[发明专利]基于激光扫描测距仪与多相机融合的透视成像方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种合成孔径透视成像方法，特别是一种基于激光扫描测距仪与多相机融合的透视成像方法。

背景技术

相机阵列透视成像是计算机视觉领域的一个重要研究课题，在视频监控、隐藏目标探测等方面具有广泛的应用。文献“Synthetic Aperture Imaging using Pixel Labeling via Energy Minimization,PR,46(1):174-187,2013”公开了一种基于能量最小化像素标记的合成孔径成像方法。该方法将透视成像转化为前景点/非前景点的分类问题，首先对每个相机视角下的像素利用能量最小化方法标记属于遮挡物的前景像素点，然后，在给定聚焦深度对非前景像素点进行平均，获得遮挡目标透视成像。虽然这种方法能够对指定深度目标的透视成像，但是由于该方法采用了能量最小化像素标记的方式进行前景的标记工作，需要进行大量的计算，因此时间复杂度高。同时，由于标记的精度问题，使得前景的标记工作存在较大误差，影响透视成像的清晰度。此外，该方法只进行了传统的单镜头的透视成像工作，对于大场景多视角的透视成像不具有适用性。

发明内容

要解决的技术问题

为了避免现有技术的成像方法透视成像不够清晰、时间复杂度较高、无法完成多视角透视成像的缺点，本发明提出一种基于激光扫描测距仪与多相机融合的透视成像方法。

技术方案

一种基于激光扫描测距仪与多相机融合的透视成像方法，其特征在于步骤如下：

步骤1：确定以激光扫描测距仪载台中心为世界坐标系原点的世界坐标系，测量激光扫描测距仪A、B和C的二维扫描坐标系的原点到世界坐标系的距离和偏转角度，计算激光扫描测距仪扫描获取的二维点云到世界坐标系的旋转矩阵和平移矩阵，完成激光扫描测距仪的标定；

步骤2：对激光扫描测距仪A在t时刻采集的目标点云集P_t中每个点的领域进行高斯分布统计分析，删除不符合高斯分布的离群点，获得目标点集P'_t；使用KD-tree方法对激光扫描测距仪A在t-1时刻采集的点集P_t-1构建拓扑结构，利用点集P'_t查找点集P_t-1中对应的临近点，获得参考点集P_t-1'；使用ICP算法获取目标点集P'_t到参考点集P_t-1'的2x2的旋转矩阵R_t'和2x1的平移矩阵T_t'，计算点集P_t投影到全局世界坐标系的旋转矩阵R_t＝R_t-1R'_t，平移矩阵T_t＝R_t·T_t'+T_t-1，其中R_t-1、T_t-1分别为点集P_t-1'到全局世界坐标系的旋转矩阵和平移矩阵，将点集P_t投影到全局世界坐标系中，获取二维地图；

步骤3：利用张氏标定法对第0-5号相机的镜头进行内参标定，获取内参矩阵K₀,K₁,K₂,K₃,K₄,K₅；

步骤4：利用黑白格标定板方法，计算标定平面参数N，采用标准线性最小二乘法计算矩阵H：

N·HP^l=||N||2]]>

通过H计算第0号镜头相对于激光扫描测距仪A的标准正交方向矩阵以及位置向量利用非线性优化算法进一步优化方向矩阵以及位置向量同样方法得到第1号镜头与激光扫描测距仪B的标准正交方向矩阵以及位置向量第4号镜头与激光扫描测距仪C的标准正交方向矩阵以及位置向量