[发明专利]一种显著目标的空间三维定位方法

说明书

技术领域

本发明涉及计算机视觉及人机交互领域，具体涉及一种显著目标的空间三维定位方法。

背景技术

在基于双目立体视觉的机器人应用中，如躲避障碍物，机器人需要躲避的物体通常属于机器人双目视野中的显著物体，因此显著目标的空间三维定位具有重要意义。

传统的基于双目立体视觉的空间定位方法利用两个摄像头同时拍摄一个空间物体，得到它在不同角度下的两幅图像，利用两幅图像中对应像素之间的差异，计算得到目标物体的三维空间位置。两幅图像中目标的获取通常采用图像分割或轮廓检测的方法，如申请号201410665285.0发明专利“一种基于双目立体视觉的机器人拆垛方法”、北京交通大学高立宁的论文“双目立体视觉物体识别与定位”。由于噪声的存在，图像分割或轮廓检测获取的目标数目较多，无法直接获取显著目标，从而影响显著目标的定位。

发明内容

本发明是为解决双目视觉应用中显著目标定位问题，提供一种显著目标的空间三维定位方法，利用图像显著性检测获取双摄像头拍摄的图像中的显著目标，根据其中心二维坐标，由双目立体视觉技术实现目标的空间三维定位。

本发明解决技术问题采用如下技术方案：

本发明一种显著目标的空间三维定位方法，对左右两个摄像头进行标定及矫正，获取内外参数，由图像显著性检测分别获取两个摄像头拍摄的图像中的显著目标，根据目标轮廓求取中心二维坐标，再由双目立体视觉原理根据内外参数计算显著目标中心的三维位置坐标，实现显著目标的空间三维定位。

与已有技术相比，本发明有益效果体现在：

本发明一种显著目标的空间三维定位方法，由图像显著性检测获取左右两个摄像头拍摄的图像中的目标，有利于获取双目视角中的显著目标。

附图说明

图1为本发明一种显著目标的空间三维定位方法的流程图。

以下通过具体实施方式，并结合附图对本发明作进一步说明，但本发明的实施方式不限于此。

具体实施方式

本实施例一种显著目标的空间三维定位方法，对左右两个摄像头进行标定及矫正，获取内外参数，由图像显著性检测分别获取两个摄像头拍摄的图像中的显著目标，根据目标轮廓求取中心二维坐标，再由双目立体视觉原理根据内外参数计算显著目标中心的三维位置坐标，实现显著目标的空间三维定位。

所述显著目标的空间三维定位方法，其特征包括标定过程、立体矫正过程、显著性检测过程、显著目标的二维定位过程、显著目标的三维定位过程五个部分，参见图1。

所述标定过程，其特征包括：

(1)利用Matlab提供的标定工具箱对左摄像头进行标定，获得左摄像头的内参矩阵M1和畸变向量D1；

(2)利用Matlab提供的标定工具箱对右摄像头进行标定，获得右摄像头的内参矩阵M2和畸变向量D2；

(3)利用Matlab提供的标定工具箱对左右摄像头进行立体标定，获得左右摄像头坐标系间的旋转矩阵R和平移矩阵T。

所述立体矫正过程，其特征包括：

计算重投影旋转矩阵，输入在所述标定过程中获取的左右摄像头的内参矩阵M1、M2和畸变向量D1、D2以及双目摄像头坐标系间的旋转矩阵R和平移矩阵T，通过函数stereoRectify计算左右摄像头矫正后的分别在新的坐标系统中的投影矩阵P1、P2。

所述显著性检测过程，其特征包括：

对左右摄像头拍摄的图像分别进行显著性检测，获得两幅显著图S1和S2。具体可以采用目前已有的各种显著性检测算法，如：GS-SP，MR，HS，AMC，PCA，SF等。

所述显著目标的二维定位过程，其特征包括：

对所述显著性检测过程中获取的两幅显著图S1和S2，分别利用OpenCV提供的FindContours函数进行轮廓的提取，并根据公式(1)计算对应的中心坐标(X₁,Y₁)和(X₂,Y₂)。

其中(X,Y)表示图像中显著目标的中心坐标，n表示目标轮廓中点的个数，x_i表示目标轮廓中第i个点的坐标。

所述显著目标的三维定位过程，其特征包括：

利用双目立体视觉原理，根据两幅图像中显著目标中心的二维坐标定位目标的实际三维空间坐标。

由所述立体矫正过程中获取的投影矩阵P1、P2，建立两幅图像中显著目标中心的二维坐标与显著目标实际三维坐标之间的关系方程，如公式(2)、(3)所示。