CN110796597B - 基于时空补偿的车载环视图像拼接装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于时空补偿的车载环视图像拼接装置，包括：图像采集模块，通过设置在车身的前后左右的四个鱼眼相机进行图像采集；相机标定模块，用于分别对4个相机进行标定，采用OpenCV中的鱼眼相机模型，获得相机内外参、相机畸变系数和投影误差；图像矫正模块，用于根据相机标定模块获得的相机参数对四路图像进行矫正，得到无畸变的图像；图像拼接模块，用于对矫正后的图像进行环视图像拼接和图像补偿处理。本发明针对车身较长的车辆，采用时空补偿的方法拼接得到完整的环视图像。
Description
技术领域
本发明涉及图像处理技术，尤其涉及一种基于时空补偿的车载环视图像拼接装置。
背景技术
近年来，随着电子信息和计算机技术的跨步发展，传统的汽车已经迈向更加智能，更加安全的方向发展。360°环视图像是汽车主动安全的重要组成部分。车载环视能够实现车辆周围物体的识别和距离检测，文献“Sungyoul Park,Dongwook Kim and Kyongsu Yi,"Vehicle Localization using an AVM camera for An Automated Urban Driving,；Intelligent Vehicles Symposium(IV),2016”中利用车载环视实现车辆定位；“王晋疆,王鹏飞.一种基于环视系统的车位检测方法[J].分析仪器,2019(01):71-77”利用环视图像实现停车场车位检测；文献“李磊.基于全景视觉自动泊车的停车位检测与识别方法[D].西安电子科技大学,2018”实现车位检测与识别；“陆晓燕.基于全景拼接的泊车辅助系统研究[D].安徽工业大学,2018.”实现辅助泊车系统。对于经验不是特别丰富的驾驶员来说，特别是女驾驶员是驾驶安全可靠性的重要保障。
目前的环视相机标定方案按其采取的方法的不同大致可以分为：第一，采用超广角视场角对周围环境进行采集，此方法由于相机畸变大，测量精度严重受限；第二，改变车载摄像机在车辆中的安装角度，但此方法对于车身长度比较大的车辆来说，其远点畸变比较大，测量不一致。第三，增加摄像机的布置位置和添加摄像机的个数，此方法涉及车辆结构改变，可行性受限。
发明内容
本发明要解决的技术问题在于针对现有技术中的缺陷，提供一种基于时空补偿的车载环视图像拼接装置。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：一种基于时空补偿的车载环视图像拼接装置，包括：
图像采集模块，通过设置在车身的前后左右的四个鱼眼相机进行图像采集；
相机标定模块，用于分别对4个相机进行标定，采用OpenCV中的鱼眼相机模型，获得相机内外参、相机畸变系数和投影误差；
图像矫正模块，用于根据相机标定模块获得的相机参数对四路图像进行矫正，得到无畸变的图像；
图像拼接模块，用于对矫正后的图像进行环视图像拼接和图像补偿处理；
所述环视图像拼接是在矫正图像的基础上，对矫正后的图像进行透视变换，完成环视图像拼接；
所述图像补偿处理是当环视图像拼接为不完整的环视图像时，进行时空补偿，即利用相邻帧的图像对当前图像帧进行补偿，以得到完整的环视拼接图像。
按上述方案，所述图像采集模块中四个鱼眼相机的采集频率相同，同一时刻采集的四路图像信息对应同一时空位置。
按上述方案，所述图像拼接模块中，环视图像拼接包括以下步骤：
1)将得到的前、后、左、右矫正图通过H矩阵(单应性矩阵)变换为俯视图，其计算公式如下：
其中，[u2,v2,1]为环视图像中特征点的坐标，[u1,v1,1]为校正后对应特征点的图像坐标，表示两个视角之间的变换关系，通过H矩阵将矫正后的图像变换为俯瞰图；
2)根据车辆和四个摄像机的相对位置，将车辆在图像中的位置固定下来，即车辆在图像中的坐标不变；
3)根据车辆在图像中的坐标完成环视图像拼接。
按上述方案，所述图像拼接模块中，图像补偿处理如下：
对t时刻的环视拼接图像，采用相邻帧之间时空补偿的方法，用t时刻的对应的视场区域补偿t+1时刻环视拼接图像中的空白区域，完成时空补偿图像的拼接。
按上述方案，所述图像拼接模块中，图像补偿处理如下：
对t时刻的环视拼接图像，采用相邻帧之间时空补偿的方法，用t时刻的A点以上和A点距离为s的区域补偿t+1时刻A点以下和A点距离为s的区域，其中s＝v/f，其中v为车辆的行驶速度，f为摄像机捕获图像的频率。此拼接为一个过程拼接，需要时间积累，拼接与相机的图像捕捉频率和需要补偿的距离以及车速有关。若空白区域的距离小于s，则一次即可完成补偿，若空白区域的距离大于s时，则需要n次才能完成补偿，其中n＝L/s，L为A、B之间的距离；
当向后倒车行驶时，其补偿过程与前进时相同，采用B点以下的图像对空白位置进行补偿。
本发明产生的有益效果是：本发明可以针对车身较长的车辆，采用时空补偿的方法得到完整的环视拼接图像。
附图说明
下面将结合附图及实施例对本发明作进一步说明，附图中：
图1是本发明实施例的装置结构图；
图2是本发明实施例的环视拼接示意图；
图3是本发明实施例的前进-时空补偿拼接效果示意图；
图4是本发明实施例的后退-时空补偿拼接效果示意图；
图5是本发明实施例的原始鱼眼图像示意图；
图6是本发明实施例的矫正图像示意图；
图7是本发明实施例的俯视图像示意图；
图8是本发明实施例的拼接后俯视图像示意图；
图9是本发明实施例的拼接后效果示意图。
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。
由于不同类型的车辆车身长度不等，特别是车身比较长的车辆，四路车载摄像机很难实现无缝拼接。如图1所示，本发明提供一种基于时空补偿的车载环视相机拼接装置，包括：相机标定模块、图像采集模块、图像校正模块和图像拼接模块。
1)相机标定模块
首先利用张正友标定法分别对4个相机进行标定，采用OpenCV中的鱼眼相机模型，并输入若干张标定板图片，输出相机内外参、相机畸变系数、投影误差的获取，分别用四路摄像机拍摄棋盘格图片作为输入，计算每路摄像机的参数。内参数是相机本身的特有属性，外参数是为了获取相机与世界坐标系的相对位置关系，一般是用一个旋转矩阵和平移矩阵来表示。
标定方法具体如下：
图像特征点的像素坐标和物理坐标系之间的对应关系
本标定采用张氏标定法对摄像机进行标定，得到摄像机的内参矩阵。原理为物理坐标系中的一点齐次坐标为(Xw,Yw,Zw,1)T，其在摄像机图像中的像素坐标为(u,v,1)，对应的计算公式为：
其中，K为摄像机标定矩阵，包括摄像机焦距和畸变系数，大小为3×3矩阵。[Rc Tc]为摄像机的外部参数，大小为3×4，Rc为旋转矩阵，为3×3，Tc为平移矩阵，表示一种线性关系，即等式两边相差一个尺度因子，尺度因子可由对应特征点求解。确定摄像机参数是为了得到三维空间中的一点距离车辆的距离，以提供车辆判断的准确距离信息。
2)图像采集模块
图像采集模块选用四个鱼眼相机，分别安设于车身的前后左右。前置摄像机嵌入于车辆前“LOGO”位置，左右摄像机安装于左右后视镜下方，和竖直方向成一设定角度(15°)，视角朝车辆外侧，后摄像机安装于后备箱“把手”下，与竖直方向成一角度，视角向后，具体安设位置见图1。
3)图像矫正模块
分别利用1)中获取的各摄像机的相机参数对四路图像进行矫正，得到无畸变的图像。
用得到的四路相机的相机内参矩阵、相机畸变系数、投影误差参数，用OpenCV中的鱼眼相机矫正模型分别矫正对应相机所得的图像，即得矫正图像。
4)图像拼接模块
图像拼接模块包括环视图像拼接和图像补偿两部分。环视图像拼接是在矫正图像的基础上，对矫正后的图像进行透视变换，完成环视图像拼接。但大型车辆无法拼接为完整的环视图像，需要进行时空补偿，即利用上一帧所得图像对当前帧进行补偿，以得到完整的环视拼接图像。
将得到的前、后、左、右矫正图通过H矩阵(单应性矩阵)变换为俯视图，其计算公式如下：
其中，[u2,v2,1]为环视图像中特征点的坐标，[u1,v1,1]为校正后对应特征点的图像坐标，表示两个视角之间的变换关系，通过H可以将校正后的图像变换为俯瞰图。
因为车辆和四个摄像机的相对位置不变，故可以将车辆在图像中的位置固定下来，即车辆在图像中的坐标不变。
但由于车载摄像机的视场范围受限，在现有的摄像机视场下，无法完成无缝拼接，其拼接效果如图2所示。
为了实现环视图像的无缝拼接，采用相邻帧之间时空补偿的方法，具体如图3所示，左图为t+1时刻的环视拼接图像，右侧为t时刻的拼接图像，用t时刻两黑线之间的视场补偿t+1时刻(左侧)图像两黑色线之间的空白，完成时空补偿图像的拼接，此拼接为一个过程拼接，需要时间积累，拼接与相机的图像捕捉频率和需要补偿的距离以及车速有关。
在倒车时，时空补偿拼接需要用t时刻后视图像补偿t+1时刻，如图4所示，补偿方法和前进时补偿一致。
辅助设备，辅助设备包括固定支架、数据线、采集车辆、显示器、稳压支流电源。
本发明装置的具体工作过程，包括以下步骤：
S1.分别用四路摄像机拍摄不同角度不少于30张棋盘格图片；
S2.相机标定采用OpenCV中的鱼眼相机模型，将S1中拍摄的棋盘格图片作为输入，得到四路摄像机对应的相机内外参数举着、相机畸变系数和投影误差；
S3.用S2中得到的相机参数，将鱼眼相机拍摄的原始图像进行校正，原始图像如图5，矫正后图像如图6所示；
S4.将S3中的矫正后的图像，通过S41中的单应矩阵H变换为俯视图像，如图7所示，将四个视角变换后的图像进行拼接如图8所示；
S5.由于车载四路摄像机拼接后的效果如图8所示，无法实现无缝拼接，故采用时空补偿的方法，将相邻帧之间的图像进行补偿，以达到无缝拼接，拼接如图3和图4所示；最终拼接后效果示意图如图9。
应当理解的是，对本领域普通技术人员来说，可以根据上述说明加以改进或变换，而所有这些改进和变换都应属于本发明所附权利要求的保护范围。
Claims (3)
1.一种基于时空补偿的车载环视图像拼接装置，其特征在于，包括：
图像采集模块，通过设置在车身的前后左右的四个鱼眼相机进行图像采集；
相机标定模块，用于分别对4个相机进行标定，采用OpenCV中的鱼眼相机模型，获得相机内外参、相机畸变系数和投影误差；
图像矫正模块，用于根据相机标定模块获得的相机参数对四路图像进行矫正，得到无畸变的图像；
图像拼接模块，用于对矫正后的图像进行环视图像拼接和图像补偿处理；
所述环视图像拼接是在矫正图像的基础上，对矫正后的图像进行透视变换，完成环视图像拼接；
所述图像补偿处理是当环视图像拼接为不完整的环视图像时，进行时空补偿，即利用相邻帧的图像对当前图像帧进行补偿，以得到完整的环视拼接图像；
所述图像拼接模块中，图像补偿处理如下：
对t时刻的环视拼接图像，采用相邻帧之间时空补偿的方法，用t时刻的A点以上和A点距离为s的区域补偿t+1时刻A点以下和A点距离为s的区域，其中s＝v/f，其中v为车辆的行驶速度，f为摄像机捕获图像的频率；其中，A点为拼接起始点，A点位置根据左右两侧摄像机视角的边缘位置确定；
若空白区域的距离小于s，则一次即可完成补偿，若空白区域的距离大于s时，则需要n次才能完成补偿，其中n＝L/s，L为A、B之间的距离；
当向后倒车行驶时，其补偿过程与前进时相同，采用B点以下的图像对空白位置进行补偿。
2.根据权利要求1所述的基于时空补偿的车载环视图像拼接装置，其特征在于，所述图像采集模块中四个鱼眼相机的采集频率相同，同一时刻采集的四路图像信息对应同一时空位置。
3.根据权利要求1所述的基于时空补偿的车载环视图像拼接装置，其特征在于，所述图像拼接模块中，环视图像拼接包括以下步骤：
1)将得到的前、后、左、右矫正图通过H矩阵(单应性矩阵)变换为俯视图，其计算公式如下：
其中，[u2,v2,1]为环视图像中特征点的坐标，[u1,v1,1]为校正后对应特征点的图像坐标，表示两个视角之间的变换关系，通过H矩阵将矫正后的图像变换为俯瞰图；
2)根据车辆和四个摄像机的相对位置，将车辆在图像中的位置固定下来，即车辆在图像中的坐标不变；
3)根据车辆在图像中的坐标完成环视图像拼接。
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|---|---|
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Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2006022630A1 (en) * | 2004-07-26 | 2006-03-02 | Silicon Optix, Inc. | Panoramic vision system and method |
| WO2016096506A1 (en) * | 2014-12-19 | 2016-06-23 | Conti Temic Microelectronic Gmbh | Surround view system and vehicle including a surround view system |
| CN105872345A (zh) * | 2015-01-20 | 2016-08-17 | 北京理工大学 | 基于特征匹配的全帧电子稳像方法 |
| CN106373091A (zh) * | 2016-09-05 | 2017-02-01 | 山东省科学院自动化研究所 | 全景泊车中鸟瞰图像的自动拼接方法、系统及车辆 |
| CN106851092A (zh) * | 2016-12-30 | 2017-06-13 | 中国人民解放军空军预警学院监控系统工程研究所 | 一种红外视频拼接方法和装置 |
| CN107274346A (zh) * | 2017-06-23 | 2017-10-20 | 中国科学技术大学 | 实时全景视频拼接系统 |
| CN107505644A (zh) * | 2017-07-28 | 2017-12-22 | 武汉理工大学 | 基于车载多传感器融合的三维高精度地图生成系统及方法 |
| CN107888894A (zh) * | 2017-10-12 | 2018-04-06 | 浙江零跑科技有限公司 | 一种立体车载环视方法、系统及车载中控装置 |
| CN109785232A (zh) * | 2018-12-13 | 2019-05-21 | 深圳市路畅智能科技有限公司 | 一种基于超声波雷达的车载监控环视图像拼接方法 |
Family Cites Families (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US10089538B2 (en) * | 2015-04-10 | 2018-10-02 | Bendix Commercial Vehicle Systems Llc | Vehicle 360° surround view system having corner placed cameras, and system and method for calibration thereof |
| US10764496B2 (en) * | 2018-03-16 | 2020-09-01 | Arcsoft Corporation Limited | Fast scan-type panoramic image synthesis method and device |
-
2019
- 2019-10-10 CN CN201910960007.0A patent/CN110796597B/zh active Active
Patent Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2006022630A1 (en) * | 2004-07-26 | 2006-03-02 | Silicon Optix, Inc. | Panoramic vision system and method |
| WO2016096506A1 (en) * | 2014-12-19 | 2016-06-23 | Conti Temic Microelectronic Gmbh | Surround view system and vehicle including a surround view system |
| CN105872345A (zh) * | 2015-01-20 | 2016-08-17 | 北京理工大学 | 基于特征匹配的全帧电子稳像方法 |
| CN106373091A (zh) * | 2016-09-05 | 2017-02-01 | 山东省科学院自动化研究所 | 全景泊车中鸟瞰图像的自动拼接方法、系统及车辆 |
| CN106851092A (zh) * | 2016-12-30 | 2017-06-13 | 中国人民解放军空军预警学院监控系统工程研究所 | 一种红外视频拼接方法和装置 |
| CN107274346A (zh) * | 2017-06-23 | 2017-10-20 | 中国科学技术大学 | 实时全景视频拼接系统 |
| CN107505644A (zh) * | 2017-07-28 | 2017-12-22 | 武汉理工大学 | 基于车载多传感器融合的三维高精度地图生成系统及方法 |
| CN107888894A (zh) * | 2017-10-12 | 2018-04-06 | 浙江零跑科技有限公司 | 一种立体车载环视方法、系统及车载中控装置 |
| CN109785232A (zh) * | 2018-12-13 | 2019-05-21 | 深圳市路畅智能科技有限公司 | 一种基于超声波雷达的车载监控环视图像拼接方法 |
Non-Patent Citations (8)
| Title |
|---|
| Qianwen Tao, Zhaozheng Hu, Hao Cai, Gang Huang and Jie Wu.Coding Pavement Lanes for Accurate Self-localization of Intelligent Vehicles.2018 IEEE Intelligent Vehicles Symposium.2018,全文. * |
| Xianglong Wang，Zhaozheng Hu, Qianwen Tao, Gang Huang, Mengchao Mu.Bayesian place recognition based on bag of objects for intelligent vehicle localisation.IET Intelligent Transport Systems.2019,全文. * |
| 张少军 ; 徐熙平 ; .360°高阶非球面反射式全景镜头设计.光学精密工程.2018,(08),全文. * |
| 朱均超 ; 丁晨曦 ; 刘蕾 ; 焦英魁 ; .基于MSCR和ASIFT的鱼眼图像立体匹配研究.自动化仪表.2018,(02),全文. * |
| 王益平 ; 杨鸣 ; 周芳 ; 吴正管 ; 蒋金涛 ; .基于最小二乘法的鱼眼图像矫正算法.激光杂志.2017,(02),全文. * |
| 翟博 ; 郑锦 ; 王越 ; .一种用于实时数字稳像的全分辨率运动补偿方法.北京航空航天大学学报.2016,(04),第3章，图2. * |
| 陆晓燕.基于全景拼接的泊车辅助系统研究.《中国优秀博硕士学位论文全文数据库（硕士）工程科技Ⅱ辑（月刊）》.2019,第2.1节，2.2节，3.3节，3.5.1节，4.1.1节，图2-5，图3-10，图4-1，图5-4. * |
| 黎吉国 ; 王悦 ; 张新峰 ; 马思伟 ; .一种鱼眼视频全景拼接中的亮度补偿算法.中国科学:信息科学.2018,(03),全文. * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN110796597A (zh) | 2020-02-14 |
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Legal Events
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|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| GR01 | Patent grant | ||
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