一種基于雙目視覺的測距方法及裝置的制造方法
【技術領域】
[0001 ]本發明設及視覺測距技術領域，尤其設及一種基于雙目視覺的測距方法及裝置。
【背景技術】
[0002] 小型無人機由于飛行環境具有不確定性，不能使用預先規劃路徑的方式，只能采 用自主避障的方式飛行。如何測量障礙物與小型無人機之間的距離決定小型無人機能否自 主避障的重要因素。
[0003] 目前，測量障礙物與小型無人機之間的距離主要有W下兩種方式，其一，通過小型 無人機上配備的激光測距儀或者聲波探測器測量障礙物的距離，運種方式雖然能夠準確的 測量障礙物與小型無人機之間的距離，但激光測距儀或者聲波探測器重量較大，影響小型 無人機的飛行性能。其二，使用視覺測距，通過對捕捉的視頻圖像進行處理運算得到障礙物 與小型無人機之間的距離。但是處理時間長，不能滿足小型無人機快速避障的需求。
【發明內容】
[0004] 有鑒于此，本發明實施例提供一種基于雙目視覺的測距方法及裝置，W實現快速 準確的測量礙物與小型無人機之間的距離的目的。
[0005] 第一方面，本發明實施例提供了一種基于雙目視覺的測距方法，包括：
[0006] 通過雙目視覺系統的第一感光元件和第二感光元件獲取同一時刻第一感光元件 分別采集的第一圖像和第二感光元件采集的第二圖像；
[0007] 接收選取物體操作，提取第一圖像中選取物體的特征點基準特征點，并根據特征 點基準特征點對第二圖像進行暴力匹配，獲取第二圖像的匹配特征點；
[000引根據特征點基準特征點和匹配特征點的位置分布，對所述特征點基準特征點和匹 配特征點進行過濾，建立過濾后的多條連接特征點基準特征點和對應的匹配特征點的線 段；
[0009] 計算每條線段的長度，根據過濾后的線段的長度通過雙目視覺測距方法計算得到 多個深度距離；
[0010] 計算多個深度距離的平均值，并將深度距離的平均值作為物體與感光元件之間的 距離。
[0011] 第二方面，本發明實施例還提供了一種基于雙目視覺的測距裝置，包括：
[0012] 圖像獲取模塊，用于通過雙目視覺系統的第一感光元件和第二感光元件獲取同一 時刻第一感光元件分別采集的第一圖像和第二感光元件采集的第二圖像獲取同一時刻第 一感光元件采集的第一圖像和第二感光元件采集的第二圖像；
[0013] 特征點基準特征點及匹配特征點獲取模塊，用于接收選取物體操作，提取第一圖 像中選取物體的特征點基準特征點，并根據特征點基準特征點對第二圖像進行暴力匹配， 獲取第二圖像的匹配特征點；
[0014] 線段建立模塊，用于根據特征點基準特征點和匹配特征點的位置分布，對所述特 征點基準特征點和匹配特征點進行過濾，建立過濾后的多條連接特征點基準特征點和對應 的匹配特征點的線段；
[0015] 深度距離計算模塊，用于計算每條線段的長度，根據過濾后的線段的長度通過雙 目視覺測距方法計算得到多個深度距離；
[0016] 距離計算模塊，用于計算深度距離的平均值，并將深度距離的平均值作為物體與 感光元件之間的距離。本發明實施例提供的基于雙目視覺的測距方法及裝置，通過對同一 時刻兩個攝像頭分別采集的第一圖像和第二圖像中的基準特征點進行暴力匹配，能夠快速 的計算得到物體與攝像頭之間的距離。并且通過對連接基準特征點與匹配特征點的線段進 行過濾，可W去除偏差較大的基準特征點與匹配特征點，能夠在快速得到物體與攝像頭之 間的距離的同時，保證了計算精度，實現滿足小型無人機快速避障的需求的目的。
【附圖說明】
[0017] 通過閱讀參照W下附圖所作的對非限制性實施例所作的詳細描述，本發明的其它 特征、目的和優點將會變得更明顯：
[0018] 圖1是本發明第一實施例提供的基于雙目視覺的測距方法的流程示意圖；
[0019] 圖2是本發明第一實施例提供的基于雙目視覺的測距方法中雙目測距的原理示意 圖；
[0020] 圖3是本發明第二實施例提供的基于雙目視覺的測距方法的流程示意圖；
[0021] 圖4是本發明第Ξ實施例提供的基于雙目視覺的測距方法的流程示意圖；
[0022] 圖5是本發明第四實施例提供的基于雙目視覺的測距裝置的結構示意圖。
【具體實施方式】
[0023] 下面結合附圖和實施例對本發明作進一步的詳細說明。可W理解的是，此處所描 述的具體實施例僅僅用于解釋本發明，而非對本發明的限定。另外還需要說明的是，為了便 于描述，附圖中僅示出了與本發明相關的部分而非全部內容。
[0024] 實施例一
[0025] 圖1為本發明第一實施例提供的基于雙目視覺的測距方法的流程圖，本實施例可 適用于小型無人機測量小型無人機與物體之間的距離，該方法可W由基于雙目視覺的測距 裝置來執行，該裝置可由軟件/硬件方式實現，并集成于小型無人機測距裝置中。
[00%] 所述方法具體包括如下：
[0027] S110,通過雙目視覺系統的第一感光元件和第二感光元件獲取同一時刻第一感光 元件分別采集的第一圖像和第二感光元件采集的第二圖像。
[00%]圖2是本發明第一實施例提供的基于雙目視覺的測距方法中雙目測距的原理示意 圖，參考圖2,雙目視覺系統是由兩個單目成像模型組合而成，即兩個同樣的感光元件，在本 實施例中采用攝像頭作為感光元件。圖中兩個攝像頭的鏡頭中屯、間的連線為系統的基線， 兩個攝像頭相同且每個攝像頭的坐標系統的各對應軸精確平行。并使用相同的坐標系。其 中，需要測得的深度距離即為物體垂直于系統的基線的距離。在本實施例中，需要獲取同一 時刻雙目視覺的測距系統中兩個攝像頭在同一時刻拍攝的兩幅圖像。示例性的，在雙目視 覺的測距系統預先設置一個硬件同步開關，通過該硬件同步開關可W控制兩個攝像頭在同 一時刻進行拍攝，并獲取兩個攝像頭分別采集的第一圖像和第二圖像。
[0029] S120,接收選取物體操作，提取第一圖像中選取物體的基準特征點，并根據基準特 征點對第二圖像進行暴力匹配，獲取第二圖像的匹配特征點。
[0030] 雙目視覺系統的兩個攝像頭所采集的圖像中可能會包括多個物體，由于不同的物 體與系統的基線之間的距離并不相同，需要選取采集的圖像中需要測距的物體。可W通過 人工選取方式選取圖像中需要測距的物體。示例性的，使用者可W使用輸入裝置在圖像上 選取圖像中的物體，雙目視覺的測距系統接收使用者選取物體的操作。并提取第一圖像中 選取物體的基準特征點。基準特征點又被稱為興趣點、顯著點、關鍵點等等。基準特征點既 是一個點的位置標識，同時也說明該基準特征點的局部鄰域具有一定的模式特征。一般將 物體的邊緣點作為圖像中物體的基準特征點。示例性的，可W通過獲取選取物體的所有像 素的RGB值，并將任意一點像素的RGB值與周圍像素 RGB值進行比較，與周圍像素 RGB值的差 值大于預設的闊值時，則確定該點像素為基準特征點。
[0031] 獲取第一圖像中的基準特征點的特征，并根據特征采用暴力匹配的方法從第二圖 像中提取與第一圖像基準特征點一一對應的匹配特征點。示例性的，為每個基準特征點建 立一個集合，集合中的元素為該像素的描述符。將第二圖像中的所有像素點的集合與第一 圖像中的基準特征點的集合進行匹配，確定第二圖像中與第一圖像中基準特征點對應的匹 配特征點。示例性的，將第二圖像中的像素點的集合中的元素依次與基準特征點的集合中 的元素進行比較，在第一圖像中基準特征點的集合中所有元素與第二圖像中像素點的集合 中部分元素匹配一致時，則確定該像素點為第一圖像中基準特征點的匹配特征點。
[0032] S130,根據基準特征點和匹配特征點的位置分布，對所述基準特征點和匹配特征 點進行過濾，建立過濾后的多條連接基準特征點和對應的匹配特征點的線段。
[0033] 由于確定物體的基準特征點時可能會出現誤差，導致一些非基準特征點像素也被 提取為基準特征點，或者由于采用暴力匹配算法確定第二圖像中的匹配特征點，在匹配過 程中，也可能會出現誤差。所W依據匹配特征點所建立的線段的長度也會出現偏差。示例性 的，第一圖像中的基準特征點為物體的左側邊緣點，而采用暴力匹配算法所確定的匹配特 征點為物體的右側邊緣點，運時所建立的線段是錯誤的，需要將基準特征點或匹配特征點 進行過濾，去除錯誤的基準特征點或匹配特征點。示例性的，可W通過如下方法將基準特征 點或匹配特征點進行過濾。
[0034] 計算第一圖像中所有基準特征點的中屯、坐標，即所有基準特征點坐標的平均值， 并計算每個基準特征點與中屯、坐標的距離，計算距離的方差σ2η，并將計算得到的方差〇2n 與預先設定的方差闊值σ1