基于圖像分割的雙目測距方法
【技術領域】
[0001] 本發明設及計算機視覺領域，尤其設及一種基于圖像分割的雙目測距方法。
【背景技術】
[0002] 目前流行的距離測量方法有超聲波測距、雷達測距、激光測距和攝像機測距等。 其中超聲波測距、雷達測距和激光測距屬于主動式測距，需要主動發射超聲波、毫米波、 微波或者激光等，具有成本高昂、測量精度高的特點，而攝像機測距屬于被動式測距，只需 要光學成像系統，具有成本低廉、準確度高的特點。攝像機測距分為單目測距和雙目測距， 其中雙目測距的準確度更高，應用也更為廣泛，是目前計算機視覺領域的一個重要研究方 向。
[0003]雙目測距主要有兩個步驟：1、立體標定和立體校正：該步驟的目的是消除攝像機 的崎變并使得左右圖像的對極線在同一水平線上W及達到行對準，立體標定和立體校正步 驟通常只需要在雙目攝像機安裝完畢后執行一次，然后把立體校正的參數保存下來供后續 步驟使用；2、立體匹配：該步驟的目的是要找到與左圖中任意一點匹配的右圖上的點，進 而計算出相應的視差，最終得到距離，立體匹配步驟在每一次采集圖像后都要重新進行。
[0004]雙目測距的難點和重點是立體匹配，它對于測量距離的準確性有著至關重要 的影響，目前主流的立體匹配方法有：塊匹配法度lockMatching)、半全局塊匹配法 (Semi-GlobalBlockMatching)、歸一化互相關和匹配法（SumofNormalizedCross Correlation)、置信度傳播匹配法度eliefPropagation)等，運些方法都是W固定大小的 塊作為匹配的基本單元，當圖像中存在大面積的低紋理區域時，運些方法無法得到準確有 效的視差信息，因此計算得到的視差圖十分稀疏。
【發明內容】
陽0化]本發明提供一種基于圖像分割的雙目測距方法，根據物體將圖像分割成各個區 域，運樣分割得到的區域的邊緣含有豐富的紋理信息，可W根據邊緣的位置計算得到該區 域的視差，能夠得到緊密的視差圖，對于含有大面積低紋理區域的場景尤其有效。
[0006] 為了達到上述目的，本發明提供一種基于圖像分割的雙目測距方法，包含W下步 驟：
[0007]圖像分割：根據物體將左圖像和右圖像分割成各個區域，每個區域與某類物體對 應，將分割得到的物體區域作為匹配的基本單元；
[0008] 區域匹配：根據亮度、寬度、高度、像素數量、水平距離、垂直距離對左圖像和 右圖像分割得到的區域進行匹配，找到同一物體在左右圖像中對應的區域；
[0009]視差計算：根據匹配區域的邊緣點的水平距離計算視差。
[0010] 在雙目攝像機安裝完畢之后，進行第一次雙目測距之前，需要對雙目攝像機進行 立體標定和立體校正，保存立體標定和立體校正得到的參數。
[0011] 雙目攝像機中的左攝像機和右攝像機分別采集圖像后，根據立體校正得到的參數 對左攝像機采集的左圖像和右攝像機采集的右圖像進行重映射，得到重映射左圖像和重映 射右圖像，重映射左圖像作為左圖像進行圖像分割，重映射右圖像作為右圖像進行圖像分 割。 陽〇1引假設Rii是重映射左圖像中的任意一個區域，R2,是重映射右圖像中的任意一個區 域，則區域Rii與區域Rzi匹配必須要同時滿足下列所有條件： 陽〇1引1、|Υ巧J-Y化i)I《Yth，其中，Y佩是區域R的亮度，Yth是亮度差的闊值；
[0014]2、w〇u/way《化h，且woy/wou《Wth，其中，W佩是區域R的寬度，Wth是 寬度比的闊值； 陽〇1引3、H〇U/Hay《Hth，且HOy/H化1)《Hth，其中，Η佩是區域R的高度，Hth是 高度比的闊值；
[0016] 4、N〇U/Nay《Nth，且NOy/N化1)《Nth，其中，N佩是屬于區域R的像素個 數，Nth是像素數比的闊值； 陽017] 5、1^尸了巧11)-1^尸了化;）>0。1。，且16尸了巧11)-1^尸了化;）《0"_，其中，16尸1'佩是區 域R的最左邊，Dmi。是允許的最小視差，Dm。、是允許的最大視差； 陽0化]6、RIGHT(Rii)-RIGHT〇y>Dmm，且RIGHT化1)-RIGHTOy《Dmax，其中，RIGHT佩 是區域R的最右邊，Dmi。是允許的最小視差，Dm。、是允許的最大視差；
[0019] 7、iLOWOU-LOWOyI《Vth，其中，LOW佩是區域R的最下邊，Vth是允許的最大 垂直偏移；
[0020] 8、怔細巧J-HI細化j)I《Vth，其中，HI細佩是區域R的最上邊，Vth是允許的最 大垂直偏移。
[002U 假設像素Pi,屬于區域R，即PR，則第i行的左側邊緣點滿足：巧料非及且 PijER，右側邊緣點滿足：PijeR且/?功g巧；
[0022] 如果重映射左圖像第i行的第m個左側邊緣點記為化im，重映射左圖像第i行的 第m個右側邊緣點記為LRim，重映射右圖像第i行第η個的左側邊緣點記為化1。，重映射右 圖像第i行的第η個右側邊緣點記為RRi。，所有可能的視差集合記為C，那么所述的視差計 算過程包含W下步驟：
[0023] 步驟S4. 1、找到重映射左圖像中匹配區域的所有行的左側邊緣點化1和右側邊緣 點LRi，W及重映射右圖像中匹配區域的所有行的左側邊緣點化1和右側邊緣點RR1;
[0024] 步驟S4. 2、令C=Φ，其中Φ是空集合； 陽0巧]步驟S4. 3、針對匹配的每一行i，計算視差集合C:
[0026] 如果lAm-RLin>Dmin且化im-RLin《Dmax,則C=C+ {LLim-RLiJ;
[0027] 如果LRim-RRin>Dmin且LRim-RRin《Dmax,則C=C+ {LRim-RlU;
[00測步驟S4. 4、計算該匹配區域的視差d = Median似，其中，Median是取中值運算。
[0029] 所述的基于圖像分割的雙目測距方法還包含W下步驟：
[0030] 在得到視差計算結果之后，根據視差計算距離，計算的公式為：Z=f·T/d，其中， Z是物體的距離，f是攝像機的焦距，是立體校正得到的參數，單位是像素，T是立體標定使 用的棋盤格的邊長，單位是厘米，d是視差，單位是像素。
[0031] 本發明根據物體將圖像分割成各個區域，運樣分割得到的區域的邊緣含有豐富的 紋理信息，可w根據邊緣的位置計算得到該區域的視差，能夠得到緊密的視差圖，對于含有 大面積低紋理區域的場景尤其有效。
【附圖說明】
[0032] 圖1是本發明的流程圖。
[0033] 圖2是待分割的圖像；
[0034] 圖3是圖像分割示意圖。 陽03引 圖4是區域匹配示意圖。
[0036] 圖5是視差計算不意圖。
[0037] 圖6是視差圖。
【具體實施方式】
[0038] W下根據圖1~圖6,具體說明本發明的較佳實施例。
[0039] 如圖1所示，本發明提供一種基于圖像分割的雙目測距方法，包含W下步驟：
[0040]步驟SO、對雙目攝像機進行立體標定和立體校正；
[0041] 所述的立體標定和立體校正通常只在雙目攝像機安裝完畢后執行一次，立體標定 和立體校正是線下進行的，立體標定和立體校正得到的參數被保存下來供后續使用；
[0042] 立體標定與立體校正的目的是消除雙目攝像機的崎變，使得Ξ維世界里的每一點 在雙目攝像機中的左右攝像機的圖像里處于同一水平線上，也就是垂直視差為0 ; 陽043] 化enCV與Matl油均有成熟的立體標定與立體校正算法，可W很容易的得到雙目 攝像機的校正參數；
[0044] 步驟S1、圖像采集和圖像重映射；
[0045] 雙目攝像機中的左攝像機和右攝像機分別采集圖像后，根據立體校正得到的參數 對左攝像機采集的左圖像和右攝像機采集的右圖像進行重映射，得到重映射左圖像和重映 射右圖像；
[0046] 步驟S2、圖像分割；
[0047] 根據物體將重映射左圖像和重映射右圖像分割成各個區域，每個區域與某類物體 對應，將分割得到的物體區域作為匹配的基本單元；
[0048] 利用現有的圖像分割算法分割重映射左圖像和重映射右圖像；
[0049] 步驟S3、區域匹配；
[0050] 根據亮度、寬度、高度、像素數量、水平距離、垂直距離等信息對重映射左圖 像和重映射右圖像分割得到的區域進行匹配，找到同一物體在左右圖像中對應的區域； [005U假設Rii是重映射左圖像中的任意一個區域，R2,是重映射右圖像中的任意一個區 域，則區域Rii與區域R2.，匹配必須要同時滿足下列所有條件： 陽0巧 1、|Υ化J-Y化i)I《Yth，其中，Y佩是區域R的亮度，Yth是亮度差的闊值； 陽化引 2、w0u/way《化h，且woy/wou《Wth，其中，W佩是區域R的寬度，Wth是 寬度比的闊值；
[0054] 3、H〇U/Hay《Hth，且HOy/HO