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雙目立體視覺(jué)被動(dòng)測(cè)距

2017-03-27 21:26:17李永
電子技術(shù)與軟件工程 2017年4期

李永

摘 要 視覺(jué)是人類獲取周圍環(huán)境信息的重要手段,當(dāng)用雙眼去觀察不同物體的時(shí)候,會(huì)有遠(yuǎn)近之分。雙目立體視覺(jué)系統(tǒng)就是仿照人的雙眼去感知距離,具體實(shí)現(xiàn)過(guò)程如下:雙目視覺(jué)系統(tǒng)的攝像機(jī)標(biāo)定、雙目攝像機(jī)同時(shí)獲取圖像、圖像預(yù)處理、特征點(diǎn)提取、特征點(diǎn)匹配和空間坐標(biāo)計(jì)算。本文從雙目視覺(jué)系統(tǒng)的原理出發(fā),推導(dǎo)了雙目視覺(jué)系統(tǒng)的數(shù)學(xué)表達(dá)式,分析了幾種不同的特征點(diǎn)提取方法,提出了F-HARRIS方法,提高了計(jì)算效率,利用雙向交叉匹配辦法匹配特征點(diǎn),在利用幾何約束,剔除誤匹配點(diǎn),原理簡(jiǎn)單易懂,效果比較理想。試驗(yàn)中采用畸變效應(yīng)小的攝像機(jī)(即不考慮畸變),且攝像機(jī)已做過(guò)標(biāo)定;圖像預(yù)處理就是一些簡(jiǎn)單的平滑濾波;圖像分辨率為2048*1536。

【關(guān)鍵詞】特征點(diǎn)提取 特征點(diǎn)匹配 F-HARRIS

1 雙目立體視覺(jué)的數(shù)學(xué)表達(dá)

為了描述問(wèn)題的方便我們定義三個(gè)坐標(biāo)系,真實(shí)世界事物的大小、位置一般用世界坐標(biāo)系(xw,yw,zw)表示;攝像機(jī)的光學(xué)成像系統(tǒng)用攝像機(jī)系統(tǒng)(xc,yc,zc)表示,事物的圖像在圖1所示的xoy平面內(nèi),即圖像坐標(biāo)系平面,但圖像中心一般不和zc軸重合。

通過(guò)圖1可以看到,攝像機(jī)坐標(biāo)系就是聯(lián)系圖像坐標(biāo)系和世界坐標(biāo)系的橋梁,世界坐標(biāo)系首先變換到攝像機(jī)坐標(biāo)系,然后通過(guò)取整、平移后,變換到圖像坐標(biāo)系的行和列。變換公式如下:

公式中R和T組成旋轉(zhuǎn)、平移矩陣,將世界坐標(biāo)系中事物的坐標(biāo)轉(zhuǎn)換到攝像機(jī)坐標(biāo)系,由f組成的轉(zhuǎn)換矩陣,將攝像機(jī)坐標(biāo)系中事物的坐標(biāo)投影到圖像坐標(biāo)系的x-y平面上,最后把得到的位于圖像坐標(biāo)系x-y平面上的坐標(biāo)數(shù)值除以表示像素大小的dx、dy,就得到圖像坐標(biāo)系的行u和列v,但由于圖像坐標(biāo)系的中心和攝像機(jī)坐標(biāo)系的zc軸一般不重合,因此需要進(jìn)行平移u0行和v0列。其中,zc表示事物到鏡頭的距離,f表示焦距,fx=f/dx,fy=f/dy,表示有效焦距。

在單目攝像機(jī)系統(tǒng)中,世界坐標(biāo)系到圖像坐標(biāo)系的轉(zhuǎn)換關(guān)系用公式(1)表示,為了簡(jiǎn)化問(wèn)題,我們假設(shè)世界坐標(biāo)系的原點(diǎn)和雙目視覺(jué)系統(tǒng)中左目攝像系統(tǒng)的攝像坐標(biāo)系重合,且各自成像系統(tǒng)的有效焦距相同。

2 雙目立體視覺(jué)攝像機(jī)系統(tǒng)參數(shù)

為了能夠?qū)Γ?)式進(jìn)行求解,需要確定所有參數(shù)數(shù)值,其中ul、vl和ur是匹配后的特征點(diǎn)像素坐標(biāo),標(biāo)定后的其它系統(tǒng)參數(shù)如下: u0r為-17、u0l為43、v0l為-58、r1為0.9996、r2為-0.0010、r3為-0.0290、r7為0.0289、r8為-0.0086、r9為0.9995、fl為1872、fr為1908、tx為-216.21和tz為-0.0818的值。

3 特征點(diǎn)的尋找

目前應(yīng)用比較廣泛的圖像匹配是特征點(diǎn)匹配法,首先利用特征點(diǎn)算法計(jì)算特征點(diǎn)的位置,常用的特征點(diǎn)有SIFT特征點(diǎn)、HARRIS特征點(diǎn)和FAST特征點(diǎn);然后利用描述子對(duì)特征點(diǎn)進(jìn)行某種表示,常用的描述子有BRIEF描述子和SIFT描述子,最后進(jìn)行特征點(diǎn)的匹配。

3.1 特征點(diǎn)尋找

雙目視覺(jué)圖像沒(méi)有旋轉(zhuǎn)、尺度變化,不能發(fā)揮SIFT算子在不變特征提取方面無(wú)可比擬的長(zhǎng)處,反而暴露出其很差的實(shí)時(shí)性。本文針對(duì)HARRIS實(shí)時(shí)性不足和FAST太依賴閾值以及圖像本身紋理信息分布可能造成特征點(diǎn)提取不均勻的缺陷,提出了一種改進(jìn)的角點(diǎn)檢測(cè)算法F-HARRIS,該算法借鑒了HARRIS角點(diǎn)和FAST角點(diǎn)的思想,先通過(guò)FAST思想(取小閾值)過(guò)濾掉大量不是候選角點(diǎn)的像素,之后計(jì)算出候選點(diǎn)的HARRIS響應(yīng)值R,然后篩選出真正的強(qiáng)角點(diǎn),實(shí)驗(yàn)表明其具有幾乎和HARRIS角點(diǎn)檢測(cè)算法一樣的效果,檢測(cè)效率卻大大提高,尤其是對(duì)于角點(diǎn)數(shù)目小的大圖像而言,這種優(yōu)勢(shì)更加明顯,本文將這個(gè)算法稱為F-HARRIS。

F-HARRIS算法具體流程如下:

Step1:選取圖像中的任一像素點(diǎn)p。

Step2:通過(guò)4.3.2節(jié)中FAST特征點(diǎn)檢測(cè)算法判斷 p是否FAST特征點(diǎn),如果是,轉(zhuǎn)Step3,否則跳轉(zhuǎn)到Step1。

Step3:分別計(jì)算該像素點(diǎn)及其鄰域構(gòu)成的子圖像在X,Y方向上的梯度Ix和Iy。

Step4:結(jié)合高斯模板ω,計(jì)算出該像素點(diǎn)的Hessian矩陣M。

Step5:根據(jù)Hessian矩陣計(jì)算該像素的Harris響應(yīng)值R,如果R大于閾值t,則為角點(diǎn),否則不是。如果圖像像素沒(méi)有遍歷結(jié)束,轉(zhuǎn)Step1,否則轉(zhuǎn)Step6。

Step6:對(duì)R進(jìn)行非極大值抑制,局部最大值點(diǎn)為角點(diǎn)。

通過(guò)對(duì)比試驗(yàn),HARRIS方法用時(shí)146ms,檢測(cè)到角點(diǎn)數(shù)量884,而改進(jìn)算法F-HARRIS方法用時(shí)50ms,檢測(cè)到角點(diǎn)數(shù)量903。

3.2 雙目立體視覺(jué)的特征點(diǎn)匹配

通過(guò)上面的描述,利用F-HARRIS方法我們已經(jīng)能非常高效的提取特征點(diǎn),由公式(4)可知,要計(jì)算事物的三維空間坐標(biāo),還需要將兩幅圖中表征事物相同位置的特征點(diǎn)匹配。

本文使用雙向交叉匹配方法去匹配雙目圖像的特征點(diǎn),利用窮舉法進(jìn)行匹配驗(yàn)證。將BRIEF描述子、SIFT描述子和Harris特征點(diǎn)、FAST特征點(diǎn)兩兩配對(duì),組成四種方式,進(jìn)行試驗(yàn)驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)環(huán)境是Intel(R) Pentium(R) CPU G860 3.00GHz,4.00GB 內(nèi)存。

通過(guò)計(jì)算,在進(jìn)行匹配時(shí)HARRIS、FAST特征點(diǎn)和BRIEF描述子的兩個(gè)組合方案用時(shí)分別為408ms和301ms,正確率為72.9%和69.9%,而HARRIS、FAST特征點(diǎn)和SIFT描述子的兩個(gè)組合方案用時(shí)分別為811ms和14975ms,正確率為65.8%和79.9%。因此,BRIEF描述子比SIFT描述子更節(jié)省時(shí)間,同時(shí)保證正確率。最終選擇BRIEF描述子作為特征描述子。

經(jīng)過(guò)上面的步驟,我們得到數(shù)量比較大的匹配的特征點(diǎn),但總體來(lái)說(shuō),誤配的數(shù)量也比較大,考慮到雙攝像機(jī)擺放在同以平面的同一高度上,兩幅圖像中景物的高度不會(huì)有太大差別,把該條件作為特征點(diǎn)匹配的約束條件,將F-HARRIS+BRIEF和HARRIS+BRIEF兩個(gè)方案進(jìn)行對(duì)比試驗(yàn),匹配時(shí)間分別為340ms和145描述,匹配點(diǎn)的數(shù)量也不是很大,分別為132和104,試驗(yàn)結(jié)果比較理想。

4 事物三維坐標(biāo)的獲取

通過(guò)攝像機(jī)的標(biāo)定和特征點(diǎn)的匹配,公式(4)中所需要的所有參數(shù)已經(jīng)具備。從公式(4)中可以看到xw和yw的計(jì)算都需要得到zw后才能夠計(jì)算,zw重要性比較高,因此我們只對(duì)zw進(jìn)行了精度分析。需要注意的問(wèn)題是圖像坐標(biāo)系的原點(diǎn)一般在左上角,而文中都是將圖像的幾何中心作為原點(diǎn),計(jì)算時(shí)需要一個(gè)平移轉(zhuǎn)換,才能得到公式(4)所需ul、vl和ur。

本實(shí)驗(yàn)中,我們把模型飛機(jī)(全長(zhǎng)為23cm,寬度為14cm)的質(zhì)心放置距離雙目攝像機(jī)透鏡中心面(即z軸距離)600mm,1200mm,1800mm,2400mm,3000mm,3600mm,4200mm,4500mm處,獲取16組匹配點(diǎn)對(duì)(ul、vl,ur)如下:(1415 , 918,638),(968 , 765,159),(1449 , 862,999),(1118 , 810,662),(1103 , 807,757),(1325 , 842,982),(1386 , 900,1102),(1334 , 924,1050),(1127 , 866,874),(1212 , 917,959),(1254 , 885,1025),(1255 , 878,1027),(1197 , 894,983),(1121 , 895,907),(1099 , 894,891),(1036 , 887,826),計(jì)算得到的zw坐標(biāo)為616.35,598.11,1207.50,1208.20,1784.80,1775.20,2370.10,2380.60,2976.80,2942.80,3527.76,3557.70,4088.20,4149.00,4437.10,4408.10(單位:mm),從上述數(shù)據(jù)可以看到當(dāng)物體距離攝像機(jī)系統(tǒng)越近,測(cè)距精度越高,反之,測(cè)距精度降低。實(shí)驗(yàn)結(jié)果還表明:物體距攝像機(jī)4.5米以內(nèi)時(shí),測(cè)距誤差在3%以內(nèi)。

參考文獻(xiàn)

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作者單位

河北太行機(jī)械工業(yè)有限公司 河北省石家莊市 050035

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