基于单幅立式标靶图像的单目深度信息提取

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1、2015年4月第41卷第4期北京航空航天大学学报JournalofBeijingUniversityofAeronauticsandAstronauticsApril2015V01．41No．4http：／／bhxb．buaa．edu．cnjbuaa@buaa．edu．CHDOI：10．13700／j．bh．1001-5965．2014．0272基于单幅立式标靶图像的单目深度信息提取黄小云，高峰8，徐国艳，丁能根，邢龙龙(北京航空航天大学交通科学与工程学院，北京100191)摘要：针对在智能车中车载单目视觉

2、系统已经检测到路面障碍物的情况下，计算障碍物相对于本车的距离问题，提出了一种仅利用单幅标靶图像且无需相机内部参数的图像深度信息提取方法．该方法利用一种放置于相机前方的立式标靶，建立图像纵坐标像素与实际成像角度之间的映射关系，结合投影几何模型实现实时深度信息的提取．依据立式标靶图像的特点，设计了包括标靶图像感兴趣区设置、模板匹配、候选点聚类、筛选及精确定位等处理的亚像素级角点检测及定位算法．实验结果显示，该方法具有较高的测量精度及实时性．相对于在路面摆放参照物的方法，该方法无需大标定场地且规避了数据拟合引起的

3、误差．同时该方法标定只需一幅图像，过程简单，便于实际应用．关键词：机器视觉；单目测距；立式标靶；智能车；角点检测中图分类号：U491文献标识码：A文章编号：1001．5965(2015)04旬649-07机器视觉作为智能车辆环境感知系统中最重要的组成部分，为决策层提供大量必要的环境信息，具有十分重要的意义．其中，障碍物的深度信息为无人驾驶或辅助驾驶系统的主动避撞、防撞预警及路径规划等¨。2。提供重要的参数信息．目前智能车的机器视觉测量一般分为双目视觉测量¨刮和单目视觉测量两类．双目视觉测量容易受到特征点误匹

4、配的影响，且计算量大，难以满足实时性要求；而单目视觉测量结构简单，图像处理算法运算效率高，具有广泛的应用前景．目前单目视觉系统一般采用对应点标定法(简称标定法)来获取待测物体的深度信息”⋯．该方法通常是利用棋盘格标定板标定出相机内外部参数后，结合投影模型，求解出图像坐标系与实际成像角度之间的对应关系，从而得到深度信息．此方法需要多次采集不同方位的标定板图像，并且精确记录每个点在世界坐标系和图像坐标系中的对应坐标，标定精度对于测量精度影响相当大，某些参数的标定误差会在测量中被放大数十倍．文献[10]则是在路面

5、摆放参照物并测量其距离，选择合适的数学模型，拟合参照物距离和像素之间的对应关系，再利用此关系实时提取深度信息．此方法在工程中也有广泛的运用，但需要较大的场地，且精度会受到长距离手动测量误差及拟合误差的影响．Wu等⋯1研究了一种激光与单目视觉相结合的测距方法；王荻等¨引则是利用光电经纬仪和GPS获得相机位姿信息，然后代入定位方程计算距离；另外，还有通过样本训练¨副或面积映射关系¨41等方法来实现单目深度信息提取的．本文提出一种不受棋盘格标定板标定误差影响且不需要大场地及长距离手动测量的单目深度信息提取方法．此

6、方法通过检测立式标靶图像的收稿日期：2014-05—14；录用日期：2014-07-25；网络出版时间：2014-08—1114：01网络出版地址：WWW．cnki．net／kems／doi／10．13700／j，bh．1001-5965。2014．0272．html基金项目：国家自然科学基金资助项目(51105021)；国家自然科学基金青年基金资助项目(51405008)；北京市自然科学基金资助项目(3133040)作者简介：黄小云(1985一)，女，湖南邵阳人，博士生，hxly0820@126．tom+

7、通讯作者：高峰(1955一)，男，河南禹州人，教授，gaof@buaa．edu．CB，主要研究方向为智能车辆．引用格式：黄小云，高峰，徐目艳，等．基于单幅立式标靶图像的单目深度信息提取ⅣJ．北京航空航天大学学报，2015，41一)：649—655．HuangXY，GnuF，XoGY，eta1．Depthinformationextractionofon—boardmonocularvisionbasedonasingleverticaltargetimagefJJ．JournalofBeijingUnive

8、rsityofAeronauticsandAstronautics，2015，4I(4)：649_655(inChinese)．650北京航空航天大学学报2015年角点并定位建立图像纵坐标像素与实际测量角度之间的映射关系，利用此映射关系结合投影几何模型得到深度信息．1深度信息提取原理在智能车辆单目视觉系统中，相机一般安装于车内后视镜或车顶横向中间位置，而这两种安装位置的投影几何模型及后续图像处理方法并没有明显区别