[发明专利]一种基于双目视觉的多目标识别与定位方法

权利要求书

1.一种基于双目视觉的多目标识别与定位方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)双目相机标定：通过张正友标定法进行双目相机标定；

(2)图像采集；

(3)图像预处理：以相机的畸变矩阵为依据对1中采集的图像进行畸变校正。采用中心点邻滤波方法可以有效抑制高斯与椒盐这两种噪声。采用直方图均衡化增强图像；

(4)边缘提取：通过Otsu算法分割3中预处理后的图像，采用Canny算法提取轮廓特征；

(5)轮廓特征识别：提取待测图像特征量，将待识别图像中目标物体的轮廓特征信息与模板图像所涵盖的轮廓特征量进行匹配，以其相似度所在范围判断是否所属为同一类物体。

(6)立体匹配：采用级别为亚像素级别的Harris角点检测方法进行角点提取。以差分求和定理为基础对NCC算法做进一步改进，用以提升左右视图特征点匹配速度。选用聚类法对匹配点对进行提纯来获取较为准确的匹配点对，最后通过这些点对来对基础矩阵进行估算。

(7)目标空间位姿获取：利用空间映射线求交的方法，根据物体本身三个特征点的空间位置即可确定该物体的空间位姿。

2.根据权利要求1所述的一种基于双目视觉的多目标识别与定位方法，其特征在于，所述步骤(3)中，采用中心点邻滤波方法可以有效抑制高斯与椒盐这两种噪声，其原理为去除以中心点像素为圆心的圆周所含n₂个像素点灰度值中最值各m个，然后对余下像素点进行均值计算f_r(x,y)，替换噪声像素点所在位置。其表达式为：

式中：∑f(x＝i,y＝j)表示去除最高与最低灰值后所剩灰度值之和，当n²-2m＝1时，此时去噪效果与中值滤波等同；当m＝0时，则可以抑制高斯噪声，因此，去噪效果取决于m值的选取。

直方图均衡化可以提高图像分辨率，使其更具立体感，此方法为避免由于剧烈变化导致图像处理的难度加剧，尽可能使其均匀的分布。

3.根据权利要求1所述的一种基于双目视觉的多目标识别与定位方法，其特征在于，所述步骤(4)中，通过Otsu算法分割3中预处理后的图像，以式(2)得出的阈值为基准进行图像分割处理。

式中：g_min和g_max为图像所含灰度值的最值，dist_{obj_bkg}为图像的类间方差。

4.根据权利要求1所述的一种基于双目视觉的多目标识别与定位方法，其特征在于，所述步骤(5)中，基于轮廓特征识别算法通过模板匹配，即将待识别图像中目标物体的轮廓特征信息与模板图像所涵盖的轮廓特征量进行匹配，以其相似度所在范围判断是否所属为同一类物体。基于轮廓特征的识别方法可分为以下几个步骤进行：首先提取待测图像特征量，然后选择适合的相似度范围，最后分析识别结果。