CN112785647A - 一种三目立体图像检测方法和系统 - Google Patents

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刘伟
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Abstract

本发明公开了一种三目立体图像检测方法，采用三目立体图像检测系统，三目立体图像检测系统包括第一摄像机、第二摄像机、第三摄像机；第一摄像机、第二摄像机、第三摄像机规格相同，光轴平行，所述方法包括步骤一：选择两个不同的距离，进行两次标定，每次标定均测量标定点在第一摄像机、第二摄像机、第三摄像机的水平像素坐标；步骤二：根据公式从三个摄像机中选择三种组合方式不同的两个摄像机组成双目，利用步骤一得到的水平像素坐标和标定距离，从而得到这组双目下的测距计算公式；步骤三：待三组双目下的测距计算公式都得出后，检测角点的像素坐标，分别代入三组双目的测距计算公式，得出三组距离，取平均值得到三目摄像机的垂直距离。

Description

一种三目立体图像检测方法和系统
技术领域
本发明涉及计算机视觉技术领域，特别是涉及一种三目立体图像检测方法和系统。
背景技术
传统的图像检测技术，采用单个摄像机作为视频源输入，即二维图像检测技术。通过图像采集、灰度化、二值化、降噪处理、轮廓识别、特征提取等步骤，基于线性回归、逻辑回归、决策树、神经网络(包括深度学习)、支持向量机、马尔科夫链等算法实现图像内物体的检测，最终判断得出物体的分类和矩形区域。
在上述图像检测过程中，加工、处理、分析、检测的都是二维图像信息，不可避免地会产生诸多误判，特别是在立体物的检测上，经常将各种各样的平面物体误判为立体物，导致立体物的检测准确度欠佳。例如，在公路交通行业的应用中，二维图像检测技术经常把车灯闪光、路面阴影、路面字符、车道线、车轮水痕等平面目标误判为车辆或行人。
传统的双目测距技术，可基于两台摄像机的二维图像，计算出目标距离摄像机的距离。双目测距技术要求架设两台摄像机，两台摄像机的距离固定、光轴平行、焦距相同。通过公式，可根据目标在两台摄像机中的视差计算得出目标与两台摄像机之间的垂直距离。见图1。
Figure BDA0002919665440000011
上述公式中，Z表示测距目标P与两台摄像机之间的垂直距离；B表示两台摄像机之间的距离，即基线长度；f表示两台摄像机的焦距；XL和XR分别表示测距目标在左目摄像机和右目摄像机上的像素坐标；k表示像素的实际物理尺寸，|XR-XR|·k即左目摄像机和右目摄像机的视差。XL和XR可以确切获知，但其它参数需通过标定逆向求出，在标定的过程中，Z的测量值往往与实际值有一个固定偏差，不纠正这个测量偏差，必然导致测距值的准确度降低。
因鉴于此，特提出本发明。
发明内容
本发明的目的在于提供一种三目立体图像检测方法和系统，实现高精度测距、立体特征匹配，以解决现有技术中存在的不足。
为解决上述问题，第一方面，本发明实施例提供一种三目立体图像检测方法，采用三目立体图像检测系统，所述三目立体图像检测系统包括第一摄像机、第二摄像机、第三摄像机；所述第一摄像机、第二摄像机、第三摄像机的规格相同，光轴平行，所述方法包括：
步骤一：选择两个不同的距离，进行两次标定，每次标定均测量标定点在第一摄像机、第二摄像机、第三摄像机的水平像素坐标；
步骤二：根据公式
Figure BDA0002919665440000021
从三个摄像机中选择三种组合方式不同的两个摄像机组成双目，利用步骤一得到的水平像素坐标和标定距离，计算出对应的参数M和N，从而得到这组双目下的测距计算公式；其中Z为待测目标距离三台摄像机的垂直距离，M＝(B·f)/k，k为三台摄像机的像素物理尺寸，f为焦距，B为基线长度，N为实测Z值相比真实值的固定偏差；；XL和XR分别表示双目系统中测距目标在左目摄像机和右目摄像机上的像素坐标；
步骤三：待三组双目下的测距计算公式都得出后，检测角点的像素坐标，分别代入三组双目的测距计算公式，得出三组距离，取平均值得到三目摄像机的垂直距离。
进一步地，所述步骤一具体包括：
第一次标定距离Z1，标定点在第一摄像头、第二摄像头、第三摄像头中的水平坐标分别为X1 1，X1 2，X1 3；
第二次标定距离Z2，标定点在第一摄像头、第二摄像头、第三摄像头中的水平坐标分别为X2 1，X2 2，X2 3。
进一步地，所述步骤二具体包括：进一步的，令第一摄像头和第二摄像头组成双目，测距公式中的未知参数记为：M12和N12，可得出：
Figure BDA0002919665440000031
Figure BDA0002919665440000032
进一步的，可计算得出第一摄像头和第二摄像头组成双目后的参数：
Figure BDA0002919665440000033
Figure BDA0002919665440000034
进一步的，可计算得出第一摄像头和第二摄像头组成双目后的测距计算公式：
Figure BDA0002919665440000035
上述公式中，|X1-X2|即为同一目标在第一摄像头和第二摄像头中的像素视差；
进一步的，令第一摄像头和第三摄像头组成双目，测距公式中的未知参数记为：M13和N13，可得出：
Figure BDA0002919665440000036
Figure BDA0002919665440000037
进一步的，可计算得出第一摄像头和第三摄像头组成双目后的参数：
Figure BDA0002919665440000041
Figure BDA0002919665440000042
进一步的，可计算得出第一摄像头和第三摄像头组成双目后的测距计算公式：
Figure BDA0002919665440000043
上述公式中，|X1-X3|即为同一目标在第一摄像头和第三摄像头中的像素视差。
进一步的，令第二摄像头和第三摄像头组成双目，测距公式中的未知参数记为:M23和N23，可得出：
Figure BDA0002919665440000044
Figure BDA0002919665440000045
进一步的，可计算得出第二摄像头和第三摄像头组成双目后的参数：
Figure BDA0002919665440000046
Figure BDA0002919665440000047
进一步的，可计算得出第二摄像头和第三摄像头组成双目后的测距计算公式：
Figure BDA0002919665440000048
上述公式中，|X2-X3|即为同一目标在第二摄像头和第三摄像头中的像素视差。
进一步地，在步骤三后，所述方法还包括：将每个角点的三维像素坐标与三维模型库进行匹配，即可获得立体检测结果，若每个角点的三维像素坐标分布在一个平面上，则无需匹配即可确定目标属于平面物体。
第二方面，本发明实施例还提供一种实现上述方法的三目立体图像检测系统，所述三目立体图像检测系统包括第一摄像机、第二摄像机、第三摄像机、指令模块、计算模块和显示模块；所述第一摄像机、第二摄像机、第三摄像机的规格相同，光轴平行；所述指令模块用于向第一摄像机、第二摄像机和第三摄像机发送图像采集指令，并将图像发送给计算模块，所述计算模块用于根据采集到的图像执行步骤一、步骤二和步骤三中的计算过程。
与现有技术相比，本发明的具有如下有益效果：适用于立体目标的静态检测和动态检测，可有效降低摄像机参数误差、装配误差、标定误差导致的测距误差，三维立体检测可从根本上避免阴影、光斑、条纹、字符、车道线等平面干扰因素导致的错误识别，可显著提高目标检测准确度。本发明通过二次标定，即可自动计算立体物各个角点的三维坐标信息，并通过与三维立体模型库的匹配实现立体物的检测和定位，操作简单、自动化程度高、便于应用。
附图说明
图1为现有技术中双目测距系统的示意图；
图2为本发明实施例提供的一种三目立体图像检测系统的示意图。
具体实施方式
下面将参考附图中示出的若干示例性实施方式来描述本发明的原理和精神。应当理解，描述这些实施方式仅仅是为了使本领域技术人员能够更好地理解进而实现本发明，而并非以任何方式限制本发明的范围。
本发明实施例提供一种三目立体图像检测方法，采用三目立体图像检测系统，由第一摄像机、第二摄像机、第三摄像机(即摄像机1、摄像机2、摄像机3)、指令模块、计算模块、显示模块组成。摄像机1、摄像机2、摄像机3的规格相同，光轴平行，见图2。
记待测距目标为P，测距目标P距离两台摄像机的垂直距离为Z(有效测距范围25m～175m)，摄像机的像素物理尺寸为k，焦距为f(8mm～50mm)。
选用两台摄像机进行双目测距，记其基线长度(两台摄像机光心之间的距离)为B(10mm～400mm)，即基线长度为B(10mm～400mm)。根据双目测距公式：
Figure BDA0002919665440000061
进一步的，令：
Figure BDA0002919665440000062
进一步的，计算得出：
Figure BDA0002919665440000063
进一步的，记标定时实测Z值相比真实值的固定偏差为N，则可以得出计算目标距离摄像头距离的公式为：
Figure BDA0002919665440000064
进一步的，选择2个不同的距离，进行2次标定：
第一次标定距离Z1，标定点在摄像机1、摄像机2、摄像机3中的水平坐标分别为X1 1，X1 2，X1 3
第二次标定距离Z2，标定点在摄像机1、摄像机2、摄像机3中的水平坐标分别为X2 1，X2 2，X2 3
每次标定时，手工触发指令模块，向摄像机1、摄像机2、摄像机3分别发出采集图像指令。摄像机1、摄像机2、摄像机3收到指令后拍摄待测距目标的图像，并将图像转发给计算模块。计算模块对摄像机1、摄像机2、摄像机3发来的图像进行处理，基于图像特征法提取待测距目标分别在摄像机1、摄像机2、摄像机3的像素坐标。
进一步的，令摄像机1和摄像机2组成双目，测距公式中的未知参数记为：M12和N12，可得出：
Figure BDA0002919665440000065
Figure BDA0002919665440000066
进一步的，可计算得出摄像机1和摄像机2组成双目后的参数：
Figure BDA0002919665440000071
Figure BDA0002919665440000072
进一步的，可计算得出摄像机1和摄像机2组成双目后的测距计算公式：
Figure BDA0002919665440000073
上述公式中，|X1-X2|即为同一目标在摄像机1和摄像机2中的像素视差。X1、X2分别为摄像机1和摄像机2检测的的水平像素坐标。N12为摄像机1和摄像机2组成的双目系统实测垂直距离值相比真实值的固定偏差，M12为摄像机1和摄像机2组成的双目系统中根据M＝(B·f)/k确定的参数。
进一步的，令摄像机1和摄像机3组成双目，测距公式中的未知参数记为：M13和N13，可得出：
Figure BDA0002919665440000074
Figure BDA0002919665440000075
进一步的，可计算得出摄像机1和摄像机3组成双目后的参数：
Figure BDA0002919665440000076
Figure BDA0002919665440000077
进一步的，可计算得出摄像机1和摄像机3组成双目后的测距计算公式：
Figure BDA0002919665440000078
上述公式中，|X1-X3|即为同一目标在摄像机1和摄像机3中的像素视差。X1、X3分别为摄像机1和摄像机3检测的的水平像素坐标。N13为摄像机1和摄像机3组成的双目系统实测垂直距离值相比真实值的固定偏差，M13为摄像机1和摄像机3组成的双目系统中根据M＝(B·f)/k确定的参数。
进一步的，令摄像机2和摄像机3组成双目，测距公式中的未知参数记为：M23和N23，可得出：
Figure BDA0002919665440000081
Figure BDA0002919665440000082
进一步的，可计算得出摄像机2和摄像机3组成双目后的参数：
Figure BDA0002919665440000083
Figure BDA0002919665440000084
进一步的，可计算得出摄像机2和摄像机3组成双目后的测距计算公式：
Figure BDA0002919665440000085
上述公式中，|X2-X3|即为同一目标在摄像机2和摄像机3中的像素视差。X2、X3分别为摄像机2和摄像机3检测的的水平像素坐标。N23为摄像机2和摄像机3组成的双目系统实测垂直距离值相比真实值的固定偏差，M23为摄像机2和摄像机3组成的双目系统中根据M＝(B·f)/k确定的参数。
进一步的，定时(5秒-10秒)间隔触发指令模块，同时向摄像机1、摄像机2、摄像机3发出采集图像指令。摄像机1、摄像机2、摄像机3收到指令拍摄图像，并将图像转发给计算模块。计算模块对摄像机1、摄像机2、摄像机3发来的图像进行预处理，通过支持向量机、神经网络等算法首先识别出目标及其所在矩形区域。针对识别出来的目标，首先采用FAST角点检测算法检测得出角点，根据坐标顺序(先左后右、先上后下)对角点进行排序和编号，然后按顺序分别遍历所有角点，每个角点在3台摄像机中的像素坐标分别代入上述公式，计算得出该角点距离摄像机1、摄像机2组成双目的距离Z12，计算得出该角点距离摄像机1、摄像机3组成双目的距离Z13，计算得出该角点距离摄像机2、摄像机3组成双目的距离Z23，最后计算三个距离的平均值即为该角点距离三目摄像机的垂直距离Z。至此，已获得每个角点的三维像素坐标，进一步与三维模型库进行匹配，即可获得立体检测结果，包括物体分类、矩形坐标、置信度等。如果每个角点的三维像素坐标分布在一个平面上，则无需匹配即可确定目标属于平面物体，排除属于立体物。最终，将检测结果显示在屏幕上，包括：立体物的类型、矩形区域、置信度等。
在25m～175m的有效检测范围内，立体物的检测准确度在97％以上。
借助于本发明的上述方法，通过二次自动标定、三目立体坐标计算、立体图像匹配技术，可显著提高立体物的检测精度，且不受摄像机内外参、基线长度、焦距、像素物理尺寸等参数误差的影响。最终，将检测结果显示在屏幕上，包括：立体物的类型、矩形区域、置信度等。
本文中应用了具体个例对发明构思进行了详细阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的核心思想。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离该发明构思的前提下，所做的任何显而易见的修改、等同替换或其他改进，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (5)

1.一种三目立体图像检测方法，其特征在于，采用三目立体图像检测系统，所述三目立体图像检测系统包括第一摄像机、第二摄像机、第三摄像机；所述第一摄像机、第二摄像机、第三摄像机的规格相同，光轴平行，所述方法包括：
步骤一：选择两个不同的距离，进行两次标定，每次标定均测量标定点在第一摄像机、第二摄像机、第三摄像机的水平像素坐标；
步骤二：根据公式
Figure FDA0002919665430000011
从三个摄像机中选择三种组合方式不同的两个摄像机组成双目，利用步骤一得到的水平像素坐标和标定距离，计算出对应的参数M和N，从而得到这组双目下的测距计算公式；其中Z为待测目标距离三台摄像机的垂直距离，M＝(B·f)/k，k为三台摄像机的像素物理尺寸，f为焦距，B为基线长度，N为实测Z值相比真实值的固定偏差；；XL和XR分别表示双目系统中测距目标在左目摄像机和右目摄像机上的像素坐标；
步骤三：待三组双目下的测距计算公式都得出后，检测角点的像素坐标，分别代入三组双目的测距计算公式，得出三组距离，取平均值得到三目摄像机的垂直距离。
2.根据权利要求1所述的三目立体图像检测方法，其特征在于，所述步骤一具体包括：
第一次标定距离Z1，标定点在第一摄像头、第二摄像头、第三摄像头中的水平坐标分别为X1 1，X1 2，X1 3；
第二次标定距离Z2，标定点在第一摄像头、第二摄像头、第三摄像头中的水平坐标分别为X2 1，X2 2，X2 3。
3.根据权利要求2所述的三目立体图像检测方法，其特征在于，所述步骤二具体包括：进一步的，令第一摄像头和第二摄像头组成双目，测距公式中的未知参数记为：M12和N12，可得出：
Figure FDA0002919665430000021
Figure FDA0002919665430000022
进一步的，可计算得出第一摄像头和第二摄像头组成双目后的参数：
Figure FDA0002919665430000023
Figure FDA0002919665430000024
进一步的，可计算得出第一摄像头和第二摄像头组成双目后的测距计算公式：
Figure FDA0002919665430000025
上述公式中，|X1-X2|即为同一目标在第一摄像头和第二摄像头中的像素视差；
进一步的，令第一摄像头和第三摄像头组成双目，测距公式中的未知参数记为：M13和N13，可得出：
Figure FDA0002919665430000026
Figure FDA0002919665430000027
进一步的，可计算得出第一摄像头和第三摄像头组成双目后的参数：
Figure FDA0002919665430000028
Figure FDA0002919665430000029
进一步的，可计算得出第一摄像头和第三摄像头组成双目后的测距计算公式：
Figure FDA0002919665430000031
上述公式中，|X1-X3|即为同一目标在第一摄像头和第三摄像头中的像素视差。
进一步的，令第二摄像头和第三摄像头组成双目，测距公式中的未知参数记为:M23和N23，可得出：
Figure FDA0002919665430000032
Figure FDA0002919665430000033
进一步的，可计算得出第二摄像头和第三摄像头组成双目后的参数：
Figure FDA0002919665430000034
Figure FDA0002919665430000035
进一步的，可计算得出第二摄像头和第三摄像头组成双目后的测距计算公式：
Figure FDA0002919665430000036
上述公式中，|X2-X3|即为同一目标在第二摄像头和第三摄像头中的像素视差。
4.根据权利要求1所述的三目立体图像检测方法，其特征在于，在步骤三后，所述方法还包括：将每个角点的三维像素坐标与三维模型库进行匹配，即可获得立体检测结果，若每个角点的三维像素坐标分布在一个平面上，则无需匹配即可确定目标属于平面物体。
5.一种实现权利要求1所述方法的三目立体图像检测系统，其特征在于，所述三目立体图像检测系统包括第一摄像机、第二摄像机、第三摄像机、指令模块、计算模块和显示模块；所述第一摄像机、第二摄像机、第三摄像机的规格相同，光轴平行；所述指令模块用于向第一摄像机、第二摄像机和第三摄像机发送图像采集指令，并将图像发送给计算模块，所述计算模块用于根据采集到的图像执行步骤一、步骤二和步骤三中的计算过程。
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