Phương pháp Semi-global matching:

2.7. Stereo matching:

2.7.2. Phương pháp Semi-global matching:

Semi-global matching (SGM) [13] là một thuật toán thị giác máy tính để ước tính bản đờ chênh lệch từ một cặp ảnh được chụp từ stereo camera và đã được chỉnh sửa. Thuật toán được giới thiệu vào năm 2005 do Heiko Hirschmuller nghiên cứu ra khi ông đang làm việc tại trung tâm hàng không vũ trụ Đức. Với thời gian chạy có thể dự đốn được, sự cân bằng giũa chất lượng kết quả và thời gian tính tốn cũng như khả năng phù

Số hiệu: HD/QT-PKHCN-QHQT-NCKHSV/00 Lần soát xét: 00 Ngày hiệu lực: 01/4/2020 Trang: 35/90

hợp để triển khai song song nhanh chóng trong ASIC hoặc FPGA. Nó đã được ứng dụng rộng rãi trong các ứng dụng sử dụng stereo camera theo thời gian thực như robot và trình điều khiển nâng cao hệ thống hỗ trợ.

Các bước thực hiện thuật toán semi-global matching [14] là: Bước 1: Khởi tạo các hướng di chuyển hội tụ về pixel p.

Bước 2: Trong quá trình di chuyển theo các hướng sẽ tạo ra tập hợp các điểm pixel và các Cost (đã tính ở bước 1 phần 2.7.1) của pixel này sẽ đóng góp một phần vào cost của pixel p.

Bước 3: Tổng hợp cost của các hướng đi tại pixel p.

Bước 4: Tìm pixel có giá trị cost thấp nhất và sau đó tạo thành bản đờ chênh lệch (disparity maps).

Hình 34 Phương pháp semi-global matching

Thuật tốn SGM chính là việc cực tiểu hóa hàm E cho bản đờ chênh lệch D như sau:   1 2 ( ) , 1 1 p p p p q p q p q N q N E D C p D P I D D P I D D                         (2.21)

Với các hướng r thì tởng giá trị cost tại pixel p của disparity thứ D có dạng như sau:

( , ) r( , )

r

S p d L p d (2.22)

Số hiệu: HD/QT-PKHCN-QHQT-NCKHSV/00 Lần soát xét: 00 Ngày hiệu lực: 01/4/2020 Trang: 36/90

  1 1 2

( , ) , min( ( , ), ( , 1) , ( , 1) ,min ( , ) ) min ( , )

r r r r i r k r

L p d C p d  L p r d L p r d   P L p r d  P L p r i P  L p r k

Với

 , 

C p d là giá trị cost hiện tại của pixel p tại disparity thứ d.

Hệ số P P1, 2 được cài đặt cho sự thay đổi độ chênh lệch disparity. Ví dụ với d=8 thì giá trị d=7 và d=9 thì sẽ được thêm hệ sốP1, cịn đối với các trường hợp nhỏ hơn d-1 hoặc lớn hơn d+1 thì sẽ được thêm hệ số P2, hệ số P1P2.

( , )

r

L pr d là giá trị cost của pixel trước đó theo hướng r tại disparity map thứ d. 1

( , 1)

r

L p r d  P là giá trị cost của pixel trước đó theo hướng r tại bản đồ chênh lệch thứ d1, nên thêm hệ số P1 vào.

1

( , 1)

r

L p r d  P là giá trị cost của pixel trước đó theo hướng r tại bản đờ chênh lệch thứ d1, nên thêm hệ số P1 vào.

2

miniL pr( r i, )P là tìm ra giá trị cost nhỏ nhất của pixel trước đó theo hướng r tại bản đờ chênh lệch nhỏ hơn d1 và lớn hơn d1, nên thêm hệ số P2 vào.

minkL pr( r k, ) là tìm ra giá trị cost nhỏ nhất của pixel trước đó theo hướng r trên tất cả disparity.

Sau khi tính được tởng cost của tất cả các hướng. Ta sẽ dựa theo cách tiếp cận winner-takes-all làm disparity map cuối cùng.