用于计算对象的成像比例的变化的方法和设备技术

本发明专利技术涉及一种用于计算对象的成像比例的变化的方法(100)，其中所述方法(100)包括识别的步骤(102)、提供的步骤(104)、缩放的步骤(106)、求取的步骤(102)和组合的步骤(110)。在识别的步骤(102)中，在当前图像中识别特有图像区域的图像坐标。所述特有图像区域成像所述当前图像中的至少一个对象的对象特征。在提供的步骤(104)中，提供模型，所述模型的模型坐标代表在先前图像中所述对象的所识别的对象特征的位置的选择。在缩放的步骤(106)中，缩放所述模型，以便得到经缩放的模型。将所述模型坐标的至少一个分量与所识别的图像坐标关联。所述模型和所述经缩放的模型相差一个模型缩放因数。在求取的步骤(108)中，在使用所识别的至少两个特有图像区域的图像坐标以及所述两个图像区域的在先前图像中识别的图像坐标的情况下求取图像缩放因数。在组合的步骤(110)中，将所述模型缩放因数与所述图像缩放因数组合，以便得到所述成像比例的变化。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】
本专利技术涉及一种用于计算对象的成像比例的变化的方法、一种相应的设备以及一种相应的计算机程序产品。
技术介绍
在单目摄像机系统中，通过依靠在车辆的轮廓(Silhouette)上的框来检测与前方行驶的车辆的距离。EP 1 806 595 B1描述了一种用于在使用借助单目摄像机记录的图像序列的情况下估计对象的间距的方法。
技术实现思路
在所述背景下，借助本专利技术提出根据独立权利要求的用于计算对象的成像比例的变化的方法、使用所述方法的设备以及相应的计算机程序产品。由相应的从属权利要求和以下描述得到有利的构型。在距离估计方法中，在求取与前方行驶的车辆的距离时距离的计算基于多个子方法的组合，所述多个子方法可以分别基于不同的算法。在此，例如可以将可快速实施的算法的结果与可慢速实施的算法的结果组合。在此，快速算法可能具有以下结果：与慢速算法相比，所述结果在更宽的误差带内具有更大的分散，所述慢速算法可能具有以下结果：所述结果在更窄的误差带内具有更小的分散。通过快速算法，距离估计方法能够快速响应于突然变化。通过慢速算法，距离估计方法能够在距离的持续变化时提供平滑的值。本专利技术实现一种用于计算对象的成像比例的变化的方法，其中所述方法包括以下步骤：在当前图像中识别特有图像区域的图像坐标，其中特有图像区域成像当前图像中的至少一个对象的对象特征；提供模型，其中模型的模型坐标代表在先前图像中对象的所识别的对象特征的位置的选择；缩放模型，以便得到经缩放的模型，其中将模型坐标的至少一个分量与在识别的步骤中识别的图像坐标关联，其中所述模型和所述经缩放的模型相差一个模型缩放因数；在使用所识别的至少两个特有图像区域的图像坐标以及两个图像区域的在先前图像中识别的图像坐标的情况下求取图像缩放因数；将模型缩放因数与图像缩放因数组合，以便得到成像比例的变化。所述方法的步骤可以由设置在车辆中的设备实施。在此，可以在车辆的行驶期间实施所述方法。对象例如可以涉及前方行驶的车辆。为了成像对象，车辆可以具有摄像机。成像比例可以理解为表示对象的实际大小和对象在成像中的经成像的大小之间的关系的因数。如果摄像机的焦距是恒定的(以所述焦距检测成像作为图像)，则成像比例根据对象与摄像机的距离的变化而变化。因此，能够由成像比例的变化推断出对象与摄像机的距离的变化。图像坐标可以是图像的像点在图像的图像坐标系中的正交坐标对。在此，坐标原点可以任意选择或者例如是摄像机特定的。特有图像区域可以是图像的一组像点或一个单个像点。特有图像区域可以具有预先确定的图像特征。特有图像区域例如可以具有从第一像点的预先确定的第一亮度值到相邻的第二像点的预先确定的第二亮度值的过渡。特有图像区域可以成像对象的特有特征。图像区域例如可以成像对象的体棱边或者体角作为对象特征。特有图像区域也可以成像预先确定的图样。在使用算法的情况下识别特有图像区域。当前图像和先前图像可以是同一摄像机的图像序列的图像。先前图像也可以在多个图像之前。模型可以理解为由对象的重要的特有图像区域的各个模型点构成的点云。模型可以具有模型坐标系。模型点能够以模型坐标描述并且相互具有确定的关系。缩放可以理解为放大或减小。也可以使模型移位和/或旋转。缩放也可以是扭曲——例如透视扭曲。在缩放时，可以一直缩放或者扭曲模型的点，直至模型区域或者模型点与图像的相应图像区域或者图像点一致。在此，模型的区域或者点保持其原始比例。在缩放时，当例如对象在此被遮挡时，可以剩下不具有相应分配的图像区域的模型区域。如果对象再次暴露，则可以再次给相应的图像区域分配模型区域。模型缩放因数例如可以是经缩放的模型相对于模型的百分比变化。图像缩放因数可以是以下因数：对象的成像以所述因数逐图像地缩小或放大。为了求取图像缩放因数，可以对于每个图像检测至少两个点并且检测所述点之间的间距。由图像之间的间距的变化得到图像缩放因数。在组合时，借助处理规则组合模型缩放因数和图像缩放因数。所述方法可以具有建立模型的步骤，在所述步骤中使用先前图像的特有图像区域的在时间上先前识别的图像坐标，以便至少将图像坐标的选择转换成模型坐标。在此，图像坐标可以关于图像坐标原点，而模型坐标可以关于模型坐标原点。对象可以在选择中至少部分成像。可以从先前检测的图像推导模型。可以从先前检测的另一图像推导模型。在此，可以取消图像坐标的一部分并且减小特有图像区域以减小所需要的计算性能。例如，可以将特有图像区域的选择减小到可特别良好地检测的区域上，以便简化另一图像中的快速识别。模型坐标原点例如可以设置在虚拟的模型边界的一个角上，以便例如避免负的坐标值。图像坐标原点例如可以设置在图像的一个角上。通过自身的坐标系，可以在当前图像或随后图像内匹配模型，而不影响模型坐标。在此，仅仅改变模型的模型坐标原点的或单个点的图像坐标。因此，可以实现在一定程度上不取决于图像的对象描述。选择可以具有预定义的原始尺寸。在建立模型时，例如可以将预定义的框投影到图像上，所述预定义的框例如可以是正方形的或矩形的。然后可以仅仅考虑框内的特有的点来建立模型。由此，可以加速模型建立。可以标准化模型坐标，其中模型坐标的最小值是0，而模型坐标的最大值是1。因此，坐标可以相对于模型百分比地描述模型的区域和点。框例如可以具有坐标值0和1。可以检测模型的尺寸和经缩放的模型的尺寸并且可以在使用尺寸的变化的情况下求取模型缩放因数。尺寸例如可以理解为模型的宽度和/或模型的高度和/或模型的对角。根据尺寸的变化可以推导出模型缩放因数。可以参照模型的框来检测尺寸。为此，可以测量模型的框和经缩放的模型的框。例如可以检测框的边长作为在下方放置的图像的像点数量。可以借助第一加权因数来加权模型缩放因数。可以借助第二加权因数来加权图像缩放因数。第一加权因数和第二加权因数可以补充至边界。第一加权因数例如可以是x，而第二加权因数是1-x。通过加权可以实现成像比例的变化的平滑的不同强度。在缩放的步骤中，还能够使模型以平移矢量移位并且替代地或补充地使模型以旋转矢量旋转。平移矢量可以引起模型相对于图像的移位。旋转矢量可以引起模型相对于图像的旋转。模型可以通过移位和/或旋转与对象匹配，即使对象在图像中移位地和/或旋转地成像。可以重复所述方法的步骤，其中在识别的步骤中在另一图像上识别特有图像区域的其他图像坐标。在提供的步骤中，可以提供模型或经缩放的本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种用于计算对象(306)的成像比例的变化的方法(100)，其中，所述方法(100)包括以下步骤：在当前图像(304)中识别(102)特有图像区域(310)的图像坐标(310)，其中，所述特有图像区域(310)成像所述当前图像(304)中的至少一个对象(306)的对象特征；提供(104)模型(300)，其中，所述模型(300)的模型坐标(302)代表在先前图像中所述对象(306)的所识别的对象特征的位置的选择；缩放(106)所述模型(300)，以便得到经缩放的模型(308)，其中，将所述模型坐标(302)的至少一个分量与在所述识别的步骤中所识别的图像坐标(310)关联，其中，所述模型(300)和所述经缩放的模型(308)相差一个模型缩放因数；在使用所识别的至少两个特有图像区域(310)的图像坐标(310)以及所述两个图像区域(310)的在所述先前图像中识别的图像坐标的情况下求取(108)图像缩放因数；将所述模型缩放因数与所述图像缩放因数组合(110)，以便得到所述成像比例的变化。

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】2012.07.10 DE 102012211961.21.一种用于计算对象(306)的成像比例的变化的方法(100)，其中，
所述方法(100)包括以下步骤：
在当前图像(304)中识别(102)特有图像区域(310)的图像坐标(310)，
其中，所述特有图像区域(310)成像所述当前图像(304)中的至少一个
对象(306)的对象特征；
提供(104)模型(300)，其中，所述模型(300)的模型坐标(302)
代表在先前图像中所述对象(306)的所识别的对象特征的位置的选择；
缩放(106)所述模型(300)，以便得到经缩放的模型(308)，其中，
将所述模型坐标(302)的至少一个分量与在所述识别的步骤中所识别的图
像坐标(310)关联，其中，所述模型(300)和所述经缩放的模型(308)
相差一个模型缩放因数；
在使用所识别的至少两个特有图像区域(310)的图像坐标(310)以
及所述两个图像区域(310)的在所述先前图像中识别的图像坐标的情况下
求取(108)图像缩放因数；
将所述模型缩放因数与所述图像缩放因数组合(110)，以便得到所述
成像比例的变化。
2.根据权利要求1所述的方法(100)，所述方法具有建立所述模型
(300)的步骤，其中，使用所述先前图像的特有图像区域(310)的在时
间上先前识别的图像坐标(310)，以便至少将所述图像坐标(310)的选择
转换成模型坐标(302)，其中，所述图像坐标(310)关于图像坐标原点，
而所述模型坐标(302)关于模型坐标原点，其中，至少部分成像所述选择
中的所述对象(306)。
3.根据权利要求2所述的方法(100)，其中，在所述建立的步骤中，
所述选择具有预定义的原始尺寸。
4.根据权利要求2至3中任一项所述的方法(100)，其中，在所述建

\t立的步骤中，标准化所述模型坐标(302)，其中，所述模型坐标(...

【专利技术属性】
技术研发人员：C·科诺米斯，
申请(专利权)人：罗伯特·博世有限公司，
类型：发明
国别省市：德国;DE