專利名稱：一種自適應(yīng)加權(quán)立體匹配算法、立體顯示采集裝置及系統(tǒng)的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及圖像顯示技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種自適應(yīng)加權(quán)立體匹配算法、立體顯示采集裝置及系統(tǒng)。
背景技術(shù)：
普通的二維視頻圖像無(wú)法使得用戶從中獲得深度信息，且觀看者不能任意選擇所處的位置與觀看角度。相對(duì)于普通的二維視頻，三維視頻能夠使用戶自由選擇觀看的視點(diǎn)與視角，體驗(yàn)三維立體視覺(jué)感知，三維視頻相關(guān)技術(shù)是近些年來(lái)的研究熱點(diǎn)和難點(diǎn)。圖1 為裸視三維視頻系統(tǒng)基本架構(gòu)，三維視頻系統(tǒng)指從三維視頻數(shù)據(jù)采集、處理、編碼、傳輸，到三維視圖生成、顯示的一個(gè)完整系統(tǒng)，涉及信號(hào)處理、視頻壓縮編碼、網(wǎng)絡(luò)通信、計(jì)算機(jī)圖形學(xué)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)等多個(gè)研究領(lǐng)域。圖2為左圖像與視差圖像獨(dú)立編碼，圖3左圖像與視差圖聯(lián)合編碼，圖4傳輸層編碼方案，圖5裸視三維視頻顯示端方案設(shè)計(jì)。許多研究機(jī)構(gòu)對(duì)三維視頻系統(tǒng)及相關(guān)技術(shù)進(jìn)行了深入研究，主要包括三維視頻信息采集與處理，三維視頻信息編碼與傳輸，三維重建與顯示等方面。著裸視三維顯示器的發(fā)展，尤其是以飛利浦公司開(kāi)發(fā)的Wow 3D顯示器為代表的裸視三維顯示器的問(wèn)世，以J. Congote，I. Barandiaran等人開(kāi)發(fā)的裸視三維視頻系統(tǒng)及 I. Feldmann, W. Waizenegger等人開(kāi)發(fā)的交互式三維視頻會(huì)議系統(tǒng)為代表，國(guó)際上已有很多研究機(jī)構(gòu)對(duì)基于裸視三維顯示器的三維視頻系統(tǒng)進(jìn)行研究。此外，國(guó)內(nèi)各高校與研究結(jié)構(gòu)也對(duì)三維視頻系統(tǒng)進(jìn)行了研究，但大都集中在各模塊關(guān)鍵技術(shù)的研究，對(duì)裸視三維視頻系統(tǒng)的研究幾乎是空白！在三維視頻信息數(shù)據(jù)采集模塊，通常使用不同空間排列方式的多攝像機(jī)陣列采集得到三維視頻信息，在使用多攝像機(jī)陣列時(shí)需對(duì)各攝像機(jī)進(jìn)行標(biāo)定與同步操作。為實(shí)現(xiàn)裸視三維視頻的顯示，可通過(guò)增加攝像機(jī)的數(shù)量來(lái)獲得多角度的三維視頻信息，但攝像機(jī)數(shù)量的增多使得信息量增大，會(huì)大大降低數(shù)據(jù)處理的速度，增加編碼及傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量。針對(duì)此問(wèn)題，采用立體匹配算法得到視差圖，將視差圖和參考圖像一起表征三維信息，從而大大減少處理傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量，改善裸視三維視頻系統(tǒng)的運(yùn)行時(shí)間。視差圖的獲取采用立體匹配算法計(jì)算得到。立體匹配是指在立體圖像對(duì)中確定空間同一景物點(diǎn)在不同成像平面中像點(diǎn)的對(duì)應(yīng)關(guān)系的過(guò)程，其實(shí)質(zhì)上可以歸結(jié)為圖像特征之間的相似性評(píng)價(jià)問(wèn)題。雙目立體視覺(jué)是基于視差原理，根據(jù)三角法原理進(jìn)行三維信息的獲取。立體匹配算法根據(jù)采用優(yōu)化方法的不同，可以分為局部的立體匹配算法和全局的立體匹配算法；根據(jù)匹配基元的不同，立體匹配算法可以分為基于區(qū)域的匹配算法、基于特征的匹配算法和基于相位的匹配算法；根據(jù)匹配生成視差圖的不同，可以分為稀疏視差匹配算法和稠密的視差匹配算法。國(guó)內(nèi)外的研究均是通過(guò)盡量建立能反映像素的真實(shí)視差值的能量函數(shù)進(jìn)行估計(jì)視差值，采用不同的相似度度量函數(shù)以及使用不同的基元來(lái)進(jìn)行匹配。國(guó)際上主要是基于顏色分割進(jìn)行全局立體匹配，在局部立體匹配方面，在聚合上
4采用了自適應(yīng)的加權(quán)進(jìn)行聚合，同時(shí)也采用多窗體、自適應(yīng)支持窗體的匹配算法。國(guó)內(nèi)主要是在基于特征的選擇上，以及在匹配的相似度的度量上進(jìn)行研究，同時(shí)針對(duì)遮擋問(wèn)題、弱紋理問(wèn)題也進(jìn)行了討論。其中以Jian sun為代表的微軟研究院，在全局立體匹配算法和遮擋問(wèn)題、弱紋理方面具有很深的研究。以國(guó)防科技大學(xué)文貢堅(jiān)為代表的電子科學(xué)與工程技術(shù)學(xué)院ATR重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，他們主要是采用新的特征、新的匹配準(zhǔn)則進(jìn)行立體匹配，同時(shí)針對(duì)大遮擋匹配問(wèn)題進(jìn)行了處理和研究?；诠潭ù暗姆椒ㄊ亲罨镜牧Ⅲw匹配方法，該方法的核心思想是計(jì)算以待匹配像素為中心的矩形窗相似度，將相關(guān)性最高的那個(gè)點(diǎn)對(duì)作為最佳的匹配。選擇窗口的大小為關(guān)鍵的問(wèn)題，如果選擇大的窗口，那么低紋理區(qū)域的匹配精確率會(huì)增加，但邊緣處的視差就會(huì)模糊不清，如果選擇小的窗口，那么低紋理區(qū)域的匹配精確率就會(huì)下降。為解決窗口大小選擇的問(wèn)題，可以采用各種優(yōu)化策略進(jìn)行處理，例如可變窗以及多重窗等。但基于固定窗的立體匹配方法，無(wú)論窗口如何選擇，窗口內(nèi)的權(quán)值都是相等的，這樣導(dǎo)致所有的像素點(diǎn)的匹配窗口大小是相同的，在邊緣區(qū)域會(huì)出現(xiàn)誤匹配的幾率很大。^on等人從人類視覺(jué)心理學(xué)出發(fā)，提出的一種自適應(yīng)加權(quán)立體匹配算法，根據(jù)像素之間的位置和顏色差異對(duì)窗口內(nèi)原始像素代價(jià)賦以不同的加權(quán)，然后再加以聚合，很多研究表明該算法是所有局部立體匹配算法中匹配效果最好的，且最后得到的結(jié)果可以和全局優(yōu)化的結(jié)果相比。但自適應(yīng)加權(quán)算法的運(yùn)算速度比較慢，復(fù)雜度較高，加權(quán)的保存需要極大的存儲(chǔ)空間，這部分抵消了局部算法優(yōu)越性。目前裸視三維視頻的關(guān)鍵在于新視點(diǎn)內(nèi)容產(chǎn)生，即虛擬視點(diǎn)繪制技術(shù)，按照?qǐng)鼍皟?nèi)容的表現(xiàn)形式，傳統(tǒng)的虛擬視點(diǎn)繪制方法一般分為基于模型繪制(Model-Based Rendering，MBR)和基于圖像繪制(Image-Based Rendering, IBR)兩大類。MBR方法通過(guò)對(duì)場(chǎng)景的三維重建，在獲得場(chǎng)景的網(wǎng)格和紋理信息后，通過(guò)計(jì)算機(jī)圖形學(xué)繪制光線的方法旋轉(zhuǎn)平移得到新視點(diǎn)的圖像，其計(jì)算十分復(fù)雜，MBR方法一般只適用于簡(jiǎn)單的單個(gè)目標(biāo)物體的三維建模、虛擬現(xiàn)實(shí)以及計(jì)算機(jī)圖形學(xué)等領(lǐng)域，而不適用于交互式視頻影像內(nèi)容。IBR方法避免了復(fù)雜場(chǎng)景二維重建這一繁瑣的環(huán)節(jié)，從已知的平面圖像，插值合成虛擬視點(diǎn)下的圖像，相比MBR方法，IBR繪制方法對(duì)計(jì)算機(jī)的要求不高，能夠合成具有很強(qiáng)真實(shí)感的新視點(diǎn)圖像，且對(duì)場(chǎng)景結(jié)構(gòu)沒(méi)有太多要求，但I(xiàn)BR繪制需要傳輸?shù)囊曨l信息遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于MBR方法，這就對(duì)視頻壓縮編碼和視點(diǎn)合成方法提出了挑戰(zhàn)。為降低視點(diǎn)的采樣密度，McMillan等人首次提出了利用場(chǎng)景深度的這一內(nèi)在的幾何信息，通過(guò)3D變換這一圖形學(xué)方法來(lái)繪制虛擬視點(diǎn)，基于深度圖像的繪制技術(shù) (Depth-Image Based Rendering, DIBR)由此產(chǎn)生。DIBR繪制技術(shù)部分的使用了場(chǎng)景的幾何信息，但不需要對(duì)場(chǎng)景進(jìn)行三維建模。在基于視差的插值方法(也稱為二維變形法，視圖變形法)中，可以從給定的一對(duì)真實(shí)視圖及兩者間的密集對(duì)應(yīng)關(guān)系表中，插值出新的透視視圖。這一對(duì)真實(shí)視圖彼此間的相對(duì)姿態(tài)必須是已知的，這樣便能計(jì)算出兩者間的對(duì)極幾何信息，由此信息恢復(fù)出每個(gè)圖像點(diǎn)所對(duì)應(yīng)的方向向量，而由視差可以恢復(fù)出每對(duì)圖像對(duì)應(yīng)關(guān)系中的對(duì)極偏移量。Chen和 Williams等人提出了一種基于對(duì)二維對(duì)應(yīng)視差的長(zhǎng)度進(jìn)行線性插值的視圖差值的方法，使用此方法，所生成的虛擬視圖將位于真實(shí)相機(jī)中心的連線上，當(dāng)真實(shí)相機(jī)出于校正的標(biāo)準(zhǔn)雙目立體幾何中時(shí)，能夠獲得正確的透視視圖。Seitz和Dyer等人將此插值方法擴(kuò)展為一種視圖變形的方法，在此方法中，真實(shí)視圖在進(jìn)行視差插值前預(yù)先按標(biāo)準(zhǔn)雙目立體幾何進(jìn)行校正。Cooke等人將視圖變形技術(shù)應(yīng)用在了三維視頻會(huì)議中，他們從分割后的視差圖以及各視點(diǎn)的圖像中，整合出了一種具有低冗余度的特殊場(chǎng)景表現(xiàn)形式，從而提高了傳輸效能。為了實(shí)際應(yīng)用的需要，匹配效果好的立體匹配算法的運(yùn)行時(shí)間比較長(zhǎng)，對(duì)于實(shí)時(shí)性要求較高的裸視三維視頻系統(tǒng)而言，需要提高立體匹配算法的實(shí)時(shí)性能。相比其他局部的立體匹配算法，自適應(yīng)加權(quán)立體匹配算法是匹配效果最好的，且自適應(yīng)加權(quán)立體匹配算法的匹配效果可與全局的立體匹配算法相媲美，兼顧立體匹配精度和算法實(shí)時(shí)性，自適應(yīng)加權(quán)立體匹配算法更成為了目前的研究熱點(diǎn)之一。為使基于可變窗的自適應(yīng)加權(quán)立體匹配算法接近實(shí)時(shí)性，故采用基于GPU的CUDA (Compute Unified Device Architecture)平臺(tái)對(duì)立體匹配算法進(jìn)行并行運(yùn)算加速，以滿足裸視三維視頻的實(shí)時(shí)顯示需要。然而自適應(yīng)加權(quán)立體匹配算法的匹配窗口具有固定性。因此，在自適應(yīng)加權(quán)立體匹配算法的設(shè)計(jì)中，尋找一種基于可變窗的自適應(yīng)加權(quán)立體匹配算法變得尤為重要。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明解決的技術(shù)問(wèn)題在于如何減少所需的攝像機(jī)數(shù)量和需要傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量，但同樣可以體驗(yàn)到三維效果。為了解決以上問(wèn)題，本發(fā)明提供一種自適應(yīng)加權(quán)立體匹配算法，包括以下步驟雙目立體圖像的獲?。幌袼攸c(diǎn)支持窗的選擇，計(jì)算每一個(gè)像素的真實(shí)支持窗，對(duì)于每個(gè)像素點(diǎn)，其支持像素點(diǎn)所構(gòu)成的支持窗的大小和形狀不同；支持窗內(nèi)支持權(quán)重計(jì)算；代價(jià)聚合能量函數(shù)計(jì)算；像素點(diǎn)的視差值計(jì)算；
原始左對(duì)右視差圖獲得。進(jìn)一步，作為一種優(yōu)選方案，在所述原始左對(duì)右視差圖獲得之后，還包括視差優(yōu)化計(jì)算，如果一個(gè)像素點(diǎn)左右鄰域像素的視差相等，則賦予該像素其左右鄰域像素視差值；如果一個(gè)像素點(diǎn)上下鄰域像素的視差相等，則賦予該像素其上下鄰域像素的視差值；其他情況保持視差值不變；最終左對(duì)右視差圖獲得。本發(fā)明還公開(kāi)了立體顯示采集裝置，包括雙目立體圖像的獲取模塊；像素點(diǎn)支持窗的選擇模塊，用于計(jì)算每一個(gè)像素的真實(shí)支持窗，對(duì)于每個(gè)像素點(diǎn)， 其支持像素點(diǎn)所構(gòu)成的支持窗的大小和形狀不同；支持窗內(nèi)支持權(quán)重計(jì)算模塊，用于計(jì)算支持窗內(nèi)支持權(quán)重計(jì)算；代價(jià)聚合能量函數(shù)計(jì)算模塊，用于代價(jià)聚合能量函數(shù)計(jì)算；像素點(diǎn)的視差值計(jì)算模塊，用于像素點(diǎn)的視差值計(jì)算；原始左對(duì)右視差圖獲得模塊。本發(fā)明還公開(kāi)了立體顯示系統(tǒng)，包括立體顯示采集裝置、網(wǎng)絡(luò)編碼傳輸裝置和立體顯示終端裝置，所述立體顯示采集裝置包括雙目立體圖像的獲取模塊；
像素點(diǎn)支持窗的選擇模塊，用于計(jì)算每一個(gè)像素的真實(shí)支持窗，對(duì)于每個(gè)像素點(diǎn)， 其支持像素點(diǎn)所構(gòu)成的支持窗的大小和形狀不同；支持窗內(nèi)支持權(quán)重計(jì)算模塊，用于計(jì)算支持窗內(nèi)支持權(quán)重計(jì)算；代價(jià)聚合能量函數(shù)計(jì)算模塊，用于代價(jià)聚合能量函數(shù)計(jì)算；像素點(diǎn)的視差值計(jì)算模塊，用于像素點(diǎn)的視差值計(jì)算；原始左對(duì)右視差圖獲得模塊。本發(fā)明由于采用自適應(yīng)加權(quán)立體匹配算法，減少了所需的攝像機(jī)數(shù)量和需要傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量，但同樣可以體驗(yàn)到三維效果。


當(dāng)結(jié)合附圖考慮時(shí)，通過(guò)參照下面的詳細(xì)描述，能夠更完整更好地理解本發(fā)明以及容易得知其中許多伴隨的優(yōu)點(diǎn)，但此處所說(shuō)明的附圖用來(lái)提供對(duì)本發(fā)明的進(jìn)一步理解， 構(gòu)成本發(fā)明的一部分，本發(fā)明的示意性實(shí)施例及其說(shuō)明用于解釋本發(fā)明，并不構(gòu)成對(duì)本發(fā)明的不當(dāng)限定，其中圖1裸視三維視頻系統(tǒng)基本架構(gòu)；圖2左圖像與視差圖像獨(dú)立編碼示意圖；圖3左圖像與視差圖聯(lián)合編碼示意圖；圖4傳輸層編碼方案示意圖；圖5裸視三維視頻顯示端方案設(shè)計(jì)示意圖；圖6三維視頻信息采集端方案設(shè)計(jì)示意圖；圖7基于可變窗的自適應(yīng)加權(quán)立體匹配算法框圖；圖8基于可變窗的自適應(yīng)加權(quán)立體匹配算法流程圖。
具體實(shí)施例方式以下參照?qǐng)D6-8對(duì)本發(fā)明的實(shí)施例進(jìn)行說(shuō)明。為使上述目的、特征和優(yōu)點(diǎn)能夠更加明顯易懂，下面結(jié)合附圖和具體實(shí)施方式
對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步詳細(xì)的說(shuō)明。實(shí)施例1 如圖7所示，一種自適應(yīng)加權(quán)立體匹配算法，包括以下步驟S701、S702，雙目立體圖像的獲??；S703，像素點(diǎn)支持窗的選擇，計(jì)算每一個(gè)像素的真實(shí)支持窗，對(duì)于每個(gè)像素點(diǎn)，其支持像素點(diǎn)所構(gòu)成的支持窗的大小和形狀不同；S704，支持窗內(nèi)支持權(quán)重計(jì)算；S705，代價(jià)聚合能量函數(shù)計(jì)算；S706，像素點(diǎn)的視差值計(jì)算；S707，原始左對(duì)右視差圖獲得。進(jìn)一步，作為優(yōu)選方案，一種自適應(yīng)加權(quán)立體匹配算法，在所述原始左對(duì)右視差圖獲得S707之后，還包括S708，視差優(yōu)化計(jì)算，如果一個(gè)像素點(diǎn)左右鄰域像素的視差相等，則賦予該像素其左右鄰域像素視差值；如果一個(gè)像素點(diǎn)上下鄰域像素的視差相等，則賦予該像素其上下鄰域像素的視差值；其他情況保持視差值不變；S709，最終左對(duì)右視差圖獲得。實(shí)施例2:如圖6所示，一種立體顯示采集裝置，包括雙目立體相機(jī)601;IEEE1394數(shù)據(jù)線602，用于傳輸圖像數(shù)據(jù)；左視圖像603、右視圖像604，用于存在左右圖像；基于立體匹配算法的視差圖估計(jì)模塊605，包括像素點(diǎn)支持窗的選擇模塊，用于計(jì)算每一個(gè)像素的真實(shí)支持窗，對(duì)于每個(gè)像素點(diǎn)， 其支持像素點(diǎn)所構(gòu)成的支持窗的大小和形狀不同；支持窗內(nèi)支持權(quán)重計(jì)算模塊，用于計(jì)算支持窗內(nèi)支持權(quán)重計(jì)算；代價(jià)聚合能量函數(shù)計(jì)算模塊，用于代價(jià)聚合能量函數(shù)計(jì)算；像素點(diǎn)的視差值計(jì)算模塊，用于像素點(diǎn)的視差值計(jì)算；參考圖像606、視差圖像607存儲(chǔ)模塊；基于H. 264/AVC的視頻編碼模塊608 ；網(wǎng)絡(luò)層編碼模塊609。實(shí)施例3 如圖8所述，S801、設(shè)定視差值d的范圍；S802、讀取左圖像；S803、取中心像素； S804原始目標(biāo)支持窗設(shè)定；S805、讀取右圖像；S806、對(duì)應(yīng)像素；S807原始參考支持窗設(shè)定； S808、循環(huán)判斷；S809、判斷是否為支持像素點(diǎn)；S810確定坐標(biāo)；S811、計(jì)算左圖兩點(diǎn)顏色和空間距離；S812、計(jì)算右圖兩點(diǎn)顏色和空間距離；S813、計(jì)算左圖權(quán)值；S815、計(jì)算右圖權(quán)值；S814、計(jì)算原始代價(jià)函數(shù)；S817、S918、賦初始值；S818、S823、代價(jià)聚合能量函數(shù)計(jì)算； S822、判斷循環(huán)是否結(jié)束；S816、S820、S821、循環(huán)判斷并賦值；S824、求最小值；S825、獲得初始最優(yōu)視差；S826、濾波計(jì)算；S827、最終最優(yōu)視差。雖然視覺(jué)聚類的規(guī)則很多，但是在立體匹配算法中，相似性是起主導(dǎo)作用的，利用顏色之間的相似性聚類原則來(lái)選擇和估計(jì)支持像素。對(duì)于給定的像素點(diǎn)P，根據(jù)人眼的聚合規(guī)則，像素點(diǎn)h與像素點(diǎn)ρ是相似的，而像素點(diǎn)q與像素點(diǎn)P不相似，所以可以認(rèn)為像素點(diǎn) q不是像素點(diǎn)P的支持像素，而像素點(diǎn)h是給定像素點(diǎn)ρ的支持像素。我們假設(shè)pr、pr、pb分別代表像素點(diǎn)ρ在RGB顏色空間的紅色、綠色和藍(lán)色分量， 定義像素P，q間的顏色距離fc (p，q)如下fc (p，q) = I pr-qr | + | pg_qg | + | pb_qb | (1)判斷像素點(diǎn)q是否為像素點(diǎn)ρ的支持像素，首先定義fc (pL，qL) = | pLr-qLr | + | pLg-qLg | + | pLb_qLb |然后設(shè)置一個(gè)閾值Tl來(lái)判定像素點(diǎn)q是否為像素點(diǎn)ρ的支持像素，并給定一個(gè)比例函數(shù)Rs (p，q)。如果fc (pL, qL)彡T1時(shí)，則我們認(rèn)為像素qL是像素Pl的支持像素，Rs (p，q) = 1 ；如果fc (qL, qL) > T1，像素qL不是像素pL的支持像素，Rs (p，q) = 0。在支持像素點(diǎn)被選出后，便得到像素點(diǎn)ρ的支持窗口，由于支持像素點(diǎn)可能是不連續(xù)的存在，故基于可變窗的自適應(yīng)加權(quán)立體匹配算法中的支持窗體中也存在一定的不連續(xù)性，大小和形狀可變。在選定支持窗體后，本文采用的自適應(yīng)加權(quán)代價(jià)函數(shù)是通過(guò)像素顏色相似性和幾何距離相近性來(lái)計(jì)算匹配窗中每個(gè)像素的加權(quán)，且與傳統(tǒng)算法中像素點(diǎn)之間的顏色相似性在CIELab顏色空間計(jì)算不同，提出的算法中在RGB空間進(jìn)行計(jì)算，加權(quán)計(jì)算為
權(quán)利要求
1.一種自適應(yīng)加權(quán)立體匹配算法，其特征在于包括以下步驟 雙目立體圖像的獲取；像素點(diǎn)支持窗的選擇，計(jì)算每一個(gè)像素的真實(shí)支持窗，對(duì)于每個(gè)像素點(diǎn)，其支持像素點(diǎn)所構(gòu)成的支持窗的大小和形狀不同； 支持窗內(nèi)支持權(quán)重計(jì)算； 代價(jià)聚合能量函數(shù)計(jì)算； 像素點(diǎn)的視差值計(jì)算； 原始左對(duì)右視差圖獲得。
2.如權(quán)利要求1所述一種自適應(yīng)加權(quán)立體匹配算法，其特征在于在所述原始左對(duì)右視差圖獲得之后，還包括視差優(yōu)化計(jì)算，如果一個(gè)像素點(diǎn)左右鄰域像素的視差相等，則賦予該像素其左右鄰域像素視差值；如果一個(gè)像素點(diǎn)上下鄰域像素的視差相等，則賦予該像素其上下鄰域像素的視差值；其他情況保持視差值不變； 最終左對(duì)右視差圖獲得。
3.如權(quán)利要求1或2所述一種自適應(yīng)加權(quán)立體匹配算法，其特征在于所述所有步驟在CUDA運(yùn)算平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)。
4.一種使用方法1至3之一的立體顯示采集裝置，其特征在于，包括 雙目立體圖像的獲取模塊；像素點(diǎn)支持窗的選擇模塊，用于計(jì)算每一個(gè)像素的真實(shí)支持窗，對(duì)于每個(gè)像素點(diǎn)，其支持像素點(diǎn)所構(gòu)成的支持窗的大小和形狀不同；支持窗內(nèi)支持權(quán)重計(jì)算模塊，用于計(jì)算支持窗內(nèi)支持權(quán)重計(jì)算； 代價(jià)聚合能量函數(shù)計(jì)算模塊，用于代價(jià)聚合能量函數(shù)計(jì)算； 像素點(diǎn)的視差值計(jì)算模塊，用于像素點(diǎn)的視差值計(jì)算； 原始左對(duì)右視差圖獲得模塊。
5.如權(quán)利要求4所述立體顯示采集裝置，其特征在于在原始左對(duì)右視差圖獲得模塊之后還包括以下模塊視差優(yōu)化計(jì)算模塊，如果一個(gè)像素點(diǎn)左右鄰域像素的視差相等，則賦予該像素其左右鄰域像素視差值；如果一個(gè)像素點(diǎn)上下鄰域像素的視差相等，則賦予該像素其上下鄰域像素的視差值；其他情況保持視差值不變； 最終左對(duì)右視差圖獲得模塊。
6.一種立體顯示系統(tǒng)，其特征在于，包括立體顯示采集裝置、網(wǎng)絡(luò)編碼傳輸裝置和立體顯示終端裝置，所述立體顯示采集裝置包括雙目立體圖像的獲取模塊；像素點(diǎn)支持窗的選擇模塊，用于計(jì)算每一個(gè)像素的真實(shí)支持窗，對(duì)于每個(gè)像素點(diǎn)，其支持像素點(diǎn)所構(gòu)成的支持窗的大小和形狀不同；支持窗內(nèi)支持權(quán)重計(jì)算模塊，用于計(jì)算支持窗內(nèi)支持權(quán)重計(jì)算； 代價(jià)聚合能量函數(shù)計(jì)算模塊，用于代價(jià)聚合能量函數(shù)計(jì)算； 像素點(diǎn)的視差值計(jì)算模塊，用于像素點(diǎn)的視差值計(jì)算； 原始左對(duì)右視差圖獲得模塊。
7.如權(quán)利要求6所述一種立體顯示系統(tǒng)，其特征在于，在原始左對(duì)右視差圖獲得模塊之后還包括以下模塊視差優(yōu)化計(jì)算模塊，如果一個(gè)像素點(diǎn)左右鄰域像素的視差相等，則賦予該像素其左右鄰域像素視差值；如果一個(gè)像素點(diǎn)上下鄰域像素的視差相等，則賦予該像素其上下鄰域像素的視差值；其他情況保持視差值不變； 最終左對(duì)右視差圖獲得模塊。
8.如權(quán)利要求6所述一種立體顯示系統(tǒng)，其特征在于，所述立體顯示終端裝置采用視差的視圖變形法完成多視點(diǎn)的渲染。
全文摘要
本發(fā)明公開(kāi)了一種自適應(yīng)加權(quán)立體匹配算法，包括以下步驟雙目立體圖像的獲??；像素點(diǎn)支持窗的選擇，計(jì)算每一個(gè)像素的真實(shí)支持窗，對(duì)于每個(gè)像素點(diǎn)，其支持像素點(diǎn)所構(gòu)成的支持窗的大小和形狀不同；支持窗內(nèi)支持權(quán)重計(jì)算；代價(jià)聚合能量函數(shù)計(jì)算；像素點(diǎn)的視差值計(jì)算；原始左對(duì)右視差圖獲得。本發(fā)明還公開(kāi)了一種立體顯示采集裝置及系統(tǒng)。本發(fā)明可用于立體顯示技術(shù)領(lǐng)域，改善立體匹配效果，利用較少數(shù)據(jù)量得到必須的三維信息。
文檔編號(hào)H04N13/00GK102572485SQ201210023079
公開(kāi)日2012年7月11日 申請(qǐng)日期2012年2月2日 優(yōu)先權(quán)日2012年2月2日
發(fā)明者楊光臨, 楊志超, 王道憲 申請(qǐng)人:北京大學(xué)