[发明专利]基于ARM和双目视觉的温室作物数字化成像方法

摘要

本发明涉及一种基于ARM和双目视觉的温室作物数字化成像方法，包括步骤S1采用棋盘标定法标定双目摄像机，双目摄像机采集温室作物左右图像；步骤S2ARM嵌入式平台立体校正步骤S1的温室作物左右图像后采用改进的自适应权重立体匹配算法进行匹配，获得初始视差图，对初始视差图进行视差优化获得完整视差图；步骤S3上位机根据步骤S2的完整视差图利用三角测距原理获取温室作物的三维点云，并根据步骤S1的温室作物左右图像在三维点云上渲染色彩后显示并存储。与现有技术相比，本发明可以获取温室作物的实时三维彩色点云信息，反映作物长势情况并为温室环境的自动控制提供基于视觉的控制依据，具有数据精准度高、成本低等优点。

主权项

一种基于ARM和双目视觉的温室作物数字化成像方法，其特征在于，包括：步骤S1：采用棋盘标定法标定双目摄像机，双目摄像机采集温室作物左右图像；步骤S2：ARM嵌入式平台立体校正步骤S1的温室作物左右图像后采用改进的自适应权重立体匹配算法进行匹配，获得初始视差图，对初始视差图进行视差优化获得完整视差图；步骤S3：上位机根据步骤S2的完整视差图利用三角测距原理获取温室作物的三维点云，并根据步骤S1的温室作物左右图像在三维点云上渲染色彩后显示并存储；所述改进的自适应权重立体匹配算法包括以下步骤：1)根据公式(1)、(2)计算左右图像中对应像素点之间的初始匹配代价e(q,qd)：eAD(q,qd)=13Σc∈{r,g,b}|Ic(q)-Ic(qd)|---(1)]]>e(q,qd)=2-exp(-eAD(q,qd)λAD)-exp(-ecensus(q,qd)λcensus)---(2)]]>其中，q代表左图参考窗口中的像素点，参考窗口为在左图中以左图的待匹配像素点p为中心构造的一个窗口，qd代表q在右图目标窗口中的视差为d的像素点，目标窗口为在右图中以右图的候选匹配像素点pd为中心构造的一个窗口，r、g、b分别代表图像像素点的红、绿、蓝三个颜色分量，ecensus(q,qd)是q和qd进行Census变换后的海明距离，c∈(r,g,b)，Ic代表像素点在r、g、b这三个通道中的亮度值，λAD为AD匹配代价控制参数，λcensus为Census变换代价控制参数；2)根据公式(3)得到p与q之间的权重ω(p,q)：ω(p,q)=exp(-(Δcpqγc+Δgpqγp))---(3)]]>其中，γc和γp分别为颜色相似度参数和空间邻近度参数，Δcpq代表p与q在LAB颜色空间内的欧几里得距离，满足公式(4)：Δcpq=(Lp-Lq)2+(ap-aq)2+(bp-bq)2---(4)]]>Δgpq代表p与q之间的空间距离，满足公式(5)：Δgpq=(xp-xq)2+(yp-yq)2---(5)]]>其中，L、a、b是Lab颜色空间中的三个颜色通道，L通道表示亮度信息，a通道表示红绿方向颜色变化，b通道表示黄蓝方向颜色变化，x、y分别是像素点在图像平面上的横坐标和纵坐标；3)根据不相似度函数E(p,pd)得到p和处于同一极线上的不同pd之间的不相似度值，p和pd之间的E(p,pd)满足公式(6)E(p,pd)=Σq∈Np,qd∈Npdω(p,q)ω(pd,qd)e(q,qd)Σq∈Np,qd∈Npdω(p,q)ω(pd,qd)---(6)]]>其中，Np代表以p为中心的参考窗口，Npd代表以pd为中心的目标窗口，w(p,q)代表p和q之间的权重，w(pd,qd)代表pd和qd之间的权重；4)根据公式(7)选择不相似度最小的值所对应的视差值作为p的视差值dp，进而获得初始视差图：dp=argmind∈SdE(p,pd)---(7)]]>其中arg min{}表示使不相似度函数取最小值时的自变量值，Sd表示视差d的取值范围。