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基于图像稀疏特征匹配的立体图像重构方法及装置.pdf

摘要
申请专利号:

太阳城集团CN201610708440.1

申请日:

2016.08.23

公开号:

太阳城集团CN106303501A

公开日:

2017.01.04

当前法律状态:

授权

有效性:

有权

法律详情: 授权|||实质审查的生效IPC(主分类):H04N 13/04申请日:20160823|||公开
IPC分类号: H04N13/04; G06K9/46; G06T7/00 主分类号: H04N13/04
申请人: 深圳市捷视飞通科技股份有限公司; 深圳凯澳斯科技有限公司
发明人: 张新; 张希飞
地址: 518000 广东省深圳市南山区朗山路16号华瀚大厦D-401室
优先权:
专利代理机构: 深圳市精英专利事务所 44242 代理人: 葛勤
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法律状态
申请(专利)号:

CN201610708440.1

授权太阳城集团号:

||||||

法律状态太阳城集团日:

太阳城集团2018.12.04|||2017.02.01|||2017.01.04

法律状态类型:

太阳城集团授权|||实质审查的生效|||公开

摘要

本发明公开一种基于图像稀疏特征匹配的立体图像重构方法及装置,其中,该方法包括:校正获取的左眼图像及右眼图像;分别检测经校正的左眼图像与右眼图像中观察区的角点及边缘,得到左眼图像与右眼图像的角点特征及边缘特征;根据基于极线约束的SSDA算法分别对左眼图像与右眼图像的角点特征及边缘特征进行匹配,得到左眼图像与右眼图像的稀疏视差图;对左眼图像与右眼图像的稀疏视差图进行图像差值运算,得到图像的稠密视差图;根据图像的稠密视差图及测定参数重构观察区的立体模型。本发明的技术方案能够简化3D图像数据重构的运算量,提高重构后3D图像的显示效果。

权利要求书

1.一种基于图像稀疏特征匹配的立体图像重构方法,其特征在于,包括如下步骤:
校正获取的左眼图像及右眼图像;
分别检测经校正的左眼图像与右眼图像中观察区的角点及边缘,得到左眼图像与右眼
图像的角点特征及边缘特征;
根据基于极线约束的SSDA算法分别对左眼图像与右眼图像的角点特征及边缘特征进
行匹配,得到左眼图像与右眼图像的稀疏视差图;
对左眼图像与右眼图像的稀疏视差图进行图像差值运算,得到图像的稠密视差图;
根据图像的稠密视差图及测定参数重构观察区的立体模型。
2.如权利要求1所述的基于图像稀疏特征匹配的立体图像重构方法,其特征在于,所述
校正获取的左眼图像及右眼图像的步骤,具体包括:
从左眼图像及右眼图像中选取多个匹配点,并计算对应的基础矩阵;
根据左眼图像及右眼图像各自极线交点的原则对应计算出左极点及右极点;
选择一矩阵作为右眼图像的变换矩阵,并根据变换矩阵将右极点映射到无穷远极点
处;
根据基础矩阵及变换矩阵计算出左眼图像的变换矩阵;
根据右眼图像的变换矩阵及左眼图像的变换矩阵重新采样左眼图像及右眼图像,以校
正获取的左眼图像及右眼图像。
3.如权利要求1所述的基于图像稀疏特征匹配的立体图像重构方法,其特征在于,所述
分别检测经校正的左眼图像与右眼图像中观察区的角点及边缘,得到左眼图像与右眼图像
的角点特征及边缘特征的步骤,具体包括:
根据Harris角点检测算法检测左眼图像与右眼图像中观察区,找出左眼图像与右眼图
像对应的角点特征;
根据水平边缘Sobel算子及垂直边缘Sobel算子检测左眼图像与右眼图像中观察区,找
出左眼图像与右眼图像对应的边缘特征;
根据左眼图像与右眼图像对应的角点特征及边缘特征生成稀疏特征图。
4.如权利要求3所述的基于图像稀疏特征匹配的立体图像重构方法,其特征在于,所述
根据基于极线约束的SSDA算法分别对左眼图像与右眼图像的角点特征及边缘特征进行匹
配,得到左眼图像与右眼图像的稀疏视差图的步骤,具体包括:
根据基于极线约束的SSDA算法找出与左眼图像的目标像素点的对应的匹配特征点;
根据基于极线约束的SSDA算法找出与右眼图像的目标像素点的对应的匹配特征点;
判断两次计算的匹配特征点是否相同,若是则保留匹配特征点,并根据匹配特征点得
到左眼图像与右眼图像的稀疏视差图,若否则去除保留匹配特征点。
5.如权利要求1所述的基于图像稀疏特征匹配的立体图像重构方法,其特征在于,所述
根据图像的稠密视差图及测定参数重构观察区的立体模型的步骤,具体包括:
根据图像的稠密视差图及测定参数求取观察区内所有像素点的三维坐标;
对观察区内所有三维坐标的像素点进行渲染形成立体图像。
6.一种基于图像稀疏特征匹配的立体图像重构装置,其特征在于,包括:
校正模块,用于校正获取的左眼图像及右眼图像;
检测模块,用于分别检测经校正的左眼图像与右眼图像中观察区的角点及边缘,得到
左眼图像与右眼图像的角点特征及边缘特征;
匹配模块,用于根据基于极线约束的SSDA算法分别对左眼图像与右眼图像的角点特征
及边缘特征进行匹配,得到左眼图像与右眼图像的稀疏视差图;
差值运算模块,用于对左眼图像与右眼图像的稀疏视差图进行图像差值运算,得到图
像的稠密视差图;
重构模块,用于根据图像的稠密视差图及测定参数重构观察区的立体模型。
7.如权利要求6所述的基于图像稀疏特征匹配的立体图像重构装置,其特征在于,所述
校正模块具体用于:
从左眼图像及右眼图像中选取多个匹配点,并计算对应的基础矩阵;
根据左眼图像及右眼图像各自极线交点的原则对应计算出左极点及右极点;
选择一矩阵作为右眼图像的变换矩阵,并根据变换矩阵将右极点映射到无穷远极点
处;
根据基础矩阵及变换矩阵计算出左眼图像的变换矩阵;
根据右眼图像的变换矩阵及左眼图像的变换矩阵重新采样左眼图像及右眼图像,以校
正获取的左眼图像及右眼图像。
8.如权利要求6所述的基于图像稀疏特征匹配的立体图像重构装置,其特征在于,所述
检测模块具体用于:
根据Harris角点检测算法检测左眼图像与右眼图像中观察区,找出左眼图像与右眼图
像对应的角点特征;
根据水平边缘Sobel算子及垂直边缘Sobel算子检测左眼图像与右眼图像中观察区,找
出左眼图像与右眼图像对应的边缘特征;
根据左眼图像与右眼图像对应的角点特征及边缘特征生成稀疏特征图。
9.如权利要求8所述的基于图像稀疏特征匹配的立体图像重构装置,其特征在于,所述
匹配模块具体用于:
根据基于极线约束的SSDA算法找出与左眼图像的目标像素点的对应的匹配特征点;
根据基于极线约束的SSDA算法找出与右眼图像的目标像素点的对应的匹配特征点;
判断两次计算的匹配特征点是否相同,若是则保留匹配特征点,并根据匹配特征点得
到左眼图像与右眼图像的稀疏视差图,若否则去除保留匹配特征点。
10.如权利要求6所述的基于图像稀疏特征匹配的立体图像重构装置,其特征在于,所
述重构模块具体用于:
根据图像的稠密视差图及测定参数求取观察区内所有像素点的三维坐标;
对观察区内所有三维坐标的像素点进行渲染形成立体图像。

关 键 词:
基于 图像 稀疏 特征 匹配 立体 方法 装置
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