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立體匹配方法、控制器和系統(tǒng)與流程

文檔序號:12722659閱讀:來源:國知局

技術(shù)特征:

1.一種立體匹配方法,包括:

計算第一圖的像素和第二圖的像素之間的匹配代價;

預估作為參考圖像的、第一圖和第二圖之一中的像素的視差值和對應的可靠度,其中,所述可靠度表示該像素的預估的視差值的正確的概率;

根據(jù)所述參考圖像中的兩個像素之間的所述視覺特征的差異度和在圖像坐標中的距離和該兩個像素對應的可靠度來計算該兩個像素之間的有方向的能量傳播系數(shù);

基于所述有方向的能量傳播系數(shù)來實施置信傳播算法以獲得像素的更新的視差值。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其中,所述根據(jù)所述參考圖像中的兩個像素之間的所述視覺特征的差異度和在圖像坐標中的距離和該兩個像素對應的可靠度來計算該兩個像素之間的有方向的能量傳播系數(shù)的步驟包括:

針對所述參考圖像中的每兩個像素,計算該兩個像素之間的視覺特征的差值、以及在參考圖像中的距離;

基于兩個像素之間的所述視覺特征的差異度和在圖像坐標中的距離、以及各個像素的可靠度,計算從一個像素到另一個像素的能量傳播系數(shù)以及從另一個像素到所述一個像素的能量傳播系數(shù)。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其中,所述基于所述有方向的能量傳播系數(shù)來實施置信傳播算法以獲得像素的更新的視差值的步驟包括:

構(gòu)建有向的圖模型,其中圖的節(jié)點是所述參考圖像中的像素,節(jié)點之間的有向連接的權(quán)值是所述能量傳播系數(shù),從而構(gòu)建傳播概率矩陣;

基于所述傳播概率矩陣,定義隨機游走模型,使得該隨機游走模型有唯一的穩(wěn)定分布;

根據(jù)對角矩陣來計算傳播概率矩陣,該對角矩陣的對角元素是隨機游走模型的穩(wěn)定分布;

基于所述計算的傳播概率矩陣和預估的視差值來獲得最終的視差計算函數(shù)以獲得更新的視差值。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法,其中,用wij表示像素i和像素j之間的初始能量傳播系數(shù):

<mrow> <msub> <mi>w</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mi>j</mi> </mrow> </msub> <mo>=</mo> <mi>exp</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mo>-</mo> <mo>(</mo> <mrow> <mfrac> <mrow> <mi>&Delta;</mi> <mi>c</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>i</mi> <mo>,</mo> <mi>j</mi> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> <msub> <mi>&lambda;</mi> <mi>c</mi> </msub> </mfrac> <mo>+</mo> <mfrac> <mrow> <mi>&Delta;</mi> <mi>g</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>i</mi> <mo>,</mo> <mi>j</mi> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> <msub> <mi>&lambda;</mi> <mi>g</mi> </msub> </mfrac> </mrow> <mo>)</mo> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>

這里△c(i,j)=||I(i)-I(j)||和△g(i,j)=||i-j||分別代表像素i和像素j之間的視覺特征的差異度和在圖像坐標中的距離,λc和λg是兩個平衡參數(shù),

用ri表示像素i的可靠度的得分,可靠度的得分越高,表示預估的視差值越有可能是正確的,能量傳播系數(shù)pij為pij=〈ri,wij〉,其中〈ri,wij〉表示可靠度的得分ri和初始能量傳播系數(shù)wij的內(nèi)積。

5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法,其中,用Π表示一個對角矩陣,該對角矩陣的對角元素是隨機游走模型的穩(wěn)定分布,計算傳播概率矩陣Θ=(Π1/2-1/2-1/21/2)/2,其中P是能量傳播系數(shù)矩陣,

用y表示預估的視差值,則最終的視差計算函數(shù)為f=(I-αΘ)-1y,其中α是范圍為[0,1]的參數(shù)。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其中,所述預估作為參考圖像的、第一圖和第二圖之一中的像素的視差值和對應的可靠度的步驟包括:

基于匹配代價的計算結(jié)果,在一定范圍內(nèi)選取匹配代價的最優(yōu)的點作為對應的匹配點;

預估所述匹配點的視差值;

采用基于規(guī)則的算法和學習預測算法中的一種或多種來完成可靠度的計算。

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的方法,其中,所述基于規(guī)則的算法包括以下步驟:

基于每個像素點及其相鄰的像素,提取匹配代價的曲線的可靠性特征;

對每個像素點進行投票,其中,fin是像素i的第n個可靠性特性,fin的值越大表示像素i的初始的預估視差值在第n個可靠性特性上表現(xiàn)出更高的可靠性,如果fin的值大于預定閾值,則像素i得到投票;

將像素i的總投票∑n fin作為像素i的初始的預估視差值的可靠度得分。

8.根據(jù)權(quán)利要求6所述的方法,其中,所述學習預測算法包括以下步驟:

收集包括多個樣本的訓練集,每一個樣本包括匹配的像素對及其正確的視差值,每個樣本還有一個正負標簽,表示按照勝者為王(WTA)算法得到的預估視差值是否正確;

基于匹配代價的曲線的可靠性特征,利用機器學習的算法來學習一個分 類器,以預測一個預估的視差值是否可靠。

9.一種立體匹配系統(tǒng),包括:

拍攝裝置,被配置為拍攝第一圖和第二圖;

控制器,被配置為接收所述拍攝裝置發(fā)送的第一圖和第二圖,并計算第一圖的像素和第二圖的像素之間的匹配代價;預估作為參考圖像的、第一圖和第二圖之一中的像素的視差值和對應的可靠度,其中,所述可靠度表示該像素的預估的視差值的正確的概率;根據(jù)所述參考圖像中的兩個像素之間的所述視覺特征的差異度和在圖像坐標中的距離和該兩個像素對應的可靠度來計算該兩個像素之間的有方向的能量傳播系數(shù);基于所述有方向的能量傳播系數(shù)來實施置信傳播算法以獲得像素的更新的視差值。

10.一種立體匹配控制器,包括:

匹配代價計算裝置,被配置為計算第一圖的像素和第二圖的像素之間的匹配代價;

預估裝置,被配置為預估作為參考圖像的、第一圖和第二圖之一中的像素的視差值和對應的可靠度,其中,所述可靠度表示該像素的預估的視差值的正確的概率;

能量傳播系數(shù)計算裝置,被配置為根據(jù)所述參考圖像中的兩個像素之間的所述視覺特征的差異度和在圖像坐標中的距離和該兩個像素對應的可靠度來計算該兩個像素之間的有方向的能量傳播系數(shù);

視差值獲得裝置,被配置為基于所述有方向的能量傳播系數(shù)來實施置信傳播算法以獲得像素的更新的視差值。

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