23.如權(quán)利要求20所述的立體圖像校正裝置，其特征在于，所述校正參數(shù)提取模塊包括 角點提取單元，其用于從所述原始立體圖像對的視圖中提取出亮度變化相對劇烈且相對易于識別的角點； 角點匹配單元，其用于對各個所述角點分別提取具有魯棒特性的特征描述子，并根據(jù)所述特征描述子對角點進行匹配以形成初始匹配點對集； 誤匹配剔除單元，其用于利用魯棒模型估計方法剔除所述初始匹配點對集中存在的誤匹配點對以形成相對穩(wěn)定可靠的第二內(nèi)點集；以及 校正參數(shù)優(yōu)化單元，其用于將基礎(chǔ)矩陣參數(shù)化，并基于該參數(shù)化的基礎(chǔ)矩陣對所述第二內(nèi)點集中的匹配點對建立誤差方程，利用非線性最小二乘法對校正參數(shù)進行優(yōu)化以獲取校正參數(shù)的優(yōu)值。
24.如權(quán)利要求23所述的立體圖像校正裝置，其特征在于，所述角點提取單元采用基于加速分割檢測的定向特征(OFAST)角點檢測部件提取基于加速分割檢測的定向特征(OFAST)角點； 其中，所述OFAST角點檢測部件包括OFAST角點判定子模塊和OFAST角點主方向提取子模塊。
25.如權(quán)利要求24所述的立體圖像校正裝置，其特征在于，所述OFAST角點判定子模塊中，針對被檢測的某一點P，以點P為圓心、半徑為r畫布雷森漢姆圓,如果布雷森漢姆圓上的連續(xù)η個點的灰度值同時大于Kf )+It或同時小于I(P)-It ,則判定該點P為OFAST檢測點，其中，I(P)表示P點的灰度值，I1表示灰度閾值，η的取值范圍為[[取]~~1’[1.5取]+ 1]；所述OFAST角點主方向提取子模塊中，對于被判定的OFAST角點，對所述布雷森漢姆圓上的點進行標(biāo)號時，圓心正上方的點標(biāo)號1，并按照順時針方向依次對其他點進行標(biāo)號，所述η個連續(xù)點中的兩個端點的標(biāo)號按順時針方向分別記為a、b, OFAST角點主方向通過以下關(guān)系式(I)確定，
26.如權(quán)利要求23或24所述的立體圖像校正裝置，其特征在于，所述角點匹配單元采用定向二進制獨立基元魯棒特征(0BRIEF)特征描述子并基于該OBRIEF特征描述子進行匹配。
27.如權(quán)利要求26所述的立體圖像校正裝置，其特征在于，所述角點匹配單元包括 生成標(biāo)準(zhǔn)采樣圖案的部件； 對角點構(gòu)建所述OBRIEF特征描述子的部件；以及 利用所述OBRIEF特征描述子對所述原始立體圖像對中的左視圖中的角點和右視圖中的角點進行匹配、形成匹配點對的部件。
28.如權(quán)利要求25所述的立體圖像校正裝置，其特征在于，所述角點匹配單元包括 生成標(biāo)準(zhǔn)采樣圖案部件通過在以點(0，0)為中心、大小為SxS的正方形框中，按均勻分布U(H)或高斯分布0(0, ·)隨機抽?。ソM點對(χ;，y;)，每組點對(χ;，y;)中的采樣點A和:^直線連接形成線段以生成所述標(biāo)準(zhǔn)采樣圖案，其中，A和y;為第i組點對中的兩個采樣點，
29.如權(quán)利要求28所述的立體圖像校正裝置，其特征在于，在所述構(gòu)建OBRIEF特征描述子部件中，某一 OFAST角點ρ的OBRIEF特征描述子/( )通過以下關(guān)系式(2)構(gòu)建
30.如權(quán)利要求28所述的立體圖像校正裝置，其特征在于，在所述匹配點對形成部件中，對于OFAST角點Pz和Pj ,兩者的相似性通過以下關(guān)系式(3)計算
31.如權(quán)利要求23所述的立體圖像校正裝置，其特征在于，所述校正參數(shù)優(yōu)化單元中，執(zhí)行以下關(guān)系式(4)將所述基礎(chǔ)矩陣用參數(shù)[力，厶,#7]進行參數(shù)化，
32.如權(quán)利要求31所述的立體圖像校正裝置，其特征在于，所述誤差方程為
33.如權(quán)利要求20所述的立體圖像校正裝置，其特征在于，所述校正模塊包括 校正矩陣構(gòu)建單元，其用于利用校正參數(shù)構(gòu)建校正矩陣； 校正矩陣微調(diào)單元，其用于至少結(jié)合所述景深調(diào)整參數(shù)對所述校正矩陣進行微調(diào)；以及 立體圖像裁剪單元，其用于利用微調(diào)后的校正矩陣分別對原始立體圖像對中的視圖進行處理，獲取校正后立體圖像對。
34.如權(quán)利要求23所述的立體圖像校正裝置，其特征在于，所述校正模塊包括 校正矩陣構(gòu)建單元，其用于利用校正參數(shù)構(gòu)建校正矩陣； 校正矩陣微調(diào)單元，其用于至少結(jié)合所述景深調(diào)整參數(shù)和第二內(nèi)點集對所述校正矩陣進行微調(diào)；以及 立體圖像裁剪單元，其用于利用微調(diào)后的校正矩陣分別對原始立體圖像對中的視圖進行處理，獲取校正后立體圖像對。
35.如權(quán)利要求33或34所述的立體圖像校正裝置，其特征在于，所述校正矩陣構(gòu)建單元執(zhí)行以下關(guān)系式(7)構(gòu)建所述校正矩陣
36.如權(quán)利要求35所述的立體圖像校正裝置，其特征在于，所述校正矩陣微調(diào)單元執(zhí)行通過以下關(guān)系式(8)計算微調(diào)后的校正矩陣
37.如權(quán)利要求33或34所述的立體圖像校正裝置，其特征在于，所述立體圖像裁剪單元包括分別獲取原始立體圖像對的校正后的左視圖和校正后的右視圖的可裁剪區(qū)域的部件； 獲取校正后的左視圖與校正后的右視圖之間的最大公共裁剪區(qū)域的部件；以及利用原始立體圖像對的灰度值相應(yīng)地填充校正后的最大公共裁剪區(qū)域中的左視圖和右視圖的 部件。
全文摘要
本發(fā)明提供一種立體圖像校正方法及裝置，屬于立體(3D)圖像顯示技術(shù)領(lǐng)域。該立體圖像校正方法包括獲取步驟獲取原始立體圖像對；校正參數(shù)提取步驟在所述原始立體圖像對中尋找匹配點對形成匹配點對集，并提取校正參數(shù)；校正步驟至少根據(jù)所述校正參數(shù)以及景深調(diào)整參數(shù)生成校正矩陣、并基于該校正矩陣對所述原始立體圖像對進行校正以消除垂直視差；反饋步驟根據(jù)立體圖像顯示的出屏程度/入屏程度反饋輸出所述景深調(diào)整參數(shù)。該校正方法可以消除垂直視差、并且3D圖像顯示的出屏和入屏程度可調(diào)整，觀看者的立體圖像觀賞體驗更佳。
文檔編號G06T7/00GK102905147SQ201210320539
公開日2013年1月30日 申請日期2012年9月3日 優(yōu)先權(quán)日2012年9月3日
發(fā)明者姚華, 鐘雄光, 彭超建, 何光彩 申請人:上海立體數(shù)碼科技發(fā)展有限公司