CN108562265A - 一种双目立体视觉测距装置的测量范围估计方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种双目立体视觉测距装置的测量范围估计方法，其包括以下步骤：建立双目立体视觉系统的数学模型；根据双目立体视觉测距装置的图像传感器的测量值，通过所述数学模型求出目标点坐标P(x₀,y₀,z₀)，其中x₀、y₀、z₀分别代表X、Y、Z两两相互垂直的三维坐标轴上的目标点坐标值；利用极值消元法对P(x₀,y₀,z₀)分别求得x₀、y₀、z₀的边界极值点；将所得到的边界极值点进行排序，边界极值点中的最大值和最小值为所述双目立体视觉测距装置的工作边界即所述双目立体视觉测距装置的测量范围。本发明通过双目立体视觉测距装置本身的参数以及算法特性来估计双目立体视觉测距装置的取值范围，从而达到相对客观的双目立体视觉测距装置性能的目的。

Description

一种双目立体视觉测距装置的测量范围估计方法

技术领域

本发明涉及工作范围估计方法，尤其涉及一种双目立体视觉测距装置的工作范围估计方法，即一种双目立体视觉测距装置的测量范围估计方法。

背景技术

现行的绝大部分双目立体视觉测距装置，是根据两个空间位置不同的图像传感器显示同一目标点的视差，来确定目标点的空间位置的。由图像传感器的结构可以知道双目立体视觉测距装置实际能采集的点是有限的且均为整数，即算法的输入参数是有限的。因此，以这种算法为工作原理的双目立体视觉测距装置有着一个工作范围。

发明内容

为了实现以视差计算方法为工作原理的双目立体视觉测距装置有着一个工作范围，本发明提供一种双目立体视觉测距装置的测量范围估计方法。

本发明采用以下技术方案实现：一种双目立体视觉测距装置的测量范围估计方法，其包括以下步骤：

建立双目立体视觉系统的数学模型；

根据双目立体视觉测距装置的图像传感器的测量值，通过所述数学模型求出目标点坐标P(x₀,y₀,z₀)，其中x₀、y₀、z₀分别代表X、Y、Z两两相互垂直的三维坐标轴上的目标点坐标值；

利用极值消元法对P(x₀,y₀,z₀)分别求得x₀、y₀、z₀的边界极值点；

将所得到的边界极值点进行排序，边界极值点中的最大值和最小值为所述双目立体视觉测距装置的工作边界即所述双目立体视觉测距装置的测量范围。

作为上述方案的进一步改进，所述数学模型采用双目立体视觉的算法模型。

作为上述方案的进一步改进，定义目标点P(x₀,y₀,z₀)的坐标为

其中，其中，x_o1、x_o2分别是双目立体视觉测距装置的左右两方图像传感器横纵方向的视场角所在平面的交点，左右两方图像传感器的感光原件在所设定的标准空间坐标系的位置的横坐标均为y₁，x_o1、x_o2、y₁为常数；x₁、x₂分别是左右两方图像传感器测量目标点时所得到的横坐标，x₁、x₂的取值范围分别是[a,b]、[a+l,b+l]，[a,b]分别为左方图像传感器的最左和最右点的横坐标，l是左右两方图像传感器的间距，因此[a+l,b+l]分别为右方图像传感器的最左和最右点的横坐标，z₂是右方图像传感器测量目标点所得的竖坐标，z₂的取值范围是[-w,w]，w为常数；

利用极值消元法来计算x₀，y₀，z₀的取值边界，包括以下步骤：

(a)求x₀，按照先消去x₁后消去x₂的原则，首先求对x₁的偏导数，

令即方程无解，这说明当x₁为变量，x₂为常量时x₀取值的边界在x₁的定义域边界上，令x₁为相应的值后就消去了变量x₁得到值T(x₂)，但其余的变量还是存在的，将T(x₂)命名为参数极值；

参数极值一，

参数极值二，

接下来再求对x₂的偏导数,

令方程无解，因此参数极值在x₂的值域边界点，进而有：

所得到的四组解中的最大值和最小值就是x₀的最大值和最小值；

(b)接下来求y₀的极值，按照先消去x₁后消去x₂进行计算：

令方程无解，因此其参数极值，

又

令方程无解，因此其参数极值

挑选出其中的最大值和最小值，就是y₀取的最大值和最小值；

(c)用求y₀极值的相同办法求出z₀的极值是：

挑选出其中的最大值和最小值，就是z₀可取的最大值和最小值。

进一步地，按照先消去x₂后消去x₁的方法计算x₀的极值，

由

令方程无解，证明参数极值在x₂的边界点上，因此参数极值为：

对参数极值分别求x₁的偏导数

令方程均无解，说明参数极值的极值点就在变量x₁的取值边界点上，进而有：

进一步地，按照先消去x₂后消去x₁的方法计算y₀的极值，

由令方程无解，这说明参数极值在x₂的取值边界上，进而得到参数极值，

对x₁求偏导数有：

令方程无解，说明极值点在x₁的取值边界上，进而有：

本发明还提供一种双目立体视觉测距装置，其采用上述任意的测量范围估计方法。

本发明还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现上述任意的测量范围估计方法。

本发明还提供一种计算机终端，其包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序；所述处理器执行所述程序时实现上述任意的测量范围估计方法。

本发明通过双目立体视觉测距装置本身的参数以及算法特性来估计双目立体视觉测距装置的取值范围，从而达到相对客观的双目立体视觉测距装置性能的目的。

附图说明

图1为经典的双目立体视觉的算法模型图。

图2为利用本发明双目立体视觉测距装置的测量范围估计方法，在x_o1＝320，x_o2＝1960，y₁＝879.2，z₂＝130时的仿真图像。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

本发明能够计算以视差比较为原理的双目立体视觉装置的工作范围。本发明在建立双目立体视觉系统数学模型的基础上，根据双目立体视觉测距装置的图像传感器的测量值求出目标点坐标，再利用极值消元法分别求得x₀,y₀,z⁰的边界极值，获得其最大最小值，以此来确定双目立体视觉测距装置的双目立体视觉系统的工作范围。

本发明的双目立体视觉测距装置的测量范围估计方法，包括以下步骤：

建立双目立体视觉系统的数学模型；

根据双目立体视觉测距装置的图像传感器的测量值，通过所述数学模型求出目标点坐标P(x₀,y₀,z₀)，其中x₀、y₀、z₀分别代表X、Y、Z两两相互垂直的三维坐标轴上的目标点坐标值；

利用极值消元法对P(x₀,y₀,z₀)分别求得x₀、y₀、z₀的边界极值点；

将所得到的边界极值点进行排序，边界极值点中的最大值和最小值为所述双目立体视觉测距装置的工作边界即所述双目立体视觉测距装置的测量范围。

故，首先要建立双目立体视觉测距装置的双目立体视觉系统的数学模型，并根据双目立体视觉测距装置的图像传感器的测量值求出目标点坐标，用极值消元法来计算双目立体视觉测距装置的极值点，将所得到的极值点进行排序，所得极值点的最大值和最小值作为双目立体视觉测距装置的工作边界。

下面论证本发明的可行性。

(1)双目立体视觉算法(视差计算原理)

如图1所示，图1为经典的双目立体视觉的算法模型，相关条件已经在图中给出，可得得到最终结果：目标点坐标P(x₀,y₀,z₀)，

(2)极值消元法

有前面的模型可以得到目标点P(x₀,y₀,z₀)的坐标这个结论是针对连续采集点的。也就是说当图像传感器的采集点取值是连续的话，P点可以再无穷远处。但是图像传感器的测量值是有限的，因为通过相元测量得到的点的坐标位整数。由于在一个给定取值范围内的整数个数是有限的，因此双目立体视觉测量装置的测量范围是有限的。可以根据图像传感器的参数来确定双目立体视觉测量装置的测量范围。

现根据来讨论各个坐标点的取值范围。其中，x_o1、x_o2分别是双目立体视觉测距装置的左右两方图像传感器横纵方向的视场角所在平面的交点，左右两方图像传感器的感光原件在所设定的标准空间坐标系的位置的横坐标均为y₁，x_o1、x_o2、y₁为常数；x₁、x₂分别是左右两方图像传感器测量目标点时所得到的横坐标，x₁、x₂的取值范围分别是[a,b]、[a+l,b+l]，[a,b]分别为左方图像传感器的最左和最右点的横坐标，l是左右两方图像传感器的间距，因此[a+l,b+l]分别为右方图像传感器的最左和最右点的横坐标，z₂是右方图像传感器测量目标点所得的竖坐标，z₂的取值范围是[-w,w]，w为常数；需要注意的是这里的范围是取值边界，且只能取整数。

先讨论x₀，由来判断x₀的取值范围。由于所求取值范围有两个未知量且取值相互独立，因此是一个二元函数的求极值问题，虽然是带有约束的问题，但约束并不是一条曲线或一个关系，故无法使用拉格朗日乘数法来解决。因此需要开发新的算法—极值消元法来解决这个问题。极值消元法的工作原理是将多元函数的变量从极值或边界值处消去从而最终将多远函数极值问题转化为多个一元函数的极值的问题，所有一元函数的极值的并集就是所求多元函数的极值。下面使用极值消元法来计算x₀，y₀，z₀的取值边界。

求x₀，按照先消去x₁后消去x₂，对x₁的偏导数令

即方程无解。这说明当x₁为变量，x₂为常量(x₂可以取定义域内的任意值)时x₀取值的边界在x₁的定义域边界上。令x₁为相应的值后就消去了变量x₁得到值T(x₂)，但其余的变量还是存在的，将T(x₂)命名为参数极值。

参数极值1

参数极值2

接下来求对x₂的偏导数，

令方程无解。因此参数极值在x₂的值域边界点，进而有，

所得到的四组解中的最大值和最小值就是x₀的最大值和最小值。为了验证算法的正确性，可按照先消去x₂后消去x₁的计算方法进行计算，比较两次的计算结果。由令方程无解，证明参数极值在x₂的边界点上。因此参数极值 对参数极值分别求x₁的偏导数：

令方程均无解，说明参数极值的极值点就在变量x₁的取值边界点上。进而有，

比较计算结果，和先消去x₁后消去x₂的计算结果是相同的。

接下来讨论y₀的极值，按照先消去x₁后消去x₂进行计算。

令方程无解。因此其参数极值

又令 方程无解。因此其参数极值：

挑选出其中的最大值和最小值，就是y₀可取的最大值和最小值。

按照先消去x₂后消去x₁计算过程如下：

令方程无解，这说明参数极值在x₂的取值边界上。进而得到参数极值， 对x₁求偏导数有 令方程无解。说明极值点在x₁的取值边界上。进而有：

通过比较，和先消去x₁后消去x₂的结果相同。用相同的办法可以求出z₀的极值是：

挑选出其中的最大值和最小值，就是z₀可取的最大值和最小值。

(3)算法仿真

仿真的原理是通过计算的所有取值，并将所得结果绘制成图像，通过图像所显示的取值范围来比对。

取x_o1＝320，x_o2＝1960，y₁＝879.2，z₂＝130，对测量范围进行仿真，得到如图2所示，当x_o1＝320，x_o2＝1960，y₁＝879.2，z₂＝130时的仿真图像。

计算x₀，y₀，z₀的取值范围，将相关参数带入到1小节中的公式中可得x_0Max＝144187，x_0Min＝-144187，y_0Min＝-30134，y_0Max＝30134，z_0Min＝-21296，z_0Min＝21296。从图像可以看出所得的最值和图像所显示的取值范围基本吻合。在实际的系统中y₀的值是不会出现负数的，但实际的系统中计算出了负数，因为采集点在遍历计算过程中计算了所有可能，这种可能是数学上的，会与实际情况不符。但是目前没有稳定的匹配算法可以采集到绝对满足实际情况的采集点坐标，因此图像和计算值都是合理的。

(4)结论

极值消元发可以用来估算双目立体视觉系统的工作范围，且能计算出所有可能的结果的最值。

本发明提出了根据图像传感器的成像原理估计双目立体视觉装置的工作范围的方法，提出了限定参数取值范围的多元函数的值域的计算方法。本实施例中仅限于对该算法的一种取值设定，不代表该算法的唯一取值，所有符合条件的任意数值都可以应用于该算法。

利用算法仿真，求出上述极值的最大最小值。

仿真的原理是通过计算的所有取值，并将所得结果绘制成图像，通过图像所显示的取值范围来比对。

取x_o1＝320，x_o2＝1960，y₁＝879.2，z₂＝130，对测量范围进行仿真，得到如图2所示。计算x₀，y₀，z₀的取值范围，将相关参数带入到公式中可得x_0Max＝144187,x_0Min＝-144187；y_0Min＝-30134,y_0Max＝30134；z_0Min＝-21296,z_0Min＝21296。

从图像可以看出所得的最值和图像所显示的取值范围基本吻合。在实际的系统中y₀的值是不会出现负数的，但实际的系统中计算出了负数，因为采集点在遍历计算过程中计算了所有可能，这种可能是数学上的，因此在实际系统中需剔除负数的部分。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种双目立体视觉测距装置的测量范围估计方法，其特征在于：其包括以下步骤：

建立双目立体视觉系统的数学模型；

根据双目立体视觉测距装置的图像传感器的测量值，通过所述数学模型求出目标点坐标P(x₀,y₀,z₀)，其中x₀、y₀、z₀分别代表X、Y、Z两两相互垂直的三维坐标轴上的目标点坐标值；

利用极值消元法对P(x₀,y₀,z₀)分别求得x₀、y₀、z₀的边界极值点；

将所得到的边界极值点进行排序，边界极值点中的最大值和最小值为所述双目立体视觉测距装置的工作边界即所述双目立体视觉测距装置的测量范围。

2.如权利要求1所述的双目立体视觉测距装置的测量范围估计方法，其特征在于：所述数学模型采用双目立体视觉的算法模型。

3.如权利要求1所述的双目立体视觉测距装置的测量范围估计方法，其特征在于：定义目标点P(x₀,y₀,z₀)的坐标为：

其中，x_o1、x_o2分别是双目立体视觉测距装置的左右两方图像传感器横纵方向的视场角所在平面的交点，左右两方图像传感器的感光原件在所设定的标准空间坐标系的位置的横坐标均为y₁，x_o1、x_o2、y₁为常数；x₁、x₂分别是左右两方图像传感器测量目标点时所得到的横坐标，x₁、x₂的取值范围分别是[a,b]、[a+l,b+l]，[a,b]分别为左方图像传感器的最左和最右点的横坐标，l是左右两方图像传感器的间距，因此[a+l,b+l]分别为右方图像传感器的最左和最右点的横坐标，z₂是右方图像传感器测量目标点所得的竖坐标，z₂的取值范围是[-w,w]，w为常数；

利用极值消元法来计算x₀，y₀，z₀的取值边界，包括以下步骤：

(a)求x₀，按照先消去x₁后消去x₂的原则，首先求对x₁的偏导数，

令即方程无解，这说明当x₁为变量，x₂为常量时x₀取值的边界在x₁的定义域边界上，令x₁为相应的值后就消去了变量x₁得到值T(x₂)，但其余的变量还是存在的，将T(x₂)命名为参数极值；

参数极值一，

参数极值二，

接下来再求对x₂的偏导数，

令方程无解，因此参数极值在x₂的值域边界点，进而有：

所得到的四组解中的最大值和最小值就是x₀的最大值和最小值；

(b)接下来求y₀的极值，按照先消去x₁后消去x₂进行计算：

令方程无解，因此其参数极值，

又

令方程无解，因此其参数极值

挑选出其中的最大值和最小值，就是y₀取的最大值和最小值；

(c)用求y₀极值的相同办法求出z₀的极值是

挑选出其中的最大值和最小值，就是z₀可取的最大值和最小值。

4.如权利要求3所述的双目立体视觉测距装置的测量范围估计方法，其特征在于：w的数值为双目立体视觉测距装置的图像传感器的感光原件的宽度的一半。

5.如权利要求3所述的双目立体视觉测距装置的测量范围估计方法，其特征在于：按照先消去x₂后消去x₁的方法计算x₀的极值，

由令方程无解，证明参数极值在x₂的边界点上，因此参数极值为：

对参数极值分别求x₁的偏导数：

令方程均无解，说明参数极值的极值点就在变量x₁的取值边界点上，进而有：

6.如权利要求3所述的双目立体视觉测距装置的测量范围估计方法，其特征在于：按照先消去x₂后消去x₁的方法计算y₀的极值，

由令方程无解，这说明参数极值在x₂的取值边界上，进而得到参数极值，

对x₁求偏导数有：

令方程无解，说明极值点在x₁的取值边界上，进而有：

7.一种双目立体视觉测距装置，其特征在于，其采用如权利要求1至6中任意一项所述的测量范围估计方法。

8.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于：所述程序被处理器执行时实现如权利要求1至6中任意一项所述的测量范围估计方法。

9.一种计算机终端，其包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序；其特征在于：所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至6中任意一项所述的测量范围估计方法。