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        基于SIFT算法的雙目立體視覺測距系統(tǒng)

        2018-11-23 11:30:22潘慶甫潘慶茹
        卷宗 2018年31期
        關(guān)鍵詞:圖像匹配

        潘慶甫 潘慶茹

        摘 要:針對雙目立體視覺中的特征點(diǎn)提取與匹配時(shí)計(jì)算復(fù)雜度大、圖像匹配時(shí)間較長的問題,提出用SIFT算法進(jìn)行特征點(diǎn)的提取與匹配。利用張正友標(biāo)定法確定攝像機(jī)的內(nèi)外參數(shù),利用Bouguet算法進(jìn)行圖像的立體矯正。建立以圖像獲取、立體矯正、目標(biāo)檢測與特征提取、立體匹配與三維重建為主要步驟的雙目立體視覺測距。實(shí)驗(yàn)表明,在保持原有匹配率的前提下,一定程度上提高了運(yùn)算速度。

        關(guān)鍵詞:雙目立體視覺測距,SIFT算法,圖像匹配

        一個(gè)完整的雙目立體視覺系統(tǒng)一般由攝像機(jī)標(biāo)定、圖像獲取、圖像預(yù)處理、目標(biāo)檢測與特征提取、立體匹配和三維測距組成。與普通圖像配準(zhǔn)不同的是,立體像對之間的差異是由拍攝點(diǎn)的不同一起的,而不是由被拍攝圖像的變換或運(yùn)動(dòng)引起的。

        1 四個(gè)坐標(biāo)系的轉(zhuǎn)換

        如圖1所示,圖中有四個(gè)坐標(biāo)系分別為世界坐標(biāo)系(Ow-XwYwZw),攝像機(jī)坐標(biāo)系(Oc-XcYcZc),像素坐標(biāo)系(O0-uv)和圖像坐標(biāo)系(O1-xy)。其中O1為攝像機(jī)光軸與圖像平面的交點(diǎn),稱為主點(diǎn),該點(diǎn)的坐標(biāo)為O1(u0,v0),dx和dy分別為每一個(gè)像素在x軸和y軸上的尺寸,則圖像中任意一點(diǎn)的像素在兩個(gè)坐標(biāo)系下的關(guān)系可以表示成:

        dx、dy、u0、v0其實(shí)都是我們假設(shè)出來的參數(shù),dx、dy表示感光芯片上像素的實(shí)際大小,u0、v0是圖像平面中心,最終是要我們求的內(nèi)外參數(shù)。

        設(shè)空間一點(diǎn)P在攝像機(jī)坐標(biāo)系Oc-XcYcZc下的坐標(biāo)為 ,在世界坐標(biāo)系Ow-XwYwZw下的坐標(biāo)為 ,該點(diǎn)在圖像坐標(biāo)系下的成像點(diǎn)為p,p點(diǎn)的圖像坐標(biāo)和像素坐標(biāo)分別為 和

        R為旋轉(zhuǎn)矩陣,T為平移向量:

        其中 , 稱為u軸上的尺度因子, 稱為v軸上

        的尺度因子,M1稱為攝像機(jī)的內(nèi)部參數(shù),M2稱為攝像機(jī)的外部參數(shù),確定內(nèi)外參數(shù)的過程稱為攝像機(jī)的標(biāo)定。

        2 雙目立體視覺的測距模型

        簡易的雙目立體視覺測距模型如圖2所示,假設(shè)兩攝像頭的光軸平行,Ol和Or分別為左右攝像頭的光心,兩攝像頭的光心之間的距離為b,P為目標(biāo)點(diǎn),根據(jù)圖1建立的坐標(biāo)模型可知P到兩攝像頭之間的距離可看作Z軸上的坐標(biāo)即為Z,P在左右攝像頭的成像點(diǎn)分別為Xl和Xr,因此,可建立以X-Z的平面模型。將目標(biāo)點(diǎn)到左攝像頭之間的距離POl向右平移的距離為b,所得到的線段標(biāo)記為P';Or,據(jù)圖易知P';OrP和XrOrXr';相似,從而可得:

        其中,d為P點(diǎn)在左右攝像頭的成像點(diǎn)之間的差值,也即視差值。從公式可以得出目標(biāo)點(diǎn)P到攝像機(jī)之間的距離越大,視差值將越小,從而誤差越大。

        3 攝像機(jī)標(biāo)定

        確定攝像機(jī)內(nèi)外參數(shù)的過程稱為攝像機(jī)的標(biāo)定,由(1)式可知,攝像機(jī)的內(nèi)參數(shù)為M1,它包括λx、λy、u0、v0,它主要是由攝像機(jī)的內(nèi)部結(jié)構(gòu)決定(如焦距f、光心);攝像機(jī)的外參數(shù)為M2,它包括R和T,它主要是由攝像機(jī)的擺放位置和拍攝角度決定。

        由于攝像頭鏡頭的制造精度與組裝工藝帶來的誤差而產(chǎn)生畸變,會使得成像過程產(chǎn)生畸變,鏡頭的畸變包括徑向畸變與切向畸變。

        畸變的數(shù)學(xué)模型可以用主點(diǎn)周圍的泰勒級數(shù)展開式的前幾項(xiàng)來表示:

        u';=u(1+k1r2+k21r4) (3)

        其中, 是畸變點(diǎn)的原始坐標(biāo), 是畸變矯正后的坐標(biāo),K1、k2稱為徑向畸變參數(shù)。

        切向畸變是由于攝像機(jī)制造上的缺陷使得透鏡本身與圖像平面不平行而產(chǎn)生的,產(chǎn)生的原因是透鏡被粘貼到鏡頭模組上的安裝誤差,切向畸變可定量描述為:

        u';=u+[2p1v+p2(r2+2u2) (4)

        v';=v+[2p1u+p2(r2+2v2)] (5)

        4 SIFT算法進(jìn)行特征點(diǎn)提取與匹配

        Sift算法進(jìn)行特征提取與匹配時(shí)的步驟包括以下幾點(diǎn):

        Step1:關(guān)鍵點(diǎn)檢測:由于高斯核是唯一產(chǎn)生多尺度空間的核,一個(gè)圖像的尺度空間可以定義為一個(gè)原始圖像與二維高斯函數(shù)的卷積運(yùn)算,高斯差分金子塔是由兩個(gè)相鄰高斯金字塔之差組成的。關(guān)鍵點(diǎn)的精確定位主要包括兩部分:去除低對比度的極值點(diǎn)和去除邊緣效應(yīng),利用DOG函數(shù)在尺度空間的Taylor展開式便能求取極值點(diǎn)。

        Step2:關(guān)鍵點(diǎn)描述:每一個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)擁有三個(gè)信息,分別為:位置、尺度及方向。通過對關(guān)鍵點(diǎn)周圍的圖像區(qū)域進(jìn)行分塊,計(jì)算這些塊內(nèi)的梯度直方圖,生成具有具有獨(dú)特性能的向量,這個(gè)向量是圖像區(qū)域的一種信息反映。

        Step3:關(guān)鍵點(diǎn)匹配:分別對模板圖和實(shí)時(shí)圖建立關(guān)鍵點(diǎn)描述子的集合,并用關(guān)鍵點(diǎn)描述子的歐式距離來作為兩幅圖像的關(guān)鍵點(diǎn)的相似性度量。

        Step4:消除錯(cuò)配點(diǎn):在匹配的過程中可能出現(xiàn)大量的錯(cuò)配點(diǎn),這時(shí)可用RANSAC算法進(jìn)行參數(shù)估計(jì),RANSAC算法是一種不斷迭代,不斷測試的過程。

        5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

        選取具有明顯特征的物體進(jìn)行測距,當(dāng)畫面中的物體較多或干擾太大時(shí),可通過手動(dòng)調(diào)節(jié)進(jìn)行特征點(diǎn)的提取,以排除干擾。通過匹配的特征點(diǎn)則可以解算出攝像機(jī)到目標(biāo)物體的距離,處理數(shù)據(jù)的方法為測多組數(shù)據(jù)求平均值。實(shí)驗(yàn)表明,測量距離越大則誤差越大,與理論分析相符。

        參考文獻(xiàn)

        [1]王昌盛.基于ORB算法的雙目視覺測量研究[D].哈爾濱:哈爾濱工業(yè)大學(xué),2015

        [2]Raarel C.Gonzalez,Richard E.woods.數(shù)字圖像處理(MATLAB版)[M].北京:電子工業(yè)出版社,2004:6-37.

        [3]孟浩,程康.基于SIFT特征點(diǎn)的雙目視覺定位[J].哈爾濱工程大學(xué)學(xué)報(bào),2009(6):649-652.

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