基于图像分割的双目测距方法技术

一种基于图像分割的双目测距方法，首先根据物体将左图像和右图像分割成各个区域，再根据亮度﹑宽度﹑高度﹑像素数量﹑水平距离﹑垂直距离对左图像和右图像分割得到的区域进行匹配，找到同一物体在左右图像中对应的区域，最后根据匹配区域的边缘点的水平距离计算视差。本发明专利技术分割得到的区域的边缘含有丰富的纹理信息，可以根据边缘的位置计算得到该区域的视差，能够得到紧密的视差图，对于含有大面积低纹理区域的场景尤其有效。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术设及计算机视觉领域，尤其设及一种。
技术介绍
目前流行的距离测量方法有超声波测距、雷达测距、激光测距和摄像机测距等。 其中超声波测距、雷达测距和激光测距属于主动式测距，需要主动发射超声波、毫米波、 微波或者激光等，具有成本高昂、测量精度高的特点，而摄像机测距属于被动式测距，只需 要光学成像系统，具有成本低廉、准确度高的特点。摄像机测距分为单目测距和双目测距， 其中双目测距的准确度更高，应用也更为广泛，是目前计算机视觉领域的一个重要研究方 向。双目测距主要有两个步骤：1、立体标定和立体校正：该步骤的目的是消除摄像机 的崎变并使得左右图像的对极线在同一水平线上W及达到行对准，立体标定和立体校正步 骤通常只需要在双目摄像机安装完毕后执行一次，然后把立体校正的参数保存下来供后续 步骤使用；2、立体匹配：该步骤的目的是要找到与左图中任意一点匹配的右图上的点，进 而计算出相应的视差，最终得到距离，立体匹配步骤在每一次采集图像后都要重新进行。双目测距的难点和重点是立体匹配，它对于测量距离的准确性有着至关重要 的影响，目前主流的立体匹配方法有：块匹配法度lockMatching)、半全局块匹配法 (Semi-GlobalBlockMatching)、归一化互相关和匹配法（SumofNormalizedCross Correlation)、置信度传播匹配法度eliefPropagation)等，运些方法都是W固定大小的 块作为匹配的基本单元，当图像中存在大面积的低纹理区域时，运些方法无法得到准确有 效的视差信息，因此计算得到的视差图十分稀疏。【专利技术内容】 阳0化]本专利技术提供一种，根据物体将图像分割成各个区 域，运样分割得到的区域的边缘含有丰富的纹理信息，可W根据边缘的位置计算得到该区 域的视差，能够得到紧密的视差图，对于含有大面积低纹理区域的场景尤其有效。 为了达到上述目的，本专利技术提供一种，包含W下步 骤：图像分割：根据物体将左图像和右图像分割成各个区域，每个区域与某类物体对 应，将分割得到的物体区域作为匹配的基本单元； 区域匹配：根据亮度、宽度、高度、像素数量、水平距离、垂直距离对左图像和 右图像分割得到的区域进行匹配，找到同一物体在左右图像中对应的区域；视差计算：根据匹配区域的边缘点的水平距离计算视差。 在双目摄像机安装完毕之后，进行第一次双目测距之前，需要对双目摄像机进行 立体标定和立体校正，保存立体标定和立体校正得到的参数。 双目摄像机中的左摄像机和右摄像机分别采集图像后，根据立体校正得到的参数 对左摄像机采集的左图像和右摄像机采集的右图像进行重映射，得到重映射左图像和重映 射右图像，重映射左图像作为左图像进行图像分割，重映射右图像作为右图像进行图像分 割。 阳〇1引假设Rii是重映射左图像中的任意一个区域，R2,是重映射右图像中的任意一个区 域，则区域Rii与区域Rzi匹配必须要同时满足下列所有条件： 阳〇1引1、|Υ巧J-Y化i)I《Yth，其中，Y佩是区域R的亮度，Yth是亮度差的阔值；2、w〇u/way《化h，且woy/wou《Wth，其中，W佩是区域R的宽度，Wth是 宽度比的阔值； 阳〇1引3、H〇U/Hay《Hth，且HOy/H化1)《Hth，其中，Η佩是区域R的高度，Hth是 高度比的阔值； 4、N〇U/Nay《Nth，且NOy/N化1)《Nth，其中，N佩是属于区域R的像素个 数，Nth是像素数比的阔值； 阳017] 5、1^尸了巧11)-1^尸了化;）>0。1。，且16尸了巧11)-1^尸了化;）《0"_，其中，16尸1'佩是区 域R的最左边，Dmi。是允许的最小视差，Dm。、是允许的最大视差； 阳0化]6、RIGHT(Rii)-RIGHT〇y>Dmm，且RIGHT化1)-RIGHTOy《Dmax，其中，RIGHT佩 是区域R的最右边，Dmi。是允许的最小视差，Dm。、是允许的最大视差； 7、iLOWOU-LOWOyI《Vth，其中，LOW佩是区域R的最下边，Vth是允许的最大 垂直偏移； 8、怔細巧J-HI細化j)I《Vth，其中，HI細佩是区域R的最上边，Vth是允许的最 大垂直偏移。[002U 假设像素Pi,属于区域R，即PR，则第i行的左侧边缘点满足：巧料非及且 PijER，右侧边缘点满足：PijeR且/?功g巧； 如果重映射左图像第i行的第m个左侧边缘点记为化im，重映射左图像第i行的 第m个右侧边缘点记为LRim，重映射右图像第i行第η个的左侧边缘点记为化1。，重映射右 图像第i行的第η个右侧边缘点记为RRi。，所有可能的视差集合记为C，那么所述的视差计 算过程包含W下步骤： 步骤S4. 1、找到重映射左图像中匹配区域的所有行的左侧边缘点化1和右侧边缘 点LRi，W及重映射右图像中匹配区域的所有行的左侧边缘点化1和右侧边缘点RR1; 步骤S4. 2、令C=Φ，其中Φ是空集合； 阳0巧]步骤S4. 3、针对匹配的每一行i，计算视差集合C: 如果lAm-RLin>Dmin且化im-RLin《Dmax,则C=C+ {LLim-RLiJ; 如果LRim-RRin>Dmin且LRim-RRin《Dmax,则C=C+ {LRim-RlU;[00測步骤S4. 4、计算该匹配区域的视差d = Median似，其中，Median是取中值运算。 所述的还包含W下步骤： 在得到视差计算结果之后，根据视差计算距离，计算的公式为：Z=f·T/d，其中， Z是物体的距离，f是摄像机的焦距，是立体校正得到的参数，单位是像素，T是立体标定使 用的棋盘格的边长，单位是厘米，d是视差，单位是像素。 本专利技术根据物体将图像分割成各个区域，运样分割得到的区域的边缘含有丰富的 纹理信息，可w根据边缘的位置计算得到该区域的视差，能够得到紧密的视差图，对于含有 大面积低纹理区域的场景尤其有效。【附图说明】 图1是本专利技术的流程图。 图2是待分割的图像； 图3是图像分割示意图。 阳03引 图4是区域匹配示意图。 图5是视差计算不意图。 图6是视差图。【具体实施方式】 W下根据图1~图6,具体说明本专利技术的较佳实施例。 如图1所示，本专利技术提供一种，包含W下步骤：步骤SO、对双目摄像机进行立体标定和立体校正； 所述的立体标定和立体校正通常只在双目摄像机安装完毕后执行一次，立体标定 和立体校正是线下进行的，立体标定和立体校正得到的参数被保存下来供后续使用； 立体标定与立体校正的目的是消除双目摄像机的崎变，使得Ξ维世界里的每一点 在双目摄像机中的左右摄像机的图像里处于同一水平线上，也就是垂直视差为0 ; 阳043] 化enCV与Matl油均有成熟的立体标定与立体校正算法，可W很容易的得到双目 摄像机的校正参数； 步骤S1、图像采集和图像重映射； 双目摄像机中的左摄像机和右摄像机分别采集图像后，根据立体校正得到的参数 对左摄像机采集的左图像和右摄像机采集的右图像进行重映射，得到重映射左图像和重映 射右图像； 步骤S2、图像分割； 根据物体将重映射左图像和重映射右图像分割成各个区域，每个区域与某类物体 对应，将分割得到的物体区域作为匹配的基本单元； 利用现有的图像分割算法分割重映射左本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于图像分割的双目测距方法，其特征在于，包含以下步骤：图像分割：根据物体将左图像和右图像分割成各个区域，每个区域与某类物体对应，将分割得到的物体区域作为匹配的基本单元；区域匹配：根据亮度﹑宽度﹑高度﹑像素数量﹑水平距离﹑垂直距离对左图像和右图像分割得到的区域进行匹配，找到同一物体在左右图像中对应的区域；视差计算：根据匹配区域的边缘点的水平距离计算视差。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：薛振武，
申请(专利权)人：安霸半导体技术上海有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31