CN114877813B - 一种基于图像识别的激光测距方法 - Google Patents

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Abstract

本发明属于图像处理领域，公开了一种基于图像识别的激光测距方法，所述方法包括：事先在理想环境下获得不同距离的激光点坐标，建立激光点运动轨迹直线方程和运动趋势集合。在进行实际测距时，通过对图像进行遍历激光点运动轨迹直线搜索亮点，并对亮点进行过滤获得待测的激光点中心坐标，进一步代入距离换算公式获得待测距离。此方法所需图像和计算量较少，计算速度快，精度高，即使在较强环境的干扰下也能够快速完成测距。

Description

一种基于图像识别的激光测距方法
技术领域
本发明涉及图像识别领域，具体是一种基于图像识别的激光测距方法。
背景技术
传统的测距方法采用两种方式来测量距离：脉冲法和相位法。脉冲法测距通过测距装置发射出激光经被测量物体的反射后又被测距装置接收，测距装置同时记录激光往返的时间。光速和往返时间的乘积的一半就是测距装置和被测量物体之间的距离。相位式测距则是利用无线电波段的频率，对激光束进行幅度调制并测定调制光往返被测量物体一次所产生的相位延迟，再根据调制光的波长，换算此相位延迟所代表的距离。
然而脉冲法一般只适用于长距离测距，而条码扫描多是短距离，脉冲法测距在短距离会因为反射时间过短无法精确计算出距离。相位式测距虽然适用于短距离高精度测量，但是仪器结构复杂，成本昂贵，体积大，不适合用于条码识读模块的调焦配合。
现有技术的新型激光测距方法通过结合激光和图像识别，获得多张包含激光点的图像，通过判断激光点在二维平面图像上的位置进一步计算得到设备与目标之间的距离，这种方法比传统测距方法计算量更少，结果更准确。但是目前此类技术仍需要耗费多张图像和更多的计算量，且容易受到外界光照、反光材质、激光被吸收等多重因素影响。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于图像识别的激光测距方法，以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
技术方案一
一种基于图像识别的激光测距方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：获取不同距离下标准激光点的图像，并对所述标准激光点的图像建立坐标系，搜索亮度最高的点作为当前设定距离的标准激光点，并记录标准激光点坐标；
S2：根据S1步骤获得的不同距离的标准激光点坐标，进行激光点运动轨迹直线拟合，建立不同距离区间内的激光点运动轨迹直线方程，并计算激光点运动趋势。
S3：获取待测距的激光点图像；
S4：对所述待测距的激光点图像进行亮点搜索，搜索遍历由S2步骤获得的激光点运动轨迹直线集合，搜索顺序为由近及远，当所述激光点运动轨迹直线上的像素亮度高于阈值，则认定当前像素为一个亮点，并记录所有亮点连续区域；
S5：对S4步骤获得的所述亮点连续区域进行过滤：
当只存在一个亮点连续区域时，则取所述亮点连续区域中点坐标作为激光点坐标；
当存在一个以上亮点连续区域时，对每个亮点连续区域都取中点作为备选激光点坐标，计算所述待测距的激光点图像和无激光点的图像中位于所述备选激光点坐标的像素点的亮度差值，选取亮度差值最大的备选激光点坐标作为激光点坐标；
S6：在经过以所述激光点坐标为中心的中垂线上，寻找与所述激光点坐标亮度相同的且距离所述激光点坐标距离最近和最远距离的两个点，取所述两个点之间的中点坐标作为激光点中心坐标；
S7：根据所述激光点中心坐标与其对应的运动轨迹直线方程数据，进行距离换算，得到当前待测距离。
S1步骤中，拍摄环境无外界干扰，所述无外界干扰包括无外界光源干扰，目标非反光材质。
S2步骤中，所述激光点运动轨迹直线方程以及运动趋势集合具体为：
K＝(y2-y1)/(x2-x1)
B＝y1-K*x1
Rrate＝abs(x2-x1)+abs(y2-y1)
其中，x1，y1和x2，y2是位于同一激光点运动轨迹直线上的两个不同距离下的激光点坐标，K为直线斜率，B为截距，Rrate为运动趋势，即激光点变化趋势。
S4步骤中，当遍历所有激光点运动轨迹直线仍未搜索到亮点，则根据所述运动直线方程的K值大小选择扩大搜寻范围：当K值大于1时候，将所述激光点运动轨迹直线在Y轴方向移动n个像素继续进行搜索；当K值小于1时候，将所述激光点运动轨迹直线在X轴方向移动n个像素继续进行搜索。
S5步骤中，当所述多个亮点连续区域的亮度差值相近时，则选取亮度最大且其所在的亮点连续区域的亮点变化趋势不超过所在激光点运动轨迹直线的运动变化趋势的所述备选激光点坐标作为激光点坐标；
S6步骤中，所述中垂线方程具体为：
y＝-x/K+(x1+x2)/2K+(y1+y2)/2
其中,K为激光点所在激光点运动轨迹直线方程斜率，x1,y1和x2,y2是两个不同距离下的激光点坐标。
S7步骤中，所述距离换算公式具体为：
Ddistance＝d1+Rrate2/Rrate1*(d2-d1)
其中，d1为所述激光点运动轨迹直线的起点对应距离，d2为终点对应距离，Rrate1为所述激光点运动轨迹直线的运动趋势，Rrate2为所述激光点中心坐标与所述运动轨迹直线的起点坐标之间的运动趋势。
S7步骤中，当需要更高的测距精度时，则选取所述运动轨迹直线上距离更近的两个点的坐标和对应距离进行计算。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
1.通过事先获取理想环境下的图像数据，减少实测过程中的图像需求和运算量；
2.通过设立不同距离区间直线并分段搜索，确保搜索结果的准确性；
3.通过设置激光点过滤条件减少环境干扰，解决远距离、反光材质下等造成激光在图像上难以判断的问题。
4.通过设置可控变量，可根据需求调整计算参数，提高计算精度。
附图说明
图1为本发明的一种基于图像识别的激光测距方法的流程图；
图2为本发明的一个实施例的理想环境下激光点在不同距离下的运动轨迹示意图；
图3为本发明的一实施例的不同距离区间内直线搜索范围示意图；
图4为本发明的一实施例的近距离的激光点图像示意图；
图5为本发明的一实施例的远距离的激光点图像示意图；
图6为本发明的一实施例的具有多个亮点连续区域的示意图。
图7为本发明的一个实施例的两个激光点之间的图像距离与实际距离对比示意图；
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例1
如图1所示，一种基于图像识别的激光测距方法，包括以下步骤：
S1：获取不同距离下标准激光点的图像，并对所述标准激光点的图像建立坐标系，搜索亮度最高的点作为当前设定距离的标准激光点，并记录标准激光点坐标。
如图2所示，用直角坐标系下的一个坐标点当作图像里的激光点，在本实施例中，选取50CM到800CM，每经过50CM进行获取一次图形，激光点在图像上的的运动轨迹都处于一条具有线性关系的直线范围内。而随之距离的增加，远距离的激光点坐标逐渐取消稳定不在变化。
S1步骤中，拍摄环境无外界干扰，所述无外界干扰包括无外界光源干扰，目标非反光材质。外界光源或具有反光表面的目标，会导致在拍摄图像时出现不需要的干扰光点。
S2：根据S1步骤获得的不同距离的标准激光点坐标，进行激光点运动轨迹直线拟合，建立不同距离区间内的激光点运动轨迹直线方程，并计算激光点运动趋势。
在实际使用中，可以根据需要的精度而确定不同的距离。如现实距离20CM和500CM在图像上的激光点。而这个距离区间根据测距需要的距离范围来定，如果需要测几厘米的变化，则不能取相距过远的两个点来建立直线方程，这样判断出来的距离会存在较大误差。
激光在不同距离下的运动轨迹在近距离因为光斑大，所以距离的移动在近距离变化大，在远距离光斑逐渐趋于稳定在一个位置且大小变小，根据不同设备多次测试，发现光斑在图像上不同位置运动轨迹是一个非线性的曲线，而使用对数函数去拟合它的曲线函数最为接近。
S2步骤中，所述激光点运动轨迹直线方程以及运动趋势集合具体为：
K＝(y2-y1)/(x2-x1)
B＝y1-K*x1
Rrate＝abs(x2-x1)+abs(y2-y1)
其中，x1，y1和x2，y2是位于同一激光点运动轨迹直线上的两个不同距离下的激光点坐标，K为直线斜率，B为截距，Rrate为运动趋势，即激光点变化趋势。
在本实施例中，选取100cm的点作为点1，200cm的点作为点2，根据坐标系获得对应的坐标分别为x1＝612，y1＝768，x2＝620，y2＝727，根据上述公式可得，K＝-5.125，Rrate＝49。
S3：获取待测距的激光点图像；
如图4-图6所示，获取正常使用环境下的待测距的激光点图像，此时根据光照环境情况和目标表面反射情况，图像中可能会出现多个干扰点。
S4：对所述待测距的激光点图像进行亮点搜索，搜索遍历由S2步骤获得的激光点运动轨迹直线集合，搜索顺序为由近及远，当所述激光点运动轨迹直线上的像素亮度高于阈值，则认定当前像素为一个亮点，并记录所有亮点连续区域。
如图3所示，搜索遍历的主体为直线，搜索顺序为从最近到最远的每一段距离下激光点的运动轨迹直线方程。在本实施例中，共有三段不同区间的直线。如果提前已知不同距离下的激光点越多，则能最快搜到且得到越接近激光点中心的坐标。
S4步骤中，当遍历所有激光点运动轨迹直线仍未搜索到亮点，则根据所述运动直线方程的K值大小选择扩大搜寻范围：当K值大于1时候，将所述激光点运动轨迹直线在Y轴方向移动n个像素继续进行搜索；当K值小于1时候，将所述激光点运动轨迹直线在X轴方向移动n个像素继续进行搜索。
在本实施例中，第一区间内，采用移动10像素进行扩大搜索，第二区间内采用移动20像素进行扩大搜索。第三区间不进行扩大搜索。
扩大搜索范围时，越先搜索到的亮点越可能是激光点。近距离内的K值比远距离大，则所需要扩展的搜索范围相比远距离大，因为近距离内K值越大的激光点因为激光点大小比远距离的大，所以往往更容易找到。
若亮点在近距离范围内找到，则扩大搜索范围、提高亮度阈值来计算，远距离则相反。
S5：对S4步骤获得的所述亮点连续区域进行过滤：
如图4和图5所示，当只存在一个亮点连续区域时，则取所述亮点连续区域中点坐标作为激光点坐标；
如图6所示，当存在一个以上亮点连续区域时，对每个亮点连续区域都取中点作为备选激光点坐标，计算所述待测距的激光点图像和无激光点的图像中位于所述备选激光点坐标的像素点的亮度差值，选取亮度差值最大的备选激光点坐标作为激光点坐标。
S5步骤中，当所述多个亮点连续区域的亮度差值相近时，则选取亮度最大且其所在的亮点连续区域的亮点变化趋势不超过所在激光点运动轨迹直线的运动变化趋势的所述备选激光点坐标作为激光点坐标；
在本实施例中，所述多个亮点连续区域的亮度差值相近的情况为：亮度差值之间只相差个位数。
因为近距离因为激光点像素大，所以K值和R值都会大，然后远距离会比近距离的激光点小，所以若是远距离比近距离的K值和R值都大，则表明在更远距离取到的点是有问题的，所以因此选择近距离的点。
S6：在经过以所述激光点坐标为中心的中垂线上，寻找与所述激光点坐标亮度相同的且距离所述激光点坐标距离最近和最远距离的两个点，取所述两个点之间的中点坐标作为激光点中心坐标。
S6步骤中，所述中垂线方程具体为：
y＝-x/K+(x1+x2)/2K+(y1+y2)/2
其中,K为激光点所在激光点运动轨迹直线方程斜率，x1,y1和x2,y2是两个不同距离下的激光点坐标。
S7：根据所述激光点中心坐标与其对应的运动轨迹直线方程数据，进行距离换算，得到当前待测距离。
S7步骤中，所述距离换算公式具体为：
Ddis tan ce＝d1+Rrate2/Rrate1*(d2-d1)
其中，d1为所述激光点运动轨迹直线的起点对应距离，d2为终点对应距离，Rrate1为所述激光点运动轨迹直线的运动趋势，Rrate2为所述激光点中心坐标与所述运动轨迹直线的起点坐标之间的运动趋势。
因为移动相同距离，而激光点的坐标变化却并不呈线性关系。从图7可知，在移动相同距离下，两点之间的直线距离在近距离的两点直线距离更大，随着距离增加，远距离的两点直线距离非线性递减，最后在某个远距离开始，激光坐标开始不再改变，因此两点之间无法判断距离。近距离内因为激光点范围大，且激光点形状并不是一个理想的对称性形状，导致近距离内如果使用一个像素坐标作为激光点是没有一个理想的线性关系来换算的不同距离下激光点在图像上的坐标与现实距离之间关系。因为近距离的斜率K值和变化率R的绝对值会比远距离大。近距离的激光点比远距离较大，因此K值和截距B值相较大。所以移动同样的距离的激光点在图像上的距离大小是不一样的，近距离更大。
在本实施例中，根据S1和S2步骤的提前测量已获得现实距离d1＝100cm，d2＝200cm，和相应距离下的的激光点坐标分别为P1＝(612，768)，P2＝(620，727)。根据S2步骤的公式可得Rrate1＝49。待测激光点坐标是P3＝(616，739)。通过将P1和P3的坐标代入S2步骤的公式，得到Rrate2＝23，将以上数据代入S7距离换算公式，得到现实距离得Ddis tance＝163.265306122449。
S7步骤中，当需要更高的测距精度时，则选取所述运动轨迹直线上距离更近的两个点的坐标和对应距离进行计算。比如选取直线1/3和2/3的点作为初始参数。
本发明通过事先获取理想环境下的图像数据，减少实测过程中的图像需求和运算量；通过设立不同距离区间直线并分段搜索，确保搜索结果的准确性；通过设置激光点过滤条件减少环境干扰，解决远距离、反光材质下等造成激光在图像上难以判断的问题。通过设置可控变量，可根据需求调整计算参数，提高计算精度。
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在形成环形光源不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。
此外，应当理解，虽然本说明书按照实施方式加以描述，但并非每个实施方式仅包含一个独立的技术方案，说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见，本领域技术人员应当将说明书作为一个整体，各实施例中的技术方案也可以经适当组合，形成本领域技术人员可以理解的其他实施方式。

Claims (5)

1.一种基于图像识别的激光测距方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：获取不同距离下标准激光点的图像，并对所述标准激光点的图像建立坐标系，搜索亮度最高的点作为当前设定距离的标准激光点，并记录标准激光点坐标；
S2：根据S1步骤获得的不同距离的标准激光点坐标，进行激光点运动轨迹直线拟合，建立不同距离区间内的激光点运动轨迹直线方程，并计算激光点运动趋势，所述激光点运动轨迹直线方程以及运动趋势集合具体为：
K＝(y2-y1)/(x2-x1)
B＝y1-K*x1
Rrate＝abs(x2-x1)+abs(y2-y1)
其中，x1，y1和x2，y2是位于同一激光点运动轨迹直线上的两个不同距离下的激光点坐标，K为直线斜率，B为截距，Rrate为运动趋势，即激光点变化趋势；
S3：获取待测距的激光点图像；
S4：对所述待测距的激光点图像进行亮点搜索，搜索遍历由S2步骤获得的激光点运动轨迹直线集合，搜索顺序为由近及远，当所述激光点运动轨迹直线上的像素亮度高于阈值，则认定当前像素为一个亮点，并记录所有亮点连续区域；
S5：对S4步骤获得的所述亮点连续区域进行过滤：
当只存在一个亮点连续区域时，则取所述亮点连续区域中点坐标作为激光点坐标；
当存在一个以上亮点连续区域时，对每个亮点连续区域都取中点作为备选激光点坐标，计算所述待测距的激光点图像和无激光点的图像中位于所述备选激光点坐标的像素点的亮度差值，选取亮度差值最大的备选激光点坐标作为激光点坐标；
S6：在经过以所述激光点坐标为中心的中垂线上，寻找与所述激光点坐标亮度相同的且距离所述激光点坐标距离最近和最远距离的两个点，取所述两个点之间的中点坐标作为激光点中心坐标，所述中垂线方程具体为：
y＝-x/K+(x1+x2)/2K+(y1+y2)/2
其中，K为激光点所在激光点运动轨迹直线方程斜率，x1,y1和x2,y2是两个不同距离下的激光点坐标；
S7：根据所述激光点中心坐标与其对应的运动轨迹直线方程数据，进行距离换算，得到当前待测距离，所述距离换算公式具体为：
Ddis tan ce＝d1+Rrate2/Rrate1*(d2-d1)
其中，d1为所述激光点运动轨迹直线的起点对应距离，d2为终点对应距离，Rrate1为所述激光点运动轨迹直线的运动趋势，Rrate2为所述激光点中心坐标与所述运动轨迹直线的起点坐标之间的运动趋势。
2.根据权利要求1所述的一种基于图像识别的激光测距方法，其特征在于，S1步骤中，拍摄环境无外界干扰，所述无外界干扰包括无外界光源干扰，目标非反光材质。
3.根据权利要求1所述的一种基于图像识别的激光测距方法，其特征在于，S4步骤中，当遍历所有激光点运动轨迹直线仍未搜索到亮点，则根据所述运动轨迹直线方程的K值大小选择扩大搜寻范围：当K值大于1时候，将所述激光点运动轨迹直线在Y轴方向移动n个像素继续进行搜索；当K值小于1时候，将所述激光点运动轨迹直线在X轴方向移动n个像素继续进行搜索。
4.根据权利要求1所述的一种基于图像识别的激光测距方法，其特征在于,S5步骤中，当所述多个亮点连续区域的亮度差值相近时，则选取亮度最大且其所在的亮点连续区域的亮点变化趋势不超过所在激光点运动轨迹直线的运动变化趋势的所述备选激光点坐标作为激光点坐标。
5.根据权利要求1所述的一种基于图像识别的激光测距方法，其特征在于，S7步骤中，当需要更高的测距精度时，则选取所述运动轨迹直线上距离更近的两个点的坐标和对应距离进行计算。
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