一种使用连续全景图像测量车辆转向角度的方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及一种使用连续全景图像测量车辆转向角度的方法及系统，该方法利用折反射全景相机拍摄的序列全景图像，通过对当前帧进行图像展开，求图像梯度，对梯度图像进行y轴方向上投影，标记最大值x轴坐标为标记点A；之后对下一帧图像进行展开，求图像梯度，对梯度图像进行y轴方向上投影，标记最大值x轴坐标为标记点B；通过计算A、B点之间的差值，计算对应的旋转角度；之后再设置累加变量，重复以上过程，将旋转角度进行累加，从而完成车辆转向角度(旋转角度)的测量。该方法测量结果准确可靠，该方法的实施可降低车辆硬件成本。法的实施可降低车辆硬件成本。法的实施可降低车辆硬件成本。

【技术实现步骤摘要】
一种使用连续全景图像测量车辆转向角度的方法及系统


[0001]本专利技术涉及全景拍摄
，也涉及转向角度测量领域，具体涉及一种使用连续全景图像测量车辆转向角度的方法及系统。

技术介绍

[0002]在自动控制驾驶中，通常使用角度传感器测量车辆的转向角度，完成路口转向，但此种方式硬件成本相对较高。
[0003]目前，折反射全景相机系统越来越广泛地被应用到车载、通讯、监控等各行业，在提供现场图片、共享信息、态势显示等方面发挥着重要的作用。
[0004]随着技术的完善，折反射全景相机系统的功能越来越多的被开发出来。在汽车领域，折反射全景视觉终端主要安装在汽车前操控板上，目的是记录运行状况。由于折反射全景相机系统是一些自动控制车辆必备的设备，其能够实时观察车辆周围的障碍物等信息；因此，若能够根据折反射全景相机采集到的全景图像，计算车辆的转向角度，将能够减少车辆中角度传感器的安装，从而降低自动驾车车辆成本。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的在于提供一种使用连续全景图像测量车辆转向角度的方法，该方法利用折反射全景相机拍摄的序列全景图像，通过对当前帧进行图像展开，求图像梯度，对梯度图像进行y轴方向上投影，标记最大值x轴坐标为标记点A；之后对下一帧图像进行展开，求图像梯度，对梯度图像进行y轴方向上投影，标记最大值x轴坐标为标记点B；通过计算A、B 点之间的差值，计算对应的旋转角度；之后再设置累加变量，重复以上过程，将旋转角度进行累加，从而完成车辆转向角度(旋转角度)的测量。
[0006]为实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案：
[0007]一种使用连续全景图像测量车辆转向角度的方法，具体包括以下步骤：
[0008]步骤S1、利用车辆上的折反射全景相机采集当前帧的全景图像；其中，所述折反射全景相机的反射镜中心与单目相机像素中心在同一竖直线上，且成像区域为环形，设环形内径为R0，外径为R1，圆环的圆心为(i0,j0)；
[0009]步骤S2、将图像灰度化，由圆环形图像展开成矩形图像，则展开图像宽度为W＝2πR1，高度为H＝R1‑
R0，展开成矩形图像任意点坐标(x,y)的像素值，对应圆环图像坐标(i,j)处的像素值，由下式可求得圆环对应坐标；
[0010][0011]式中，x＝1,2,
…
,W，y＝1,2,
…
,H，i、j四舍五入取整；
[0012]步骤S3、对矩形图像进行均值滤波，计算梯度图像，图像像素点I(x,y)对应的梯度
值为
[0013][0014]式中，G
x
、G
y
为梯度卷积算子，
[0015]步骤S4、对梯度图像进行y轴方向投影，寻找投影最大值，并标记位置；
[0016]投影值为其中x＝1,2,
…
,W
[0017]标记M＝find(max(P(x)))；其中，返回值为{P(x)}序列的索引位置；
[0018]步骤S5、将最大值x轴坐标，作为标记A；
[0019]步骤S6、采集下一帧的全景图像，重复步骤S2
‑
S4，将最大值x轴坐标，作为标记B；
[0020]步骤S7、计算A、B之间的差值，按比例换算为两帧图像之间的偏转角度；
[0021][0022]d＝A
‑
B；
[0023]式中，d为标记A、B之间的距离差，以像素个数计量，W为图像展开为矩形图像后对应的宽度；
[0024]步骤S8、设置累加变量，重复步骤S1
‑
S7的过程，将计算得到的偏转角度累加至累加变量，实现车辆转向角度测量。
[0025]作为本专利技术的优选，图像灰度化处理时，灰度化公式为Gray＝0.299
×
R+0.587
×
G+0.114
×
B；
[0026]式中，Gray为灰度值、R为RGB色彩空间像素红的分量值、G为RGB色彩空间像素绿的分量值、B为RGB色彩空间像素蓝的分量值。
[0027]作为本专利技术的优选，步骤S3均值滤波时使用的滤波模版为
[0028]作为本专利技术的优选，步骤S8设置累加变量V＝∑(θ)，V的值即为车辆旋转的角度。
[0029]本专利技术还提供一种使用连续全景图像测量车辆转向角度时所采用的测量系统，该系统包括：折反射全景相机、图像处理模块、偏转角度计算模块、车辆旋转角度计算模块；其中，所述折反射全景相机固定于车辆顶部，折反射全景相机用于拍摄车辆周围的全景图像，折反射全景相机的反射镜中心与单目相机像素中心在同一竖直线上，且成像区域为环形，设环形内径为R0，外径为R1，圆环的圆心为(i0,j0)；
[0030]所述图像处理模块，用于对折反射全景相机拍摄的图像进行处理；所述图像处理模块包括灰度处理模块、图像展开模块、滤波模块、梯度计算模块、投影值计算模块、标记模块；
[0031]所述灰度处理模块，用于根据灰度化公式将图像灰度化；
[0032]所述图像展开模块，用于将圆环形图像展开成矩形图像，计算与矩形图像任意点
坐标 (x,y)的像素值相对的圆环对应坐标，从而确定矩形图像任意点坐标(x,y)的像素值；展开图像宽度为W＝2πR1，高度为H＝R1‑
R0，展开成矩形图像任意点坐标(x,y)的像素值，对应圆环图像坐标(i,j)处的像素值，由下式可求得圆环对应坐标；
[0033][0034]式中，x＝1,2,
…
,W，y＝1,2,
…
,H，i、j四舍五入取整；
[0035]所述滤波模块，用于对矩形图像进行均值滤波；
[0036]所述梯度计算模块，用于根据梯度计算公式计算图像中每个像素点所对应的梯度值；
[0037]图像像素点I(x,y)对应的梯度值为
[0038]式中，G
x
、G
y
为梯度卷积算子，
[0039]所述投影值计算模块，用于对梯度图像进行y轴方向投影，根据投影计算公式计算投影值；
[0040]投影值为其中x＝1,2,
…
,W；
[0041]所述标记模块，用于根据投影值计算模块计算的投影值寻找投影最大值，并标记位置；标记M＝find(max(P(x)))；其中，返回值为{P(x)}序列的索引位置；
[0042]所述偏转角度计算模块，用于计算相邻两帧图像之间标记位置的偏转角度，偏转角度计算公式如下：
[0043][0044]d＝A
‑
B，
[0045]式中，d为标记A、B之间的距离差，以像素个数计量，W为图像展开为矩形图像后对应的宽度；
[0046]所述车辆旋转角度计算模块，用于将偏转角度计算模块计算得到的偏转角度累加至累加变量，实现车辆旋转角度的测量。
[0047]作为本专利技术优选，所述灰度处理模块的灰度化公式为Gra本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种使用连续全景图像测量车辆转向角度的方法，其特征在于，该方法具体包括以下步骤：步骤S1、利用车辆上的折反射全景相机采集当前帧的全景图像；其中，所述折反射全景相机的反射镜中心与单目相机像素中心在同一竖直线上，且成像区域为环形，设环形内径为R0，外径为R1，圆环的圆心为(i0,j0)；步骤S2、将图像灰度化，由圆环形图像展开成矩形图像，则展开图像宽度为W＝2πR1，高度为H＝R1‑
R0，展开成矩形图像任意点坐标(x,y)的像素值，对应圆环图像坐标(i,j)处的像素值，由下式可求得圆环对应坐标；式中，x＝1,2,
…
,W，y＝1,2,
…
,H，i、j四舍五入取整；步骤S3、对矩形图像进行均值滤波，计算梯度图像，图像像素点I(x,y)对应的梯度值为式中，G
x
、G
y
为梯度卷积算子，步骤S4、对梯度图像进行y轴方向投影，寻找投影最大值，并标记位置；投影值为其中x＝1,2,
…
,W标记M＝find(max(P(x)))；其中，返回值为{P(x)}序列的索引位置；步骤S5、将最大值x轴坐标，作为标记A；步骤S6、采集下一帧的全景图像，重复步骤S2
‑
S4，将最大值x轴坐标，作为标记B；步骤S7、计算A、B之间的差值，按比例换算为两帧图像之间的偏转角度；d＝A
‑
B；式中，d为标记A、B之间的距离差，以像素个数计量，W为图像展开为矩形图像后对应的宽度；步骤S8、设置累加变量，重复步骤S1
‑
S7的过程，将计算得到的偏转角度累加至累加变量，实现车辆转向角度测量。2.根据权利要求1所述的一种使用连续全景图像测量车辆转向角度的方法，其特征在于，步骤S2图像灰度化处理时，灰度化公式为Gray＝0.299
×
R+0.587
×
G+0.114
×
B；式中，Gray为灰度值、R为RGB色彩空间像素红的分量值、G为RGB色彩空间像素绿的分量值、B为RGB色彩空间像素蓝的分量值。3.根据权利要求1所述的一种使用连续全景图像测量车辆转向角度的方法，其特征在
于，步骤S3均值滤波时使用的滤波模版为4.根据权利要求1所述的一种使用连续全景图像测量车辆转向角度的方法，其特征在于，步骤S8设置累加变量V＝∑(θ)，V的值即为车辆转向的角度。5.权利要求1所述的一种使用连续全景图像测量车辆转向角度时所采用的测量系统，其特征在于，该系统...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘云清，丁绪鹏，颜飞，张琼，
申请(专利权)人：长春理工大学，
类型：发明
国别省市：