一种基于电液可调焦镜头的单目深度估计方法及相应的相机和存储介质技术

本发明专利技术属于计算机视觉技术领域，公开了一种基于电液可调焦镜头单目深度估计方法，包括电液可调焦镜头，还包括以下主要步骤：建立电液可调焦镜头光学成像系统模型、建立电液可调焦镜头焦距与最优成像物距之间的函数关系、采集不同焦距下的图像并记录对应的焦距、将采集到的图像配准、采用梯度算子对图像预处理、利用清晰度评价函数获得清晰度最大的滑动窗口所在图像对应的焦距、得到最优成像物距并作为滑动窗口中心像素对应空间点的深度估计值、以步长λ滑动滑动窗口计算所有像素的深度估计值；本发明专利技术解决了现有技术获取深度信息的方式效率低、算法复杂和成本高昂的问题。算法复杂和成本高昂的问题。算法复杂和成本高昂的问题。

【技术实现步骤摘要】
一种基于电液可调焦镜头的单目深度估计方法及相应的相机和存储介质


[0001]本专利技术涉及计算机视觉
，具体涉及一种基于电液可调焦镜头的单目深度估计方法及相应的相机和存储介质。

技术介绍

[0002]计算机视觉是为了使计算机能够模仿人体的视觉系统对获取的视觉信息进行处理分析而出现的一个研究领域，计算机视觉研究的目标是让机器人可以像人类一样对三维空间中的物体信息进行有效的感知，包括物体的深度、颜色等，然后对其感知到的信息进行分析和理解。其中，深度信息在自动驾驶、场景三维重建等领域有着非常重要的作用，因此，获取三维场景的深度信息尤为重要。
[0003]目前获取深度信息的方式主要有三种：红外或雷达摄像头直接测量、基于双目视差推断物体的深度、基于单目相机的深度估计方式；这三类方法的信息采集成本依次递减，采用红外或雷达摄像头直接测量的设备通常体积较大、价格高昂且能耗较高；基于双目视差推断物体的深度的方法相较于单目相机结构复杂，且可估计的深度范围受限于两个摄像头之间的基线长度；基于单目相机的深度估计方式主要采用深度神经网络来实现，而深度神经网本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于电液可调焦镜头的单目深度估计方法，包括电液可调焦镜头，其特征在于，包括以下步骤：S1：建立电液可调焦镜头光学成像系统模型；S2：建立电液可调焦镜头焦距与最优成像物距之间的函数关系；S3：控制电液可调焦镜头遍历调焦区间，采集不同焦距下的图像并记录对应的焦距；S4：将步骤S3中采集到的图像配准，使所有图像包含的场景信息及图像尺寸相同，并将图像转换为灰度图；S5：采用尺寸为n
×
n的梯度算子对灰度图预处理；S6：采用尺寸为N
×
N的滑动窗口计算所有灰度图在同一位置的清晰度评价值，清晰度评价值采用与步骤S5中梯度算子对应的清晰度评价函数计算，获得不同焦距下的滑动窗口中的清晰度评价值；其中N＞n；S7：将清晰度评价值最大时对应的焦距代入步骤S2所得的函数，得到最优成像物距，由得到的最优成像物距计算滑动窗口中心像素对应空间点的深度估计值，并在深度图中记录该深度估计值；S8滑动窗口以步长λ滑动至下一位置，重复步骤S6和步骤S7，直到计算完所有像素的深度估计值；其中λ≤N。2.根据权利要求1所述的基于电液可调焦镜头的单目深度估计方法，其特征在于，步骤S2中电液可调焦镜头焦距与最优成像物距之间的函数关系建立过程为：A：利用步骤S1中建模得到的光学成像系统模型，可得到电液可调焦镜头的控制电流与焦距之间的关系：f＝αI+β
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(1)其中，f为焦距，I为控制电流，α和β为曲线拟合得到的系数；B：利用步骤S1中建模得到的光学成像系统模型，可得到电液可调焦镜头的控制电流与最优成像物距之间的关系：u＝aI4+bI3+cI2+dI+e
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(2)其中u为最优成像物距，I为控制电流，a、b、c、d、e为曲线拟合获得的参数；C：式(1)代入式(2)中，得到电液可调焦镜头焦距与最优成像物距间的函数关系：u＝F(f)完成电液可调焦镜头焦距与最优成像物距之间的函数关系的建立。3.根据权利要求2所述的基于电液可调焦镜头的单目深度估计方法，其特征在于，步骤S7中清晰度评价值最大时焦距由以下...

【专利技术属性】
技术研发人员：李恒宇，韩爽，刘靖逸，谢永浩，岳涛，谢少荣，罗均，
申请(专利权)人：上海大学，
类型：发明
国别省市：