一種基于雙目視頻的測距方法和裝置的制造方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及雙目立體視覺技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于雙目視頻的測距方法和裝 置。
【背景技術(shù)】
[0002] 目前由于攝像機(jī)的廣泛應(yīng)用，因此視頻分析在各行各業(yè)也得到廣泛的應(yīng)用。距離 測量有很多種方式，比如激光等，每種方式都有其優(yōu)缺點(diǎn)，因此根據(jù)應(yīng)用的領(lǐng)域不同，因此 也會(huì)采用不同的方式。由于圖像的信息量較大，可以自動(dòng)進(jìn)行目標(biāo)檢測，并對目標(biāo)進(jìn)行距離 測量，因此雙目立體視覺也被越來越多的人關(guān)注及使用，立體匹配是立體測距的關(guān)鍵一步， 但是由于目前立體匹配算法有很多不足，比如簡單的算法，計(jì)算的深度圖不精確噪點(diǎn)多，復(fù) 雜的算法，計(jì)算出的深度圖精確，但是耗時(shí)較多，達(dá)不到實(shí)時(shí)，不能廣泛地在工程中應(yīng)用。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0003] 鑒于上述現(xiàn)有技術(shù)中根據(jù)雙目立體視覺計(jì)算深度圖的精確度和計(jì)算速度無法同 時(shí)滿足要求的問題，本發(fā)明提供了一種基于雙目視頻的測距方法和裝置，以解決上述問題 或者至少部分地解決上述問題。
[0004] 依據(jù)本發(fā)明的一個(gè)方面，提供了一種基于雙目視頻的測距方法，該方法包括，
[0005] 獲取雙目圖像；
[0006] 對所述雙目圖像進(jìn)行預(yù)處理，包括極線矯正和灰度化處理；
[0007] 通過立體匹配算法從雙目圖像中找到各像素點(diǎn)匹配的對應(yīng)點(diǎn)，計(jì)算雙目圖像各像 素點(diǎn)的視差值，獲得視差圖；
[0008] 設(shè)置樣本集，采用被處理的第一幀視差圖對樣本集進(jìn)行初始化；
[0009] 利用所述樣本集對當(dāng)前幀視差圖進(jìn)行視差優(yōu)化和提取目標(biāo)，并更新所述樣本集， 將其用于下一幀視差圖的視差優(yōu)化和提取目標(biāo)；
[0010] 對從當(dāng)前幀視差圖提取出的目標(biāo)的所有像素點(diǎn)的視差值求取平均值，根據(jù)雙目測 距原理，計(jì)算獲得目標(biāo)的距離。
[0011] 可選地，所述設(shè)置樣本集，采用被處理的第一幀視差圖對樣本集進(jìn)行初始化包 括：
[0012] 設(shè)置樣本集，該樣本集有N個(gè)樣本，對于每個(gè)樣本，采用第一幀視差圖的（i，j)點(diǎn)， 隨機(jī)選擇它的領(lǐng)域點(diǎn)的灰度值做為樣本中與該（i，j)點(diǎn)對應(yīng)的點(diǎn)的樣本值。
[0013] 可選地，所述利用所述樣本集對當(dāng)前幀視差圖進(jìn)行優(yōu)化和提取目標(biāo)，并更新所述 樣本集包括：
[0014] a、對每個(gè)像素點(diǎn)，計(jì)算該像素點(diǎn)灰度值與樣本集中各樣本對應(yīng)點(diǎn)的灰度值的差 值絕對值，并與第一預(yù)設(shè)值比較，統(tǒng)計(jì)所述差值絕對值小于第一預(yù)設(shè)值的樣本對應(yīng)點(diǎn)的個(gè) 數(shù)；
[0015] b、當(dāng)所述差值絕對值小于第一預(yù)設(shè)值的樣本對應(yīng)點(diǎn)的個(gè)數(shù)大于第二預(yù)設(shè)值時(shí)，判 斷該點(diǎn)不是目標(biāo)點(diǎn)，將該像素點(diǎn)和與該像素點(diǎn)的差值絕對值小于第一預(yù)設(shè)值的樣本對應(yīng)點(diǎn) 的灰度值求平均值，得到第一平均值，將該像素點(diǎn)的灰度值修正為該第一平均值，并同時(shí)將 樣本集中隨機(jī)一個(gè)樣本的對應(yīng)點(diǎn)灰度值修正為該第一平均值，隨機(jī)一個(gè)樣本的對應(yīng)點(diǎn)領(lǐng)域 點(diǎn)的灰度值修正為該第一平均值；
[0016] c、當(dāng)所述差值絕對值小于第一預(yù)設(shè)值的樣本對應(yīng)點(diǎn)的個(gè)數(shù)小于等于第二預(yù)設(shè)值 時(shí)，判斷該點(diǎn)為目標(biāo)點(diǎn)，將該像素點(diǎn)和與該像素點(diǎn)的差值絕對值大于等于第一預(yù)設(shè)值的樣 本對應(yīng)點(diǎn)的灰度值求平均值，得到第二平均值，將該像素點(diǎn)的灰度值修正為該第二平均 值；
[0017]d、對獲得的目標(biāo)點(diǎn)進(jìn)行聚類，獲取目標(biāo)的位置及大小。
[0018] 可選地，所述樣本集有20個(gè)樣本，所述像素點(diǎn)的鄰域大小為3X3。
[0019] 可選地，所述立體匹配算法采用SAD算法、NCC算法或SSD算法；
[0020] 當(dāng)采用SAD算法或NCC算法進(jìn)行立體匹配時(shí)，對立體匹配算法的窗口大小進(jìn)行優(yōu) 化，包括：
[0021] 設(shè)置初始窗口值W0,最大窗口WL，設(shè)置閾值T;
[0022] 以要處理的像素點(diǎn)為中心，以初始窗口大小計(jì)算灰度平均值M1，同時(shí)擴(kuò)大窗口到 W后再次計(jì)算平均值M2,如果|M2-M1|彡T，則選擇窗口為W，如果|M2-M1|〈T，則再次擴(kuò)大窗 口；直至|M2-M1|彡T，或者W彡WL時(shí)，停止搜索，獲得窗口大小為W。
[0023] 依據(jù)本發(fā)明的另一個(gè)方面，提供了一種基于雙目視頻的測距裝置，該裝置包括，
[0024] 圖像獲取單元，用于獲取雙目圖像；
[0025] 圖像預(yù)處理單元，用于通過極線矯正和灰度化處理對所述雙目圖像進(jìn)行預(yù)處理；
[0026] 立體匹配單元，用于通過立體匹配算法從雙目圖像中找到匹配的對應(yīng)點(diǎn)，計(jì)算雙 目圖像各像素點(diǎn)的視差值，獲得視差圖；
[0027] 樣本初始化單元，用于設(shè)置樣本集，采用被處理的第一幀視差圖對樣本集進(jìn)行初 始化；
[0028] 優(yōu)化提取單元，用于利用所述樣本集對當(dāng)前幀視差圖進(jìn)行視差優(yōu)化和提取目標(biāo)， 并更新所述樣本集，供下一幀視差圖的視差優(yōu)化和提取目標(biāo)使用；
[0029] 距離計(jì)算單元，用于對從當(dāng)前幀視差圖提取出的目標(biāo)的所有像素點(diǎn)的視差值求取 平均值，根據(jù)雙目測距原理，計(jì)算獲得目標(biāo)的距離。
[0030] 可選地，所述樣本初始化單元，設(shè)置有N個(gè)樣本的樣本集，隨機(jī)選擇視差圖的（i， j)點(diǎn)的領(lǐng)域點(diǎn)的灰度值做為樣本中與該（i，j)點(diǎn)對應(yīng)的點(diǎn)的樣本值。
[0031] 可選地，所述優(yōu)化提取單元，適于對當(dāng)前幀每個(gè)像素點(diǎn)，計(jì)算該像素點(diǎn)灰度值與樣 本集中各樣本對應(yīng)點(diǎn)的灰度值的差值絕對值，并與第一預(yù)設(shè)值比較，統(tǒng)計(jì)所述差值絕對值 小于第一預(yù)設(shè)值的樣本對應(yīng)點(diǎn)的個(gè)數(shù)；當(dāng)所述差值絕對值小于第一預(yù)設(shè)值的樣本對應(yīng)點(diǎn) 的個(gè)數(shù)大于第二預(yù)設(shè)值時(shí)，判斷該點(diǎn)不是目標(biāo)點(diǎn)，將該像素點(diǎn)和與該像素點(diǎn)的差值絕對值 小于第一預(yù)設(shè)值的樣本對應(yīng)點(diǎn)的灰度值求平均值，得到第一平均值，將該像素點(diǎn)的灰度值 修正為該第一平均值，并同時(shí)將樣本集中隨機(jī)一個(gè)樣本的對應(yīng)點(diǎn)灰度值修正為該第一平均 值，隨機(jī)一個(gè)樣本的對應(yīng)點(diǎn)領(lǐng)域點(diǎn)的灰度值修正為該第一平均值；當(dāng)所述差值絕對值小于 第一預(yù)設(shè)值的樣本對應(yīng)點(diǎn)的個(gè)數(shù)小于等于第二預(yù)設(shè)值時(shí)，判斷該點(diǎn)為目標(biāo)點(diǎn)，將該像素點(diǎn) 和與該像素點(diǎn)的差值絕對值大于等于第一預(yù)設(shè)值的樣本對應(yīng)點(diǎn)的灰度值求平均值，得到第 二平均值，將該像素點(diǎn)的灰度值修正為該第二平均值；對獲得的目標(biāo)點(diǎn)進(jìn)行聚類，提取目 標(biāo)。
[0032] 可選地，所述樣本集有20個(gè)樣本，所述像素點(diǎn)的鄰域大小為3X3。
[0033] 可選地，所述立體匹配單元，適于采用SAD算法、NCC算法或SSD算法進(jìn)行立體匹 配；當(dāng)采用SAD算法或NCC算法進(jìn)行立體匹配時(shí)，所述立體匹配單元還適于對立體匹配算法 的窗口大小進(jìn)行優(yōu)化，包括：
[0034] 設(shè)置初始窗口值W0,最大窗口WL，設(shè)置閾值T;
[0035] 以要處理的像素點(diǎn)為中心，以初始窗口大小計(jì)算灰度平均值M1，同時(shí)擴(kuò)大窗口到 W后再次計(jì)算平均值M2,如果|M2-M1|彡T，則選擇窗口為W，如果|M2-M1|〈T，則再次擴(kuò)大窗 口；直至|M2-M1|彡T，或者W彡WL時(shí)，停止搜索，獲得窗口大小為W。
[0036] 由上述可知，本發(fā)明提供的技術(shù)方案采用立體匹配算法得到視差圖后，通過多幀 的處理提高算法精度，并且在多幀處理過程中有效地提取出目標(biāo)，對目標(biāo)進(jìn)行距離測量，能 夠有效地、實(shí)時(shí)地提取目標(biāo)，滿足測距精度的同時(shí)提高測距速度，解決現(xiàn)有技術(shù)效率和精度 不能兼顧的問題。
【附圖說明】
[0037] 圖1示出了根據(jù)本發(fā)明一個(gè)實(shí)施例的一種基于雙目視頻的測距方法的流程圖；
[0038] 圖2示出了根據(jù)本發(fā)明一個(gè)實(shí)施例的一種基于雙目視頻的測距裝置的示意圖。
【具體實(shí)施方式】
[0039] 為使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點(diǎn)更加清楚，下面將結(jié)合附圖對本發(fā)明實(shí)施方 式作進(jìn)一步地詳細(xì)描述。
[0040] 圖1示出了根據(jù)本發(fā)明一個(gè)實(shí)施例的一種基于雙目視頻的測距方法的流程圖，如 圖1所示，該方法包括，
[0041] 步驟S110,獲取雙目圖像。
[0042] 步驟S120,對雙目圖像進(jìn)行預(yù)處理，包括極線矯正和灰度化處理。
[0043] 步驟S130,通過立體匹配算法從雙目圖像中找到各像素點(diǎn)匹配的對應(yīng)點(diǎn)，計(jì)算雙 目圖像各像素點(diǎn)的視差值，獲得視差圖。
[0044] 步驟S140,設(shè)置樣本集，采用被處理的第一幀視差圖對樣本