一种基于双目视频的测距方法和装置制造方法及图纸

技术编号:13046314 阅读:91 留言:0更新日期:2016-03-23 14:14
本发明专利技术公开了一种基于双目视频的测距方法和装置。该方法包括,获取双目图像;对双目图像进行预处理;通过立体匹配算法从双目图像中找到各像素点匹配的对应点,计算双目图像各像素点的视差值,获得视差图;设置样本集,采用被处理的第一帧视差图对样本集进行初始化;利用样本集对当前帧视差图进行视差优化和提取目标,并更新样本集,将其用于下一帧视差图的视差优化和提取目标;对从当前帧视差图提取出的目标的所有像素点的视差值求取平均值,根据双目测距原理,计算获得目标的距离。本发明专利技术提供的技术方案采用立体匹配算法得到视差图后,通过多帧的处理提高算法精度,并且有效地提取出目标,能够解决现有技术效率和精度不能兼顾的问题。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及双目立体视觉
,尤其涉及一种基于双目视频的测距方法和装置
技术介绍
目前由于摄像机的广泛应用,因此视频分析在各行各业也得到广泛的应用。距离测量有很多种方式,比如激光等,每种方式都有其优缺点,因此根据应用的领域不同,因此也会采用不同的方式。由于图像的信息量较大,可以自动进行目标检测,并对目标进行距离测量,因此双目立体视觉也被越来越多的人关注及使用,立体匹配是立体测距的关键一步,但是由于目前立体匹配算法有很多不足,比如简单的算法,计算的深度图不精确噪点多,复杂的算法,计算出的深度图精确,但是耗时较多,达不到实时,不能广泛地在工程中应用。
技术实现思路
鉴于上述现有技术中根据双目立体视觉计算深度图的精确度和计算速度无法同时满足要求的问题,本专利技术提供了一种基于双目视频的测距方法和装置,以解决上述问题或者至少部分地解决上述问题。依据本专利技术的一个方面,提供了一种基于双目视频的测距方法,该方法包括,获取双目图像;对所述双目图像进行预处理,包括极线矫正和灰度化处理;通过立体匹配算法从双目图像中找到各像素点匹配的对应点,计算双目图像各像素点的视差值,获得视差图;设置样本集,采用被处理的第一帧视差图对样本集进行初始化;利用所述样本集对当前帧视差图进行视差优化和提取目标,并更新所述样本集,将其用于下一帧视差图的视差优化和提取目标;对从当前帧视差图提取出的目标的所有像素点的视差值求取平均值,根据双目测距原理,计算获得目标的距离。可选地,所述设置样本集,采用被处理的第一帧视差图对样本集进行初始化包括:设置样本集,该样本集有N个样本,对于每个样本,采用第一帧视差图的(i,j)点,随机选择它的领域点的灰度值做为样本中与该(i,j)点对应的点的样本值。可选地,所述利用所述样本集对当前帧视差图进行优化和提取目标,并更新所述样本集包括:a、对每个像素点,计算该像素点灰度值与样本集中各样本对应点的灰度值的差值绝对值,并与第一预设值比较,统计所述差值绝对值小于第一预设值的样本对应点的个数;b、当所述差值绝对值小于第一预设值的样本对应点的个数大于第二预设值时,判断该点不是目标点,将该像素点和与该像素点的差值绝对值小于第一预设值的样本对应点的灰度值求平均值,得到第一平均值,将该像素点的灰度值修正为该第一平均值,并同时将样本集中随机一个样本的对应点灰度值修正为该第一平均值,随机一个样本的对应点领域点的灰度值修正为该第一平均值;c、当所述差值绝对值小于第一预设值的样本对应点的个数小于等于第二预设值时,判断该点为目标点,将该像素点和与该像素点的差值绝对值大于等于第一预设值的样本对应点的灰度值求平均值,得到第二平均值,将该像素点的灰度值修正为该第二平均值;d、对获得的目标点进行聚类,获取目标的位置及大小。可选地,所述样本集有20个样本,所述像素点的邻域大小为3×3。可选地,所述立体匹配算法采用SAD算法、NCC算法或SSD算法;当采用SAD算法或NCC算法进行立体匹配时,对立体匹配算法的窗口大小进行优化,包括:设置初始窗口值W0,最大窗口WL,设置阈值T;以要处理的像素点为中心,以初始窗口大小计算灰度平均值M1,同时扩大窗口到W后再次计算平均值M2,如果|M2-M1|≥T,则选择窗口为W,如果|M2-M1|<T,则再次扩大窗口;直至|M2-M1|≥T,或者W≥WL时,停止搜索,获得窗口大小为W。依据本专利技术的另一个方面,提供了一种基于双目视频的测距装置,该装置包括,图像获取单元,用于获取双目图像;图像预处理单元,用于通过极线矫正和灰度化处理对所述双目图像进行预处理;立体匹配单元,用于通过立体匹配算法从双目图像中找到匹配的对应点,计算双目图像各像素点的视差值,获得视差图;样本初始化单元,用于设置样本集,采用被处理的第一帧视差图对样本集进行初始化;优化提取单元,用于利用所述样本集对当前帧视差图进行视差优化和提取目标,并更新所述样本集,供下一帧视差图的视差优化和提取目标使用;距离计算单元,用于对从当前帧视差图提取出的目标的所有像素点的视差值求取平均值,根据双目测距原理,计算获得目标的距离。可选地,所述样本初始化单元,设置有N个样本的样本集,随机选择视差图的(i,j)点的领域点的灰度值做为样本中与该(i,j)点对应的点的样本值。可选地,所述优化提取单元,适于对当前帧每个像素点,计算该像素点灰度值与样本集中各样本对应点的灰度值的差值绝对值,并与第一预设值比较,统计所述差值绝对值小于第一预设值的样本对应点的个数;当所述差值绝对值小于第一预设值的样本对应点的个数大于第二预设值时,判断该点不是目标点,将该像素点和与该像素点的差值绝对值小于第一预设值的样本对应点的灰度值求平均值,得到第一平均值,将该像素点的灰度值修正为该第一平均值,并同时将样本集中随机一个样本的对应点灰度值修正为该第一平均值,随机一个样本的对应点领域点的灰度值修正为该第一平均值;当所述差值绝对值小于第一预设值的样本对应点的个数小于等于第二预设值时,判断该点为目标点,将该像素点和与该像素点的差值绝对值大于等于第一预设值的样本对应点的灰度值求平均值,得到第二平均值,将该像素点的灰度值修正为该第二平均值;对获得的目标点进行聚类,提取目标。可选地,所述样本集有20个样本,所述像素点的邻域大小为3×3。可选地,所述立体匹配单元,适于采用SAD算法、NCC算法或SSD算法进行立体匹配;当采用SAD算法或NCC算法进行立体匹配时,所述立体匹配单元还适于对立体匹配算法的窗口大小进行优化,包括:设置初始窗口值W0,最大窗口WL,设置阈值T;以要处理的像素点为中心,以初始窗口大小计算灰度平均值M1,同时扩大窗口到W后再次计算平均值M2,如果|M2-M1|≥T,则选择窗口为W,如果|M2-M1|<T,则再次扩大窗口;直至|M2-M1|≥T,或者W≥WL时,停止搜索,获得窗口大小为W。由上述可知,本专利技术提供的技术方案采用立体匹配算法得到视差图后,通过多帧的处理提高算法精度,并且在多帧处理过程中有效地提取出目标,对目标进行距离测量,能够有效地、实时地提取目标,满足测距精度的同时提高测距速度,解决现有技术效率和精度不能兼顾的问题。附图说明图1示出了根据本专利技术一个实施例的一种基于双目视频的测距本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于双目视频的测距方法,其特征在于,该方法包括,获取双目图像;对所述双目图像进行预处理,包括极线矫正和灰度化处理;通过立体匹配算法从双目图像中找到各像素点匹配的对应点,计算双目图像各像素点的视差值,获得视差图;设置样本集,采用被处理的第一帧视差图对样本集进行初始化;利用所述样本集对当前帧视差图进行视差优化和提取目标,并更新所述样本集,将其用于下一帧视差图的视差优化和提取目标;对从当前帧视差图提取出的目标的所有像素点的视差值求取平均值,根据双目测距原理,计算获得目标的距离。

【技术特征摘要】
1.一种基于双目视频的测距方法,其特征在于,该方法包括,
获取双目图像;
对所述双目图像进行预处理,包括极线矫正和灰度化处理;
通过立体匹配算法从双目图像中找到各像素点匹配的对应点,计算双目
图像各像素点的视差值,获得视差图;
设置样本集,采用被处理的第一帧视差图对样本集进行初始化;
利用所述样本集对当前帧视差图进行视差优化和提取目标,并更新所述
样本集,将其用于下一帧视差图的视差优化和提取目标;
对从当前帧视差图提取出的目标的所有像素点的视差值求取平均值,根
据双目测距原理,计算获得目标的距离。
2.如权利要求1所述的基于双目视频的测距方法,其特征在于,
所述设置样本集,采用被处理的第一帧视差图对样本集进行初始化包括:
设置样本集,该样本集有N个样本,对于每个样本,采用第一帧视差图
的(i,j)点,随机选择它的领域点的灰度值做为样本中与该(i,j)点对应
的点的样本值。
3.如权利要求2所述的基于双目视频的测距方法,其特征在于,所述利
用所述样本集对当前帧视差图进行优化和提取目标,并更新所述样本集包括:
a、对每个像素点,计算该像素点灰度值与样本集中各样本对应点的灰度
值的差值绝对值,并与第一预设值比较,统计所述差值绝对值小于第一预设
值的样本对应点的个数;
b、当所述差值绝对值小于第一预设值的样本对应点的个数大于第二预设
值时,判断该点不是目标点,将该像素点和与该像素点的差值绝对值小于第
一预设值的样本对应点的灰度值求平均值,得到第一平均值,将该像素点的
灰度值修正为该第一平均值,并同时将样本集中随机一个样本的对应点灰度
值修正为该第一平均值,随机一个样本的对应点领域点的灰度值修正为该第
一平均值;
c、当所述差值绝对值小于第一预设值的样本对应点的个数小于等于第二
预设值时,判断该点为目标点,将该像素点和与该像素点的差值绝对值大于
等于第一预设值的样本对应点的灰度值求平均值,得到第二平均值,将该像
素点的灰度值修正为该第二平均值;
d、对获得的目标点进行聚类,获取目标的位置及大小。
4.如权利要求2所述的基于双目视频的测距方法,其特征在于,所述样
本集有20个样本,所述像素点的邻域大小为3×3。
5.如权利要求1所述的基于双目视频的测距方法,其特征在于,所述立
体匹配算法采用SAD算法、NCC算法或SSD算法;
当采用SAD算法或NCC算法进行立体匹配时,对立体匹配算法的窗口
大小进行优化,包括:
设置初始窗口值W0,最大窗口WL,设置阈值T;
以要处理的像素点为中心,以初始窗口大小计算灰度平均值M1,同时
扩大窗口到W后再次计算平均值M2,如果|M2-M1|≥T,则选择窗口为
W,如果|M2-M1|<T,则再次扩大窗口;直至|M2-M1|≥T,或者W≥WL
时,停止搜索,获得窗口大小为W。<...

【专利技术属性】
技术研发人员:王晓曼
申请(专利权)人:青岛歌尔声学科技有限公司
类型:发明
国别省市:山东;37

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