【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及立体视觉测距领域，具体涉及一种多孔径测距方法。
技术介绍
1、立体视觉测距，是指通过提取多孔径子眼系统中各个子眼的视差获取场景深度关系并实现目标空间的测距方案。多孔径仿生复眼系统实现立体测距的原理类似于双目成像系统，通过提取不同孔径获取目标空间的位置关系。但是与双目成像不同的是，由于微透镜阵列的存在，多孔径仿生复眼系统利用的是感光芯片上产生的视觉误差。因此，研究属于多目情况下的立体测距方法并将其用于仿生复眼系统中是有必要的。
2、由于传统光流测速方法的测距模块采用的是激光、红外等非视觉传感器，且精度较高。在低空飞行场景中，无人机对地影像中经常存在许多高度不统一的障碍物，当无人机经过这些障碍物，非视觉传感器就体现出了其弊端，传感器输出的对地距离与实际无人机实际对地距离会有较大的偏差，因此，利用视觉传感器在无人机低空飞行时将会获得更好的测距结果。
3、多孔径测距在处理无人机飞行时的对地图像时会受光照、无人机抖动、分辨率等因素的影响，测距精度会受到极大影响，因此光照和复杂场景的鲁棒性对多孔径测距至关重要。
【技术保护点】
1.一种用于无人机的多孔径纯视觉光流测速方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的用于无人机的多孔径纯视觉光流测速方法，其特征在于：步骤S1使用多孔径光流估计法计算出每个特征点在两帧图像之间的运动向量，解算出鲁棒的光流场，根据光流场中运动向量计算每个像素点在深度方向上的位移，进而计算初步视差估计值。
3.根据权利要求2所述的用于无人机的多孔径纯视觉光流测速方法，其特征在于：所述光流场包括数据项和正则项，所述正则项设有权重；其中，所述数据项涉及灰度变换因子，所述正则项涉及滤波操作平滑因子。
4.根据权利要求2或3所述的...
【技术特征摘要】
1.一种用于无人机的多孔径纯视觉光流测速方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的用于无人机的多孔径纯视觉光流测速方法，其特征在于：步骤s1使用多孔径光流估计法计算出每个特征点在两帧图像之间的运动向量，解算出鲁棒的光流场，根据光流场中运动向量计算每个像素点在深度方向上的位移，进而计算初步视差估计值。
3.根据权利要求2所述的用于无人机的多孔径纯视觉光流测速方法，其特征在于：所述光流场包括数据项和正则项，所述正则项设有权重；其中，所述数据项涉及灰度变换因子，所述正则项涉及滤波操作平滑因子。
4.根据权利要求2或3所述的用于无人机的多孔径纯视觉光流测速方法，其特征在于：所述光流场通过最小化求解的方式进行迭代，每次迭代计算出速度估计值，通过设定光度一致性误差变化小于阈值终止，最终获得鲁棒的光流场。
5.根据权利要求1所述的用于无人机的多孔径纯视觉光流测速方法，其特征在于：步骤s2通过多孔径成像深度估计方法对初始深度进行估计：首先计算目标点的多孔径成像实际深度，并结合所选场景的平均采样亮度值，得到初始匹配代价；对每个重采样像素点的匹配聚合代价进行比较，将最小匹配聚合代价的深度值选为该点的初始估计深度。
【专利技术属性】
技术研发人员：申冲，赵鑫，袁梦，曹慧亮，王晨光，唐军，刘俊，
申请(专利权)人：中北大学，
类型：发明
国别省市：
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