[发明专利]一种基于Census变换和灰度绝对差的混合匹配双目视觉系统

说明书

发明涉及一种基于Census变换和灰度绝对差的混合匹配双目视觉系统，所述系统包括相互之间电性连接的双目图像数据采集模块、FPGA图像数据处理模块和视差图输出显示模块；所述FPGA图像数据处理模块包括图像矫正、图像预处理、图像变换以及双目匹配过程；利用双目匹配的相似性检测函数记录最小值所对应的像素点，即为最佳匹配点，通过视差图输出显示模块输入显示。本发明的双目视觉系统采用的算法不仅大大减少了计算量，有效排除了光照、噪声等环境因素的影响；而且在基于传统Census变换的基础上，通过判断是否为物体边缘，来进行自适应窗口大小的Census变换，大大增加了匹配的准确性。

技术领域

本发明属于立体视觉技术领域，具体涉及一种基于Census变换和灰度绝对差的混合匹配双目视觉系统。

背景技术

自从1984年世界上第一款FPGA诞生以来，至今还不到40年的时间。但是FPGA技术却取得了飞速发展，因为其在性能、成本、开发时间、稳定性及后期维护等方面的巨大优势，FPGA在很多方面逐渐取代了DSP和ASIC。而且，近年来，随着国家对集成电路事业的大力支持，国产FPGA也取得了很大的进步。本发明中算法处理部分就是基于紫光同创公司的PSD软件和PGL22G开发板搭建的。

随着人工智能硬件和工业互联网的不断发展，机器视觉应用异常热门，尤其是在实时立体视觉方面。立体视觉技术在安全性、成本以及可靠性等方面相对于其他三维传感器有很多优势，因而在移动终端、无人机、VR(Virtual Reality)、ADAS(Advanced DriverAssistance system)、机器人导航、人机交互、AR(Augmented Reality)、国防安全以及智能监控等领域有广泛的应用。

目前，对于双目立体视觉来说，主流的算法主要分为全局匹配和局部匹配。全局匹配由于其要求平台要有强大的计算能力而常常无法满足实时性的要求，故在很多应用领域受到很大限制。而传统的局部匹配方法主要有灰度绝对差值(SAD)、灰度平方和(SSD)、归一化互相关(NCC)以及Rank变换等，这些算法运算简单但是匹配精度较差，且容易受到环境光照等因素的影响，不具有普适性。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提出一种基于Census变换和灰度绝对差的混合匹配双目视觉系统。

本发明的一种基于Census变换和灰度绝对差的混合匹配双目视觉系统，所述系统包括相互之间电性连接的双目图像数据采集模块、FPGA图像数据处理模块和视差图输出显示模块；所述FPGA图像数据处理模块包括图像矫正、图像预处理、图像变换以及双目匹配过程；

所述双目图像数据采集模块为CMOS传感器；所述图像矫正过程使采集到的图像位于同一水平线，然后将矫正后的图像灰度化，完成图像预处理；在再进行图像变换步骤，包括图像边缘检测、自适应窗口大小的Census变换、灰度绝对差计算、相似度匹配函数计算；

所述图像边缘检测利用Sobel算子进行图像边缘检测，计算图像数据的梯度值；

所述自适应窗口大小的Census变换根据Sobel算子计算得到的梯度值，使用状态机对不同范围梯度值的像素点跳转进入不同窗口大小的Census变换，而后得到双目图像对应像素点的汉明距离；

所述灰度值计算指计算同一时刻两幅图像数据对应指定像素点的灰度绝对差值；

所述相似度匹配函数计算指对相同像素点Census变换后得到的汉明距离和灰度绝对差值，分别加权并相加，作为双目匹配的相似性检测函数；

利用双目匹配的相似性检测函数记录最小值所对应的像素点，即为最佳匹配点，通过视差图输出显示模块输入显示。

进一步，本发明的双目视觉系统，所述Sobel算子为改进的Sobel算子：

使得G＝|G_x+G_y|，而