[发明专利]一种双目立体视觉测量方法

权利要求书

1.一种双目立体视觉测量方法，其特征在于，包括以下步骤：

目标检测：定位出第一目标物检测框，获取目标物初始的图像位置信息；

双目标定：对双目相机进行标定，得到所述双目相机的相关参数；

双目立体匹配：利用双目标定得到的双目相机相关参数以及图像对，通过代价匹配生成初始视差空间，再通过非局部代价聚合处理所述初始视差空间形成二次视差空间以及图像中各点的三维信息；

目标物分割：利用双目立体匹配获取的图像中各点的三维信息，三维信息的深度值，对目标物进行细分割得到第二目标物检测框，并利用所述第二目标物检测框内的三维信息获取目标物距离所述双目相机或距离保护目标之间的距离，以及目标物的尺寸信息；

所述双目立体匹配步骤中生成初始视差空间的步骤包括：

图像划分：将所述图像通过超像素划分，获得包括超像素A在内的若干个超像素点；

初始视差空间计算：初始视差空间通过下列公式求得：

其中，表示超像素区域L_A的像素pix视差空间之和，numer(pix∈L_A)表示超像素区域L_A的像素pix数量；

所述非局部代价聚合的步骤包括：

(1)超像素亮度计算：所述超像素所代表的区域的像素通过以下公式得出:

其中，表示属于超像素区域L_A的像素pix亮度总值，numer(pix∈L_A)表示超像素区域L_A的像素pix数量；

(2)超像素关系一维化：利用最小生成树算法将各超像素点之间的关系变为一维；

(3)非局部递归回归：通过非局部递归回归滤波器对初始视差空间进行代价聚合得到二次视差空间；

所述非局部递归回归的步骤具体包括：

(1)权重计算：通过以下公式计算相邻超像素点之间的高斯权重作为权重：

其中，A，B代表图像中的两个像素；I_A，I_B代表两个像素点的亮度值；sigma代表方差；exp代表指数；Gauss(A，B)代表像素之间的高斯权重；

(2)二次视差空间计算：利用上述所得相邻超像素点之间的权重进行前向迭代和后向迭代，假设初始视差空间为DSI(pixel，d)，超像素的视差空间为DSI(superpixel，d)，经过非局部递归回归滤波器的超像素代价空间为DSI_Final(superpixel，d)，那么二次视差空间为DSI_{Final(pixel，d)}由以下公式得到：

DSI_Final(pixel，d)＝(1.0-λ)*DSI(pixel，d)+λ*DSI_Final(superpixel，d)

其中，λ为平衡因子。

2.如权利要求1所述的双目立体视觉测量方法，其特征在于，所述目标检测还包括对第一目标物检测框采用Fast RCNN算法进行学习。

3.如权利要求1所述的双目立体视觉测量方法，其特征在于，所述目标物分割步骤具体包括：

图像输入：从双目相机采集得到彩色图像，以及从双目立体匹配模块获取深度图像作为输入；

图像处理：对所述深度图像在第一目标检测框的范围内进行自适应直方图进行核密度估计，估计出深度图像的核密度曲线，然后使用所述核密度曲线找出深度局部极大值；然后找出第一目标检测框中与当前深度相似的超像素对应的区域的图像掩码；然后根据所述图像掩码得到第二目标物检测框。

4.如权利要求3所述的双目立体视觉测量方法，其特征在于，所述深度局部极大值是当前目标物对应的深度d。

5.如权利要求3所述的双目立体视觉测量方法，其特征在于，所述图像处理步骤还包括：在得出与当前深度相似的超像素对应的区域后，采用导向滤波技术对所得区域的图像掩码进行校正，然后根据所述图像掩码得到第二目标物检测框。

6.如权利要求1-5任一项所述的双目立体视觉测量方法，其特征在于，所述方法还包括得出目标物的宽与高信息，侵入物体与保护物、侵入物与双目相机的距离信息。