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龙图腾网恭喜安徽建筑大学申请的专利一种基于超像素分割的多尺度立体匹配方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119477933B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-28发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510052450.3，技术领域涉及：G06T7/10；该发明授权一种基于超像素分割的多尺度立体匹配方法及系统是由雷经发;韦子涵;孙虹;李永玲;张淼;赵汝海;王璐;刘涛设计研发完成，并于2025-01-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于超像素分割的多尺度立体匹配方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及多尺度立体匹配技术领域，公开了一种基于超像素分割的多尺度立体匹配方法及系统，该方法包括以下步骤：获取左右图像和拍摄环境的光照强度；对左图像进行图像分割；检测左图像中的小目标物体确定高斯金字塔层数并构建左右图像的高斯金字塔；计算改进的Census代价、SAD代价和梯度代价及各代价的环境权重系数，计算高斯金字塔的总融合代价；进行代价聚合；计算左图像中所有像素点的视差值并进行视差优化。本发明不仅可以有效地解决现有超像素分割算法中超像素个数需要人为设定、结果图过分割现象严重的问题，而且还可以有效地解决单一匹配代价造成的匹配精度低和匹配代价对光照变化不敏感的问题。

本发明授权一种基于超像素分割的多尺度立体匹配方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于超像素分割的多尺度立体匹配方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、利用照度计检测环境中的光照强度，并通过双目相机获取左右图像，进行双目标定、畸变校正及极线矫正处理；S2、基于SLIC算法的超像素分割法，对处理后的左图像进行图像分割，得到分割后图像的超像素标签图；S3、利用YOLOv5网络检测左图像中的小目标物体，结合检测结果和分割结果确定高斯金字塔层数，并构建左右图像的高斯金字塔；S4、根据高斯金字塔每层图像分别计算改进的Census代价、SAD代价和梯度代价，结合光照强度和分割结果确定各代价的环境权重系数，将改进的Census代价、SAD代价和梯度代价归一化后的加权均值作为每层的代价，并通过上采样和求均值的方式计算高斯金字塔的总融合代价；其中，改进的Census代价的计算公式为：Ccensusp，d，i＝Hamming[Si，Lp，Si，Rp-d] SAD代价的计算公式为： 梯度代价的计算公式为： 环境权重系数的计算公式为： γGRD＝δGRDlnEillγSAD＝3-γcensus+γGRD融合代价计算公式为：CCalcp，d，i＝γcensusρCcensusp，d，i，λcensus，i+γSADρCSADp，d，i，λSAD，i+γGRDρCGRDp，d，i，λGRD，i 式中，Ccensusp，d，i为高斯金字塔中第i层左图像中像素点p在视差值d下的代价值，Si，Lp为高斯金字塔中第i层左图像中像素点p的Census变换码，Si，Rp-d为高斯金字塔中第i层右图像对应像素点p-d的Census变换码，Sp为像素点p的Census变换码，q为窗口内除像素点p之外的像素点，Np为像素点p领域窗口像素集合，为编码连接运算符，ξ[*，*]为编码函数，Ip为窗口内像素点p的灰度值，Iq为窗口内除像素点p之外的像素点q的灰度值，CSADp，a，i为在高斯金字塔中第i层左图像中像素点p在视差值为d下的SAD代价，Ii，Lp为在高斯金字塔中第i层左图像中像素点p的灰度值，Ii，Rp-a为在高斯金字塔中第i层右图像中与像素点p对应的视差值为d的像素点的灰度值，L为左图像，R为右图像，CGRDp，a，i为在高斯金字塔中第i层左图像中像素点p在视差值为d下的梯度代价，为x方向上的梯度值，为y方向上的梯度值，γcensus为改进Census代价的环境代价权重，w为左图像的宽度，h为左图像的高度，γGRD为梯度代价的环境代价权重，γSAD为SAD代价的环境代价权重，δcensus为改进Census代价的权重因子，OGRD为梯度代价的权重因子，Eill为光照强度，K为自适应超像素个数，Ccalcp，d，i为在高斯金字塔第i层左图像中像素点p在视差值d下的融合代价，ρc，λ，i为归一化后的代价值，λcensus为改进Census代价的归一化参数，λSAD为SAD代价的归一化参数，λGRD为梯度代价的归一化参数，c为匹配代价；S5、将每个像素点处使能量函数最小化的视差值作为代价聚合的结果视差值，基于八路径动态规划代价聚合算法，结合超像素标签图进行代价聚合，得到最终的聚合结果；S6、基于聚合代价计算左图像中所有像素点的视差值，并依次通过左右一致性检测、视差填充、中值滤波进行视差优化。

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