电子信息技术

本发明公开了一种用于鱼眼图像的非局部立体匹配算法，首先根据鱼眼相机成像模型推导出鱼眼立体系统的对极曲线约束，以极曲线约束为基础规范对应点的搜索路径计算初始匹配代价；然后对初始匹配代价空间进行信任传播优化，防止大面积的错误代价值进入代价聚合过程，将基于最小生成树(MST)的非局部代价聚合算法应用于鱼眼图像，对优化后的匹配代价空间进行代价聚合；最后使用赢家通吃策略计算视差图，对视差误匹配区域进行基于视差的分块优化，从而获得鱼眼图像稠密视差结果。

提升图像匹配精度：该算法通过非局部信息融合，显著提高鱼眼图像的立体匹配精度，适用于复杂场景的三维重建和深度感知。

增强算法鲁棒性：非局部立体匹配算法能够有效应对鱼眼图像的畸变和噪声，提升算法在复杂环境下的稳定性和可靠性。

推动计算机视觉应用：该技术为虚拟现实、增强现实和机器人导航等领域提供高效解决方案，推动计算机视觉技术的创新与应用。

拓展智能监控领域：在智能监控系统中，该算法可实现鱼眼摄像头的高精度目标定位与跟踪，提升监控系统的智能化水平。

本发明直接对鱼眼图像进行匹配处理，处理过程稳定、可靠，并不涉及矫正过程；通过实施本发明提出的非局部立体匹配算法，可以获得鱼眼图像稠密视差图；能够有效优化鱼眼成像结构，提高鱼眼图像的匹配精度。