[发明专利]一种三目立体图像检测方法和系统

说明书

本发明公开了一种三目立体图像检测方法，采用三目立体图像检测系统，三目立体图像检测系统包括第一摄像机、第二摄像机、第三摄像机；第一摄像机、第二摄像机、第三摄像机规格相同，光轴平行，所述方法包括步骤一：选择两个不同的距离，进行两次标定，每次标定均测量标定点在第一摄像机、第二摄像机、第三摄像机的水平像素坐标；步骤二：根据公式从三个摄像机中选择三种组合方式不同的两个摄像机组成双目，利用步骤一得到的水平像素坐标和标定距离，从而得到这组双目下的测距计算公式；步骤三：待三组双目下的测距计算公式都得出后，检测角点的像素坐标，分别代入三组双目的测距计算公式，得出三组距离，取平均值得到三目摄像机的垂直距离。

技术领域

本发明涉及计算机视觉技术领域，特别是涉及一种三目立体图像检测方法和系统。

背景技术

传统的图像检测技术，采用单个摄像机作为视频源输入，即二维图像检测技术。通过图像采集、灰度化、二值化、降噪处理、轮廓识别、特征提取等步骤，基于线性回归、逻辑回归、决策树、神经网络(包括深度学习)、支持向量机、马尔科夫链等算法实现图像内物体的检测，最终判断得出物体的分类和矩形区域。

在上述图像检测过程中，加工、处理、分析、检测的都是二维图像信息，不可避免地会产生诸多误判，特别是在立体物的检测上，经常将各种各样的平面物体误判为立体物，导致立体物的检测准确度欠佳。例如，在公路交通行业的应用中，二维图像检测技术经常把车灯闪光、路面阴影、路面字符、车道线、车轮水痕等平面目标误判为车辆或行人。

传统的双目测距技术，可基于两台摄像机的二维图像，计算出目标距离摄像机的距离。双目测距技术要求架设两台摄像机，两台摄像机的距离固定、光轴平行、焦距相同。通过公式，可根据目标在两台摄像机中的视差计算得出目标与两台摄像机之间的垂直距离。见图1。

上述公式中，Z表示测距目标P与两台摄像机之间的垂直距离；B表示两台摄像机之间的距离，即基线长度；f表示两台摄像机的焦距；X^L和X^R分别表示测距目标在左目摄像机和右目摄像机上的像素坐标；k表示像素的实际物理尺寸，|X^R-X^R|·k即左目摄像机和右目摄像机的视差。X^L和X^R可以确切获知，但其它参数需通过标定逆向求出，在标定的过程中，Z的测量值往往与实际值有一个固定偏差，不纠正这个测量偏差，必然导致测距值的准确度降低。

因鉴于此，特提出本发明。

发明内容

本发明的目的在于提供一种三目立体图像检测方法和系统，实现高精度测距、立体特征匹配，以解决现有技术中存在的不足。

为解决上述问题，第一方面，本发明实施例提供一种三目立体图像检测方法，采用三目立体图像检测系统，所述三目立体图像检测系统包括第一摄像机、第二摄像机、第三摄像机；所述第一摄像机、第二摄像机、第三摄像机的规格相同，光轴平行，所述方法包括：

步骤一：选择两个不同的距离，进行两次标定，每次标定均测量标定点在第一摄像机、第二摄像机、第三摄像机的水平像素坐标；

步骤二：根据公式从三个摄像机中选择三种组合方式不同的两个摄像机组成双目，利用步骤一得到的水平像素坐标和标定距离，计算出对应的参数M和N，从而得到这组双目下的测距计算公式；其中Z为待测目标距离三台摄像机的垂直距离，M＝(B·f)/k，k为三台摄像机的像素物理尺寸，f为焦距，B为基线长度，N为实测Z值相比真实值的固定偏差；；X^L和X^R分别表示双目系统中测距目标在左目摄像机和右目摄像机上的像素坐标；

步骤三：待三组双目下的测距计算公式都得出后，检测角点的像素坐标，分别代入三组双目的测距计算公式，得出三组距离，取平均值得到三目摄像机的垂直距离。

进一步地，所述步骤一具体包括：