物体位置确定方法及装置制造方法及图纸

一种物体位置确定方法及装置、倒车显示系统，该方法包括：装置计算获取到的图像的深度图，该图像是由深度摄像头拍摄的，按照灰度值的最大范围，对深度图的第一图像序列中的像素点的灰度值进行归一化处理，得到深度图的第二图像序列，遍历第二图像序列，根据预先设置的像素点绘制方法及第二图像序列中的每一个像素点的灰度值计算得到深度图的第三图像序列，对该第三图像序列进行拉伸处理，得到第四图像序列，该第四图像序列即为图像中的物体位置的分布图，通过上述处理，能够有效确定图像中的物体与深度摄像头之间的距离。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及倒车影像
，尤其涉及物体位置确定方法及系统。
技术介绍
随着汽车电子市场的快速繁荣发展，传统的倒车雷达辅助系统已经被可视化倒车辅助系统所代替，可视化倒车辅助系统能够为驾驶者提供车后的图像及车后障碍物的报警距离。目前市场上的可视化倒车辅助系统主要是由超声波测距系统和后视摄像头组成，超声波测距系统测量车后障碍物的距离，当障碍物与车后的距离小于报警距离时则报警，后视摄像头则通过叠加在图像上的标尺用户界面(UI，UserInterface)来提示驾驶者哪个区域是安全的。然而，目前市场上的可视化倒车辅助系统存在一些盲区，请参阅图1a及图1b，其中，图1a为车辆与障碍物相对关系的侧视图，图1b为车辆与障碍物相对关系的俯视图，从图1a和图1b可以看出，在倒车的时候，车后有一根被掩埋了半身的消防栓，位置偏向车的侧边，超声波雷达的窄发射角度导致很难检测到这种高度的障碍物，此外，后视摄像头因为图像畸变很容易让驾驶者错误的估计消防栓的高度，因此，从上述的举例可以看出，可视化倒车辅助系统存在超声波的发射区域不能被障碍物反射的问题及后视摄像头因为使用广角镜头导致图像畸变而产生和正常视觉不同的透视关系的问题，将使得驾驶者难以判断障碍物在某一高度上与车的实际距离，导致容易发生碰撞。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术提供一种物体位置确定方法及装置，倒车显示系统，用于解决现有技术中驾驶者难以判断障碍物在某一高度上与车的实际距离，导致容易发生碰撞的问题。在第一方面，本专利技术实施例提供了一种物体位置确定方法，包括：计算获取到的图像的深度图，所述图像由深度摄像头拍摄；按照灰度值的最大范围，对所述深度图的第一图像序列中的像素点的灰度值进行归一化处理，得到所述深度图的第二图像序列；遍历所述第二图像序列，根据预先设置的像素点绘制方法及所述第二图像序列中的每一个像素点的灰度值计算得到所述深度图的第三图像序列；对所述第三图像序列进行拉伸处理，得到第四图像序列，所述第四图像序列即为所述图像中的物体位置的分布图。在第二方面，本专利技术实施例提供了一种物体位置确定装置，包括：深度计算模块，用于计算获取到的图像的深度图，所述图像由深度摄像头拍摄；归一化模块，用于按照灰度值的最大范围，对所述深度图的第一图像序列中的像素点的灰度值进行归一化处理，得到所述深度图的第二图像序列；遍历模块，用于遍历所述第二图像序列，按照预先设置的像素点绘制方法及所述第二图像序列中的每一个像素点的灰度值计算得到所述深度图的第三图像序列；拉伸模块，用于对所述第三图像序列进行拉伸处理，得到第四图像序列，所述第四图像序列即为所述图像中的物体位置的分布图。第三方面，本专利技术提供一种倒车显示系统，包括：包括深度摄像头、高速存储装置、显示控制装置、界面整合模块、显示器、及上述的物体位置确定装置；其中，所述深度摄像头用于拍摄图像；所述高速存储装置用于存储所述深度摄像头拍摄的图像；所述物体位置确定装置用于从所述高速存储装置中获取所述图像，并确定所述图像的位置分布图；所述显示控制装置用于从所述高速存储装置中获取所述图像，并对所述图像进行控制及处理；所述界面整合模块用于将所述物体位置确定装置确定的所述位置分布图与所述显示控制装置控制及处理的图像进行整合；所述显示器用于显示所述界面整合模块整合后的图像。从以上技术方案可以看出，本专利技术实施例具有以下优点：装置计算获取到的图像的深度图，该图像是由深度摄像头拍摄的，按照灰度值的最大范围，对深度图的第一图像序列中的像素点的灰度值进行归一化处理，得到深度图的第二图像序列，遍历第二图像序列，根据预先设置的像素点绘制方法及第二图像序列中的每一个像素点的灰度值计算得到深度图的第三图像序列，对该第三图像序列进行拉伸处理，得到第四图像序列，该第四图像序列即为图像中的物体位置的分布图，通过上述处理，能够有效确定图像中的物体与深度摄像头之间的距离。为让本专利技术的上述和其他目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附图式，作详细说明如下。附图说明图1a为车辆与障碍物相对关系的侧视图；图1b为车辆与障碍物相对关系的俯视图；图1c为本专利技术实施例中一种物体位置确定方法的流程的示意图；图2为本专利技术实施例中同一物体的视差图；图3至图5为本专利技术实施例中透视模型的示意图；图6为本专利技术实施例中一种物体位置确定方法的流程的示意图；图7a为本专利技术实施例中拉伸梯度的示意图；图7b为本专利技术实施例中深度摄像头拍摄的图像的示意图；图8为图7中的图像的深度图；图9为图7中的图像内的物体位置的分布图；图10为图7及图9在倒车显示系统的人机界面上显示的示意图；图11为本专利技术实施例中物体位置确定装置的结构的示意图；图12为本专利技术实施例中物体位置确定装置的结构的示意图；图13为本专利技术实施例中倒车显示系统的结构的示意图。具体实施方式下面结合附图和实施例对本专利技术进行详细说明。需要说明的是，如果不冲突，本专利技术实施例以及实施例中的各个特征可以互相结合，均在本专利技术的保护范围之内。另外，虽然在装置示意图中进行了功能模块划分，在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以不同于装置中的模块划分，或流程图中的顺序执行所示出或描述的步骤。为更进一步阐述本专利技术为实现预定专利技术目的所采取的技术手段及功效，以下结合附图及较佳实施例，对依据本专利技术的具体实施方式、结构、特征及其功效，详细说明如后。请参阅图1c，为本专利技术实施例中一种物体位置确定方法的实施例，包括：101、计算获取到的图像的深度图，图像由深度摄像头拍摄；在本专利技术实施例中，深度摄像头可以获取所拍摄的视界范围里的景物的图像，物体位置确定装置(以下简称装置)能够利用该深度摄像头拍摄的图像得到该图像的深度图。其中，深度图是指即拍摄的图像中的景物与深度摄像头之间的距离的分布图，且深度摄像头拍摄的图像一般以灰阶来表示景物到该摄像头的镜头的距离。在本专利技术实施例中，深度摄像头可以但不限于是：微软的kinect体感传感器、Leapmotion的手势识别相机、英特尔的RealSense3D深度摄像头等。在本专利技术实施例中，装置在确定物体位置分布时使用的时双目深度摄像头，即两个深度摄像头处于同一水平面，且两个深度摄像头之间相距预置距离。装置将获取到该双目摄像头拍摄的图像，并计算获取到的图像的深度图。其中，处于水平通告位置的两个深度摄像头在同时拍摄一幅画面时，画面内相同的内容在图像中会形成一个视差，装置可基于该视差及三角测距原理得到图像的深度图。为了更好的理解本专利技术实施例中的技术方案，下面将具体的介绍视差及三角测距原理。请参阅图2，为本专利技术实施例中同一物体的视差图，其中，笑脸图形即为双目深度摄像头拍摄的物体，C1表示一个深度摄像头，C2表示另一个双目摄像头，两条虚线表示的是C1和C2拍摄同一场景时，图像内的笑脸图形之间的视差。请参阅图3至图5的透视模型的示意图，其中，C1和C2为两个深度摄像头的成像传感器所在的位置，它们之间的光轴距离为D。P点为物体的所在位置。当P点出现于两个深度摄像头的公共视野内，P点在2个深度摄像头内所生成的图像就会产生视差，标定像素差和两个深度摄像头的光轴距离D的数值关系，然后根据使用的深度摄像头的透视模型，可以很容易的通过三角测量法推算出P点相对于深度摄本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种物体位置确定方法，其特征在于，包括：计算获取到的图像的深度图，所述图像由深度摄像头拍摄；按照灰度值的最大范围，对所述深度图的第一图像序列中的像素点的灰度值进行归一化处理，得到所述深度图的第二图像序列；遍历所述第二图像序列，根据预先设置的像素点绘制方法及所述第二图像序列中的每一个像素点的灰度值计算得到所述深度图的第三图像序列；对所述第三图像序列进行拉伸处理，得到第四图像序列，所述第四图像序列即为所述图像中的物体位置的分布图。

【技术特征摘要】
1.一种物体位置确定方法，其特征在于，包括：计算获取到的图像的深度图，所述图像由深度摄像头拍摄；按照灰度值的最大范围，对所述深度图的第一图像序列中的像素点的灰度值进行归一化处理，得到所述深度图的第二图像序列；遍历所述第二图像序列，根据预先设置的像素点绘制方法及所述第二图像序列中的每一个像素点的灰度值计算得到所述深度图的第三图像序列；对所述第三图像序列进行拉伸处理，得到第四图像序列，所述第四图像序列即为所述图像中的物体位置的分布图。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预先设置的像素点绘制方法为：Dmax/Yd＊Ds；其中，所述Dmax为所述深度摄像头拍摄的场景的实际深度，所述Yd为像素点在所述第二图像序列中的位置，所述Ds为所述像素点在所述第二图像序列中的灰度值。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述遍历所述第二图像序列，根据预先设置的像素点绘制方法及所述第二图像序列中的每一个像素点的灰度值计算得到所述深度图的第三图像序列，具体包括：生成与所述第二图像序列具有相同分辨率的第三图像序列；按照从第0列开始遍历到最后一列，且对每一列遍历时，从第0行遍历到最后一行的方式对所述第二图像序列的像素点进行遍历，读取遍历到的像素点的灰度值；根据所述预先设置的像素点绘制方法及遍历到的像素点的灰度值计算得到第一灰度值；按照所述像素点在所述第二图像序列中的位置确定所述第一灰度值在所述第三图像序列中对应的位置，将所述位置上的像素点的灰度值修改为所述第一灰度值。4.根据权利要求1至3任意一项所述的方法，其特征在于，对所述第三图像序列进行拉伸处理，得到第四图像序列，具体包括：获取所述深度摄像头的梯度拉伸参数；按照所述梯度拉伸参数对所述第三图像序列进行拉伸处理，得到所述第四图像序列。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述深度摄像头为双目深度摄像头。6.一种物体位置确定装置，其特征在于，包括：深度计算模块，用于计算获取到的图像的深度图，所述图像由深度摄像头拍摄；归一化模块，用于按照灰度值的最大范围，对所述深度图的第一图像序列中的像素点的灰度值进行归一化处理，得到所述深度图的第二图像序列；遍历模块，用于遍历所述第二图像序列，按照预先设置的像素点绘制方法及所述第二图像序列中的每一个像素点的灰...

【专利技术属性】
技术研发人员：蒋凌锋，
申请(专利权)人：深圳超多维光电子有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44