CN111415305A - 恢复三维场景的方法、计算机可读存储介质及无人机 - Google Patents

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Abstract

本发明适用于图像处理领域，提供了一种恢复三维场景的方法、计算机可读存储介质及无人机。所述方法包括：获取双目摄像头分别拍摄的左图片和右图片；对左图片和右图片进行双目校正；根据经过双目校正后的左图片和右图片进行匹配代价计算和视差估计，提取左图片和右图片的视差，得到深度图；其中，匹配代价计算具体为：根据图像灰度的变化趋势确定图像中的不同区域的权重，根据图像中的不同区域的权重、经AD变换后计算得到的匹配代价计算值和经Census变换后计算得到的匹配代价计算值计算最终匹配代价计算值；根据深度图进行三维重建，恢复三维场景。本发明对于灰度强度变化较大或者具有重复纹理的区域，提升了匹配代价计算值的准确率。

Description

恢复三维场景的方法、计算机可读存储介质及无人机
技术领域
本发明属于图像处理领域，尤其涉及一种恢复三维场景的方法、计算机可读存储介质及无人机。
背景技术
近年来，无人机市场发展迅猛，凭借着操作方便，作业效率高，相对成本低的优势，被广泛应用于气象监测、遥感、农业、电力巡检等领域；增强无人机的智能化，降低无人机驾驶员的使用数量，提高无人机在复杂环境下的适应能力，深化无人机在民用领域的应用，已经成为无人机市场的发展趋势。而双目立体视觉具有分辨精度高、设备成本低、原理上不存在外界干扰、相对环境适应能力强的特点，已经广泛应用于以上领域。实现双目立体视觉的关键通常为：匹配代价计算、代价聚合、视差估计和视差优化。匹配代价计算是视差估计的第一步。现有技术通常在匹配代价计算当中引入Census变换，虽然Census变换可以具有一定的抗噪声能力，可以降低光照造成的影响，提高复杂环境下匹配代价计算的鲁棒性。然而Census变换对于灰度强度变化较大或者具有重复纹理的区域，匹配代价计算的准确率低。
如表1和表2所示，是两个窗口的灰度值，尽管两个窗口的灰度值完全不同，但表1和表2经Census变换后结果均为00001111。由于Census变换只是确定不同位置灰度值的大小关系，Census变换结果实际中大量的灰度组合可以得到同样的模式。
Figure BDA0002406417380000011
发明内容
本发明的目的在于提供一种恢复三维场景的方法、计算机可读存储介质及无人机，旨在解决在匹配代价计算当中引入Census变换，对于灰度强度变化较大或者具有重复纹理的区域，匹配代价的准确率低的问题。
第一方面，本发明提供了一种恢复三维场景的方法，所述方法包括：
获取双目摄像头分别拍摄的左图片和右图片；
对左图片和右图片进行双目校正；
根据经过双目校正后的左图片和右图片进行匹配代价计算和视差估计，提取左图片和右图片的视差，得到深度图；其中，匹配代价计算具体为：根据图像灰度的变化趋势确定图像中的不同区域的权重，根据图像中的不同区域的权重、经AD变换后计算得到的匹配代价计算值和经Census变换后计算得到的匹配代价计算值计算最终匹配代价计算值；
根据深度图进行三维重建，恢复三维场景。
进一步地，Census变换具体为：
分别将窗口内与窗口中心像素位置呈中心对称的每两个像素进行强度大小比较，得到窗口内的所有像素的二进制码，将得到的所有像素的二进制码互相拼接，得到拼接后的一串二进制码作为匹配代价。
第二方面，本发明提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如所述的恢复三维场景的方法的步骤。
第三方面，本发明提供了一种无人机，包括：
一个或多个处理器；
存储器；
双目摄像头；以及
一个或多个计算机程序，其中所述存储器和双目摄像头分别通过总线与所述处理器连接，其中所述一个或多个计算机程序被存储在所述存储器中，并且被配置成由所述一个或多个处理器执行，所述处理器执行所述计算机程序时实现如所述的恢复三维场景的方法的步骤。
在本发明中，由于根据经过双目校正后的左图片和右图片进行匹配代价计算和视差估计，提取左图片和右图片的视差，得到深度图时，根据图像灰度的变化趋势确定图像中的不同区域的权重，根据图像中的不同区域的权重、经AD变换后计算得到的匹配代价计算值和经Census变换后计算得到的匹配代价计算值计算最终匹配代价计算值。因此对于灰度强度变化较大或者具有重复纹理的区域，提升了匹配代价计算值的准确率。
又由于Census变换具体为：分别将窗口内与窗口中心像素位置呈中心对称的每两个像素进行强度大小比较，得到窗口内的所有像素的二进制码，将得到的所有像素的二进制码互相拼接，得到拼接后的一串二进制码作为匹配代价。因此对于位置关系要求更加苛刻，大大降低了出现相同模式的可能性，对于图像灰度变化较大的区域，如图像边缘更加清晰，匹配效果更为显著，且存储空间减少了一半。
附图说明
图1是本发明实施例一提供的恢复三维场景的方法的流程图。
图2是现有技术的Census变换的编码方式的示意图。
图3是本发明实施例一提供的恢复三维场景的方法中，改进后Census变换的编码方式的示意图。
图4是本发明实施例三提供的无人机的具体结构框图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及有益效果更加清楚明白，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仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
为了说明本发明所述的技术方案，下面通过具体实施例来进行说明。
实施例一：
请参阅图1，本发明实施例一提供的恢复三维场景的方法包括以下步骤：
S101、获取双目摄像头分别拍摄的左图片和右图片。
S102、对左图片和右图片进行双目校正。
在本发明实施例一中，S102具体包括以下步骤：
对左图片和右图片进行畸变矫正和双目校正。
畸变矫正旨在获取双目摄像头的内外参数，消除双目摄像头的自身畸变；双目校正能将歪斜的左图片和右图片调至共面行对准，降低图像匹配的运算复杂度。
S103、根据经过双目校正后的左图片和右图片进行匹配代价计算和视差估计，提取左图片和右图片的视差，得到深度图；其中，匹配代价计算具体为：根据图像灰度的变化趋势确定图像中的不同区域的权重，根据图像中的不同区域的权重、经AD变换后计算得到的匹配代价计算值和经Census变换后计算得到的匹配代价计算值计算最终匹配代价计算值。
在本发明实施例一中，S103具体包括以下步骤：
根据经过双目校正后的左图片和右图片进行匹配代价计算、代价聚合、视差估计和视差优化，提取左图片和右图片的视差，得到深度图。
具体可以为：
根据经过双目校正后的左图片和右图片进行匹配代价计算得到匹配代价计算值；匹配代价计算值是一种像素特征间的相似性度量，作为左图片和右图片的像素匹配时的依据，其度量的精度对整个算法产生至关重要的影响；
对计算得到的匹配代价计算值进行代价聚合中，通过全局能量函数，将左图片和右图片分散的匹配代价计算值互相关联，将求解函数转化为一个全局最优化问题，进一步精化匹配代价计算值；
根据精化后的匹配代价计算值求解左图片和右图片的视差；
通过左右一致性检测、滤波等方法提升视差的精度，输出深度图。
在本发明实施例一中，所述根据图像灰度的变化趋势确定图像中的不同区域的权重，根据图像中的不同区域的权重、经AD变换后计算得到的匹配代价计算值和经Census变换后计算得到的匹配代价计算值计算最终匹配代价计算值具体可以包括：
根据公式一计算基准图片像素点p与待匹配图片在视差范围内的对应视差d的像素的匹配代价计算值C(x,y,d)，
C(x,y,d)＝(1-α)ρ(CCensus(x,y,d),λCensus)+αρ(CAD(x,y,d),λAD) (公式一)，
其中，(x,y)为基准图片像素点p的坐标，d为视差，α是图像中的不同区域的权重，CCensus(x,y,d)是经Census变换后计算得到的匹配代价计算值，CAD(x,y,d)是经AD变换后计算得到的匹配代价计算值，λCensus为Census变换的映射系数，λAD为AD变换的映射系数，ρ为一种变换，通过公式二将经Census变换后计算得到的匹配代价计算值和经AD变换后计算得到的匹配代计算值价映射到[0,1]，
Figure BDA0002406417380000051
其中，C表示匹配代价计算值，λ为映射系数，根据实际情况进行调整。
由于梯度能够表示图像灰度的变化趋势，在灰度较为平滑的区域，梯度值相对较低，而在图像变化较大的区域，梯度值相对较高。因此，在本发明实施例一中，利用梯度计算图像中的不同区域的权重α，通过公式三计算图像中的不同区域的权重α，
Figure BDA0002406417380000052
其中，γ为梯度系数，根据实际情况进行调整，grad为图像的梯度。
由于Census变换仅仅表示了中心像素与周围像素的大小关系与位置关系，并没有涉及具体像素值，因此对图像噪声，特别是光照影响有很好的抵御效果。虽然Census变换具有鲁棒性较强，易于实现的优点，与局部匹配算法类似，变换窗口越大，包含的像素信息越多，匹配代价计算也越准确；但是，由于需要二进制编码，也使得大窗口下对完成一幅图片匹配代价计算的内存需求急剧增加。图2所示，说明了现有技术的Census变换的编码方式。将窗口内的像素从左上角到右下角依次与中心像素进行比较，得到关于中心像素的二进制码后，沿箭头的方向进行编码，这将消耗2N位的内存，N表示窗口内除了中心像素以外的像素个数。例如，通常使用的窗口大小为7*9，则匹配代价计算将需要4字节的内存，对于分辨率为640*480、最大视差范围为64的图片，存储所需内存将达到75M，这在存储空间有限的嵌入式设备内是不被允许的。
因此，在本发明实施例一中，为Census变换重新设计窗口内的比较方案，所述Census变换具体为：
分别将窗口内与窗口中心像素位置呈中心对称的每两个像素进行强度大小比较，得到窗口内的所有像素的二进制码，将得到的所有像素的二进制码互相拼接，得到拼接后的一串二进制码作为匹配代价。
所述将得到的所有像素的二进制码互相拼接具体可以为：在窗口内根据预设的顺序将得到的所有像素的二进制码组成一串二进制码作为匹配代价。
如图3所示，为本申请改进后的Census变换的编码方式示意图。例如，第一区域1和第二区域2分别沿着箭头的路径进行比较，例如n1与n24进行比较，n2与n23进行比较，直到箭头的路径末尾最靠近中心区域的像素为止，最后将得到的所有像素的二进制码按箭头的路径顺序组成一串二进制码。同一个窗口下的代价与现有技术的Census变换相比，二进制码减少一半。又比如，常用的9*7窗口只需31个二进制码进行表示，而现有技术的Census变换需要63个位。由于完全表达了中心像素周围的像素强度关系，因此匹配代价计算的效果并未减弱。本申请改进后的Census变换的编码方式由于将窗口内与窗口中心像素位置呈中心对称的每两个像素进行强度大小比较，取代将中心像素与周围像素一一进行比较的方式，因此对于位置关系要求更加苛刻，大大降低了出现相同模式的可能性，对于图像灰度变化较大的区域，如图像边缘更加清晰，匹配效果更为显著。
所述分别将窗口内与窗口中心像素位置呈中心对称的每两个像素进行强度大小比较，得到窗口内的所有像素的二进制码具体为：
通过公式四计算得到经Census变换得到的二进制码Census(x,y)，
Figure BDA0002406417380000071
其中，(x,y)为中心像素在整张图片中的坐标，
Figure BDA0002406417380000073
为二进制码拼接算子，i和j为窗口内像素索引，中心像素索引为(0,0)，L表示窗口区域，ξ为大小比较算子，如果大小比较算子中的第一个参数大于第一个参数，则取1，反之取0，这样将得到一个二进制码，如公式五所示，
Figure BDA0002406417380000072
其中p是窗口的中心像素，q是窗口内的其他像素。
所述经Census变换后计算得到的匹配代价计算值具体是通过以下方式计算的：
通过公式六利用汉明距描述像素间的相似度，计算得到的匹配代价计算值，
CCensus(x,y,d)＝Hamming(Censusm(x,y),Censusb(x-d,y)) (公式六)
其中，(x,y)为基准图片像素点p的坐标，d为视差，Censusm为待匹配图片的匹配代价，Censusb为基准图片搜索范围内视差为d的匹配代价。
S104、根据深度图进行三维重建，恢复三维场景。
实施例二：
本发明实施例二提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如本发明实施例一提供的恢复三维场景的方法的步骤。
实施例三：
图4示出了本发明实施例三提供的无人机的具体结构框图，一种无人机100包括：一个或多个处理器101、存储器102、双目摄像头103以及一个或多个计算机程序，其中所述存储器102和双目摄像头103分别通过总线与所述处理器101连接，所述一个或多个计算机程序被存储在所述存储器102中，并且被配置成由所述一个或多个处理器101执行，所述处理器101执行所述计算机程序时实现如本发明实施例一提供的恢复三维场景的方法的步骤。
在本发明中，由于根据经过双目校正后的左图片和右图片进行匹配代价计算和视差估计，提取左图片和右图片的视差，得到深度图时，根据图像灰度的变化趋势确定图像中的不同区域的权重，根据图像中的不同区域的权重、经AD变换后计算得到的匹配代价和经Census变换后计算得到的匹配代价计算最终匹配代价。因此对于灰度强度变化较大或者具有重复纹理的区域，提升了匹配代价的准确率。
又由于Census变换具体为：分别将窗口内与窗口中心像素位置呈中心对称的每两个像素进行强度大小比较，得到窗口内的所有像素的二进制码，将得到的所有像素的二进制码互相拼接。因此对于位置关系要求更加苛刻，大大降低了出现相同模式的可能性，对于图像灰度变化较大的区域，如图像边缘更加清晰，匹配效果更为显著，且存储空间减少了一半。
本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存储介质可以包括：只读存储器(ROM，Read Only Memory)、随机存取记忆体(RAM，RandomAccess Memory)、磁盘或光盘等。
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 (10)

1.一种恢复三维场景的方法，其特征在于，所述方法包括：
获取双目摄像头分别拍摄的左图片和右图片；
对左图片和右图片进行双目校正；
根据经过双目校正后的左图片和右图片进行匹配代价计算和视差估计，提取左图片和右图片的视差，得到深度图；其中，匹配代价计算具体为：根据图像灰度的变化趋势确定图像中的不同区域的权重，根据图像中的不同区域的权重、经AD变换后计算得到的匹配代价计算值和经Census变换后计算得到的匹配代价计算值计算最终匹配代价计算值；
根据深度图进行三维重建，恢复三维场景。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对左图片和右图片进行双目校正具体包括：
对左图片和右图片进行畸变矫正和双目校正。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据经过双目校正后的左图片和右图片进行匹配代价计算和视差估计，提取左图片和右图片的视差，得到深度图具体包括：
根据经过双目校正后的左图片和右图片进行匹配代价计算、代价聚合、视差估计和视差优化，提取左图片和右图片的视差，得到深度图。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据图像灰度的变化趋势确定图像中的不同区域的权重，根据图像中的不同区域的权重、经AD变换后计算得到的匹配代价计算值和经Census变换后计算得到的匹配代价计算值计算最终匹配代价计算值具体包括：
根据公式一计算基准图片像素点p与待匹配图片在视差范围内的对应视差d的像素的匹配代价计算值C(x,y,d)，
C(x,y,d)＝(1-α)ρ(CCensus(x,y,d),λCensus)+αρ(CAD(x,y,d),λAD)(公式一)，
其中，(x,y)为基准图片像素点p的坐标，d为视差，α是图像中的不同区域的权重，CCensus(x,y,d)是经Census变换后计算得到的匹配代价计算值，CAD(x,y,d)是经AD变换后计算得到的匹配代价计算值，λCensus为Census变换的映射系数，λAD为AD变换的映射系数，ρ为一种变换，通过公式二将经Census变换后计算得到的匹配代价计算值和经AD变换后计算得到的匹配代价计算值映射到[0,1]，
Figure FDA0002406417370000021
其中，C表示匹配代价计算值，λ为映射系数，根据实际情况进行调整。
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述图像中的不同区域的权重α通过公式三计算得到：
Figure FDA0002406417370000022
其中，γ为梯度系数，根据实际情况进行调整，grad为图像的梯度。
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，Census变换具体为：
分别将窗口内与窗口中心像素位置呈中心对称的每两个像素进行强度大小比较，得到窗口内的所有像素的二进制码，将得到的所有像素的二进制码互相拼接，得到拼接后的一串二进制码作为匹配代价。
7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述分别将窗口内与窗口中心像素位置呈中心对称的每两个像素进行强度大小比较，得到窗口内的所有像素的二进制码具体为：
通过公式四计算得到经Census变换得到的二进制码Census(x,y)，
Figure FDA0002406417370000023
其中，(x,y)为中心像素在整张图片中的坐标，
Figure FDA0002406417370000024
为二进制码拼接算子，i和j为窗口内像素索引，中心像素索引为(0,0)，L表示窗口区域，ξ为大小比较算子，如果大小比较算子中的第一个参数大于第一个参数，则取1，反之取0，得到一个二进制码，如公式五所示，
Figure FDA0002406417370000031
其中p是窗口的中心像素，q是窗口内的其他像素。
8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，所述将得到的所有像素的二进制码互相拼接，得到拼接后的一串二进制码作为匹配代价具体为：在窗口内根据预设的顺序将得到的所有像素的二进制码组成一串二进制码作为匹配代价；
所述经Census变换后计算得到的匹配代价计算值具体是通过以下方式计算的：
通过公式六利用汉明距描述像素间的相似度，计算得到的匹配代价计算值，
CCensus(x,y,d)＝Hamming(Censusm(x,y),Censusb(x-d,y)) (公式六)
其中，(x,y)为基准图片像素点p的坐标，d为视差，Censusm为待匹配图片的匹配代价，Censusb为基准图片搜索范围内视差为d的匹配代价。
9.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至8任一项所述的恢复三维场景的方法的步骤。
10.一种无人机，包括：
一个或多个处理器；
存储器；
双目摄像头；以及
一个或多个计算机程序，其中所述存储器和双目摄像头分别通过总线与所述处理器连接，其中所述一个或多个计算机程序被存储在所述存储器中，并且被配置成由所述一个或多个处理器执行，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至8任一项所述的恢复三维场景的方法的步骤。
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