(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210951757.3 (22)申请日 2022.08.09 (71)申请人 西安交通大 学 地址 710049 陕西省西安市咸宁西路28号 (72)发明人 金雨生　丁建军　刘阳鹏　孙林　 赵宏　李常胜　仙丹　刘昕东　 白杨　李冠群　孙浩峰　 (74)专利代理 机构 西安通大专利代理有限责任 公司 6120 0 专利代理师 闵岳峰 (51)Int.Cl. G06T 7/593(2017.01) G06T 17/00(2006.01) G06T 1/20(2006.01) (54)发明名称 一种基于两级分割单元的面片匹配并行方 法 (57)摘要 本发明公开了一种基于两级分割单元的面 片匹配并行方法， 包括： 步骤1： 获取立体匹配对 左、 右图像； 步骤2： 把输入图像看作图结构， 构建 由分割单元组成的计算层S1和S2； 步骤3： 为每个 像素随机初始化一个标签值； 步骤4： 在计算层S1 中并行实现标签空间传播； 步骤5： 在计算层S2中 并行实现标签平面细化； 步骤6： 重复步骤4)和步 骤5)直到视差图收敛， 获得左、 右图像亚像素视 差图； 步骤7： 利用左、 右视差图检测不满足一致 性约束的像素点视差值， 并对其进行后处理操 作； 步骤8： 利用双目相机的参数把视差图转化为 深度图， 得到场景的三维形貌。 本发明实现了降 低面片匹配算法计算时间复杂度、 可高效并行计 算和优化结果快速收敛的目的。 权利要求书2页 说明书6页 附图3页 CN 115294188 A 2022.11.04 CN 115294188 A 1.一种基于 两级分割单 元的面片匹配并行 方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： 步骤1： 获取立体视 觉匹配对左、 右图像， 并计算像素视 差搜索范围； 步骤2： 把左、 右图像看作图结构， 构建两级分割单元组成的计算层S1和S2， 并以分割单 元构建对应的子图； 步骤3： 采用随机初始化方法为每 个像素随机生成一个平面标签； 步骤4： 在计算层S1中， 以分割单 元为计算单 元进行像素 标签的空间传播； 步骤5： 在计算层S2中， 以分割单 元为计算单 元完成像素 标签的平面细化； 步骤6： 重复步骤4)和步骤5)计算到视差图收敛， 同样流程得到右图像每个像素的标 签； 步骤7： 利用左右视 差图判断视 差图中错 误视差值， 并对错 误视差值进行填充处 理； 步骤8： 利用双目相机的参数把视 差图转化为深度图， 得到场景的三维形貌 。 2.根据权利要求1所述的一种基于两级分割单元的面片匹配并行方法， 其特征在于， 步 骤1)的具体实现方法如下： 步骤1.1： 根据场景特点布置左右相机形成双目系统， 并采用张正友棋盘格进行相机内 部参数和外 部参数的标定； 步骤1.2： 利用标定好的双目系统拍摄场景左、 右视角图像， 根据系统参数对图像进行 极线校正， 使得左、 右图像同名像素点只有X 方向的图像坐标变动。 3.根据权利要求2所述的一种基于两级分割单元的面片匹配并行方法， 其特征在于， 步 骤2的具体实现方法如下： 步骤2.1： 把输入图像看作图， 像 素表示图中的节点； 以边长为k1个像素的矩形对图进行 分割， 整个图被分割成K1个矩形区域； 每个分割单元作为一个计 算单元， 形成计算层S1； 对分 割单元向外延伸r个像素， 构建任意分割单元S1(k)子图R1(k)， 子图大小为(k1+2r)×(k1+ 2r)的矩形区域， 其中r 表示滤波器窗口半径； 步骤2.2： 以边长为l2个像素的矩形对图进行分割， 整个图被分割成K2个矩形区域； 每个 分割单元作为一个计算单元， 形成计算层S2； 对所有分割单元向外延伸r个像素， 构建任意 分割单元S2(k)子图， 子图大小为(k2+2r)×(k2+2r)的矩形区域， 其中r表示滤波器窗口半 径。 4.根据权利要求3所述的一种基于两级分割单元的面片匹配并行方法， 其特征在于， 步 骤3的具体实现方法如下： 为每一个像素在视差范围内随机生成一个视差值d0， 同时随机初始化一个单位向量 作为平面的法向量， 由像素视 差值和法向量计算得到 像素p的标签lp＝(ap,bp, cp)， 其中ap＝‑nx/ny； bp＝‑ny/nz； cp＝(nxx0+nyy0+nzd0)/nz。 5.根据权利要求4所述的一种基于两级分割单元的面片匹配并行方法， 其特征在于， 步 骤4的具体实现方法如下： 步骤4.1： 计算层S1中任意分割单元S1(k)内随机采样Ns个像素， 像素的标签值组成推荐 标签序列 步骤4.2： 以分割单元S1(k)作为计算单元， 从推荐标签序列中顺序取出推荐标签ls； 在 分割单元S1(k)的子图内计算所有像素在推荐标签下的匹配代价；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115294188 A 2步骤4.3： 在分割单元S1(k)的子图内完成代价聚集； 采用导滤波或十字交叉滤波线 性代 价滤波算法实现； 步骤4.4： 完成像素的标签更新， 即对分割单元S1(k)内任意像素p， 当满足C(p,lp)＞C (p,ls)时当前像素取推荐标签及 其代价值， 反之则不更新标签值和代价值； 其中C( ·)表示 代价聚集后匹配代价， ls表示推荐标签， lp表示像素当前 标签。 6.根据权利要求5所述的一种基于两级分割单元的面片匹配并行方法， 其特征在于， 步 骤5的具体实现方法如下： 步骤5.1： 计算层S2上， 任意分割单元S2(k)内随机采样一个像素得到像素的视差值d0和 法向量 同时随机采样得到一个视差值和法向量的一个偏移量 和Δn， 重新生成新的推 荐 标 签 的 视 差 值 和 法 向 量 为 和 其 中 和 为偏移量采样空间， 和 分别表示视差值和法向量的最大采样值； 初始的空间范围设置为 空间范围随计算次数成倍数减小， 即 和 终止条件设置为 步骤5.2： 根据推荐标签的视 差值 和法向量 计算平面 参数 步骤5.3： 采用步骤4.2～步骤4.3在分割单元S2(k)及其子图R2(k)内根据推荐标签计算 匹配代价， 代价聚集和对像素进行 标签更新； 步骤5.4： 重复步骤5.1～步骤5.3， 直到计算满足 终止条件 7.根据权利要求6所述的一种基于两级分割单元的面片匹配并行方法， 其特征在于， 步 骤6的具体实现方法如下： 重复步骤4和步骤5， 当相邻优化 次数后视差图误匹配率变化小于设定阈值 时则停止计 算， 得到当前图像的视差图； 右图像在左图像中计算同名像素点时， 视差值取负数， 采用左 图像视差图的计算 流程得到右图像的视 差图。 8.根据权利要求7所述的一种基于两级分割单元的面片匹配并行方法， 其特征在于， 步 骤7的具体实现方法如下： 步骤7.1： 利用左右视差图一致性检测找出视差图中不满足一致性约束的像素， 并判断 该像素视 差值为错误视差值； 步骤7.2： 对具有错误视差值的像素， 沿X方向前后遍历得到第一个具有正确视差值的 像素， 选择两个视 差值中最小值对当前像素的视 差值进行填充； 步骤7.3： 采用中值滤波对视 差图进行 滤波处理。 9.根据权利要求8所述的一种基于两级分割单元的面片匹配并行方法， 其特征在于， 步 骤8的具体实现方法如下： 利用双目系统参数把视 差图转化为相机坐标系下的深度图， 其中f为相机焦距， B表示双目基线距离， 像素点p的图像坐标为(xp,yp)， 其视差值为dp， 对应相机坐标系下的三 位坐标为(Xp,Yp,Zp)。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115294188 A 3