目标对象的视觉处理方法、装置及基于视觉处理的设备制造方法及图纸

本发明专利技术实施例提供了目标对象的视觉处理方法、装置和基于视觉处理的设备，所述方法包括：从通过双目拍摄装置获取的帧图像对中提取出目标区域；从目标区域中提取出目标对象的多个特征点；确定出目标对象的每个特征点的匹配代价后，进行匹配代价的累积；确定出特征点的最小累积匹配代价对应的深度信息；根据目标对象的多个特征点的深度信息，确定出与目标的距离后，进行报警提示或操作性处理。本发明专利技术的实施例中，减少了提取、处理特征点，以及确定匹配代价的工作量；可以在保证目标对象的深度信息的精度的情况下，减少整个视觉处理过程的工作量，大大提升视觉处理的速度，满足实时性的要求。

Visual processing methods, devices and devices based on visual processing of target objects

The embodiment of the invention provides a visual processing method and device of the target object based on visual processing equipment, the method comprises: acquiring through binocular camera from frame image to extract the target area; extract multiple feature points of the target object from the target area; to determine the matching cost of each feature point target the object after the cumulative matching cost; determine the depth information of the minimum cumulative feature points corresponding to the matching cost; according to the depth information of a plurality of feature points of the target object, and determine the target distance, alarm or operation treatment. The embodiment of the invention reduces the extraction and processing of feature points, and determine the matching cost of the workload; can guarantee the depth information of the target object precision, reduce the visual processing workload, greatly enhance the visual processing speed and meet the real-time requirements.

【技术实现步骤摘要】
目标对象的视觉处理方法、装置及基于视觉处理的设备
本专利技术涉及视觉处理
，具体而言，本专利技术涉及一种目标对象的视觉处理方法、装置和基于视觉处理的设备。
技术介绍
双目相机是由两台位置相对固定的相机构成的，类似于人的双眼，可以从两个不同角度同时获取同一目标对象(例如景物)的两幅图像，通过计算空间点在两幅图像中的视差来获得景物的三维坐标值。以目标对象中的景物为例，深度估计技术，是从景物的一幅或多幅图像中自动、有效的提取深度信息。双目立体视觉的基本原理是模仿人眼与人类视觉的立体感知过程，从两个视点观察同一景物，以获取不同视角下的感知图像，通过三角测量原理计算图像像素间的位置偏差，以获取景物的三维信息。然而，下述因素容易对目标对象的深度估计造成影响:光照变化：成像过程中不可避免的存在光线变化、噪声以及一些非线性因素的影响，因此，左右图像中对应点的亮度会有明显差异。遮挡：遮挡是指对于世界坐标系中的一点，该点在其中一幅图像是可见的，在另一幅图像中是不可见的。一般来说，两个相机位置相隔越远，左右图像中存在遮挡像素的可能性就越大。无纹理区域：在真实场景中，总存在一些无纹理的区域，使得匹配难本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种目标对象的视觉处理方法，其特征在于，包括：从通过双目拍摄装置获取的帧图像对中提取出目标区域；从所述目标区域中提取出所述目标对象的多个特征点；确定出所述目标对象的每个特征点的匹配代价后，进行匹配代价的累积；确定出所述特征点的最小累积匹配代价对应的深度信息；根据所述目标对象的多个特征点的深度信息，确定出与所述目标的距离后，进行报警提示或操作性处理。

【技术特征摘要】
1.一种目标对象的视觉处理方法，其特征在于，包括：从通过双目拍摄装置获取的帧图像对中提取出目标区域；从所述目标区域中提取出所述目标对象的多个特征点；确定出所述目标对象的每个特征点的匹配代价后，进行匹配代价的累积；确定出所述特征点的最小累积匹配代价对应的深度信息；根据所述目标对象的多个特征点的深度信息，确定出与所述目标的距离后，进行报警提示或操作性处理。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定出所述目标对象的每个特征点的匹配代价之前，还包括：根据所述目标对象的各特征点之间的空间距离，构造出所述目标对象的特征点的连通图；根据所述目标对象的特征点的连通图，确定出以所述目标对象所有特征点为节点的最小树；以及所述确定出所述目标对象的每个特征点的匹配代价，具体包括：对于以所述目标对象所有特征点为节点的最小树，确定出该最小树中每个节点的匹配代价。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标对象的各特征点之间的空间距离，构造出所述目标对象的特征点的连通图，具体包括：对于所述目标对象的每个特征点，确定出与该特征点的下述三种空间距离最近的其它特征点：水平距离、垂直距离、欧式距离；将所述确定出的其它特征点，分别与该特征点连接，形成边。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标对象的特征点的连通图，确定出以所述目标对象所有特征点为节点的最小树，具体包括：对于所述目标对象的特征点的连通图中的每个边，将该边两端的两个特征点之间的空间距离作为该边的权重；确定出加权后的连通图中各边的权重之和最小的树，作为所述最小树。5.根据权利要求2-4任一项所述的方法，其特征在于，在所述确定出所述目标对象的每个特征点的匹配代价之前，还包括：对所述目标对象区域进行视差范围估计，包括：对于从所述帧图像对中的一个帧图像中提取出的目标对象区域、以及另一个帧图像中与所述目标对象区域具有相同高度、形状以及大小的对应区域，确定出该对象区域与目标对象区域的灰度的差值；确定出最小的所述差值；根据所述最小的差值，估计出目标对象区域的视差范围。6.根据权利要求2-5任一项所述的方法，其特征在于，所述确定出所述目标对象的每个特征点的匹配代价，具体包括：对于所述最小树中每个节点所表示的特征点，根据该特征点在所述目标对象区域中的灰度以及估计出的目标对象区域的视差范围中的视差，确定出该特征点的伯奇菲尔德和托马西BT代价和统计Census代价；根据所述特征点的BT代价和Census代价，确定出该特征点的匹配代价。7.根据权利要求2-6任一项所述的方法，其特征在于，所述进行匹配代价的累...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘志花，周明才，南东暻，李炜明，王再冉，洪涛，马林，刘伟恒，王淳，许珍九，
申请(专利权)人：北京三星通信技术研究有限公司，三星电子株式会社，
类型：发明
国别省市：北京,11