[发明专利]一种基于双目视觉的目标对象快速测距方法

权利要求书

1.一种基于双目视觉的目标对象快速测距方法，其特征在于，所述的方法包括以下步骤：

(1)相机标定：

对水平放置的双目相机进行标定得到相机的内参矩阵、外参矩阵、畸变系数和两个相机平行时各自的旋转矩阵，利用标定得到的数据消除左右视图的畸变和校正左右视图使之行对齐；

(2)采集图像并检测目标对象：

通过双目相机获取两幅图像，使用视觉识别方法识别左图中目标对象以及确定其矩形区域位置，并根据检测结果设置同个时刻目标对象在左图上的两个坐标：一个为目标对象左上角(x₁,y₁)，另一个为目标对象右下角(x₂,y₂)，两个坐标组成的矩形区域即为目标对象区域，将目标对象区域的水平方向长度记为length，竖直方向长度记为width；

(3)计算搜索区域：

利用步骤(2)得到的目标对象在左图的位置，计算搜索区域；所述步骤(3)中，目标对象在右图成像区域的竖直方向范围为[y₁,y₂]、水平方向范围为[0,x₂]；将(0,y₁)点为左上角坐标、(x₂,y₂)点为右下角坐标的矩形区域作为搜索区域；

(4)选择起始搜索位置：

结合步骤(3)计算得到的搜索区域选择起始搜索位置和搜索的方向；所述步骤(4)中，起始搜索位置为搜索区域的右边界，搜索方向为从右边界开始向左搜索，到搜索区域左边界结束；

(5)提取目标对象中心区域灰度特征：

以步骤(2)中目标对象几何中心点为中心，选取n×n的图像区域作为搜索模板并提取搜索模板的灰度特征；所述步骤(5)中，以左图目标对象几何中心点为中心，选取n×n的图像区域作为搜索模板，n为大于等于3且小于等于length和width的奇数；将搜索模板转为灰度图并利用式(2)提取搜索模板灰度特征集合Φ：

Φ＝{v|v＝p(i)-p(c)} (2)

其中，c为搜索模板中心点的位置索引，i为搜索模板内除c外任意一点的位置索引，p(i)为i点的灰度值，p(c)为c点的灰度值，v为p(i)和p(c)的灰度值差；

(6)计算匹配度阈值Thr；

(7)搜索匹配：

从步骤(3)计算的搜索区域中选取搜索窗口与步骤(5)中的搜索模板根据灰度特征进行匹配，直到出现灰度特征距离小于匹配度阈值或搜索窗口到达搜索区域左边界，将搜索区域中匹配度最高的窗口作为最佳匹配窗口；

(8)计算视差和距离：

将搜索模板中心位置与最佳匹配窗口中心位置的水平坐标相减，得到左图目标对象中心位置的视差值；使用式(1)计算求出目标对象到两个相机中心的距离：

其中，d表示求得的视差值，B表示两个相机的基线，f为内参矩阵中表示的相机焦距的元素，Z表示目标对象到两个相机中心的距离。

2.如权利要求1所述的一种基于双目视觉的目标对象快速测距方法，其特征在于，所述步骤(6)中，利用式(3)计算匹配度阈值Thr：

Thr＝(n²-1)×diff (3)

其中，n为搜索模板的边长，n²-1为搜索模板灰度特征集合Φ中元素的个数，diff为特征值距离参数，取值范围为(0,10]。

3.如权利要求1所述的一种基于双目视觉的目标对象快速测距方法，其特征在于，所述的步骤(7)中包含以下子步骤：

(7-1)将搜索区域转为灰度图并选取与搜索模板相同大小区域作为搜索窗口，利用式(2)提取搜索窗口的灰度特征，利用式(4)计算搜索窗口与搜索模板对应位置灰度特征距离D来衡量两者之间的匹配度：

其中，w_i为右图搜索窗口灰度特征集合中的第i个灰度特征值，v_i为左图搜索模板灰度特征集合中的第i个灰度特征值，n²-1为特征集合中元素的个数，以D_min记录灰度特征距离的最小值,并设定初始搜索步长step为1；

(7-2)将得到的灰度特征距离D与匹配度阈值Thr进行比较，若D小于等于Thr,则将当前搜索窗口视为最佳匹配窗口并结束搜索，否则，进行下一步；

(7-3)D大于Thr将D与最小灰度特征距离D_min进行比较：若D等于D_min，保存本次搜索窗口中心坐标，调整步长step为1；若D小于D_min,则用D_min记录当前D的值，保存本次搜索窗口中心坐标，调整步长step为1；若D大于D_min，则需用式(5)计算当前灰度特征距离的梯度：

其中，D_bef表示前一次搜索计算得到的灰度特征距离，D_cur表示本次搜索计算得到的灰度特征距离，step表示本次搜索的步长；若G小于等于0，说明当前灰度特征距离的趋势是减小的，则调整步长step为1；若G大于0，说明当前灰度特征距离的趋势是变大的，则调整步长step为2；将本次搜索窗口中心坐标加上调整后的步长得到下一次搜索窗口中心坐标；

(7-4)重复步骤(7-1)、(7-2)和(7-3)直到出现灰度特征距离小于匹配度阈值或搜索窗口到达搜索区域左边界；若搜索窗口到达搜索区域左边界，就将最小灰度特征距离D_min对应的搜索窗口视为最佳匹配窗口；若出现D_min对应多个匹配窗口，则取多个匹配窗口的中心坐标的均值，将均值对应的窗口作为最佳匹配窗口。