倪文韜，鐘岱山，唐向遠

（南京郵電大學 通信與信息工程學院，江蘇 南京 210003）

0 引言

利用攝像頭進行測距已經(jīng)不是新鮮的事情。現(xiàn)階段，關(guān)于攝像頭測距有3種方式：第一種是在攝像頭上安裝測距設(shè)備包括激光測距儀、測距裝置、超聲波傳感器等，用于測量目標物體與攝像頭之間的距離。這種測距方法有著成本高的特點，需要測試裝備上都安裝測距設(shè)備。第二種是利用單目攝像頭進行測距。這需要建立到一定的參考數(shù)據(jù)，根據(jù)數(shù)據(jù)的對比，計算得出攝像頭和目標物的位置。如需要收集的數(shù)據(jù)包括目標物的尺寸數(shù)據(jù)、攝像頭和目標物之間的夾角、相對位移、攝像頭高度等。該測距方法的實施，需要借助一些數(shù)據(jù)，因此方法有一定的測試場景限制。第三種是借助雙目攝像頭完成測距。該方法利用立體標定的方式，獲取攝像頭的參數(shù)矩陣，通過標定結(jié)果匹配圖像，生成3D點云，深度成像，最后得到攝像頭和目標物之間的距離。這種測距方式，有著復(fù)雜的計算方法，還會受到環(huán)境因素、立體標定的影響，結(jié)果也缺乏穩(wěn)定性。

1 雙目攝像頭測距概述

攝像頭進行測距的方式，存在一系列的問題，那就是成本偏高，容易受到場景的限制，算法十分復(fù)雜，需要經(jīng)過復(fù)雜的計算，而且計算結(jié)果還不太穩(wěn)定。文章針對攝像頭測距存在的問題，以攝像頭測距為基礎(chǔ)，提出雙目攝像頭測距，實現(xiàn)對攝像頭測距的優(yōu)化改良。該項技術(shù)，可以實現(xiàn)準確迅速地測距，利用目標物在攝像頭中的投影，也可以迅速準確地獲取距離數(shù)據(jù)，不需要提前進行攝像頭標定，且沒有復(fù)雜的算法，更不會占用系統(tǒng)的資源。

為了實現(xiàn)攝像頭測距的優(yōu)化，提出雙目攝像頭測距，其工作原理如下：（1）選擇一個攝像頭作為基準，選擇另一個攝像頭作為參照，這樣可以獲取兩個圖像，一個是基準攝像頭收集到的基準圖像，另一個是參考攝像頭收集到的參考圖像。（2）將雙目攝像頭收集到的兩種圖像進行對比，結(jié)合兩個圖像上目標物呈現(xiàn)出來的特征數(shù)據(jù)，計算之后完成測距。

2 雙目攝像頭測距校準步驟

利用雙目攝像頭進行測距，需要做好校準工作，一般而言，校準工作的步驟如下：首先，采集圖像。雙目攝像頭范圍內(nèi)，設(shè)置目標物，需要確保攝像頭可以采集到目標物的照片，分別進行目標物照片的采集。計算目標物在圖像中存在的視差、目標物投影在基準圖像X軸上的坐標，并測量目標物到攝像頭的距離。做好相關(guān)的數(shù)據(jù)記錄，如兩個圖像中目標物投影的視差，基準圖像X軸上的坐標以及距離攝像頭的距離。進行位置的調(diào)整，將目標物的位置進行調(diào)整，重復(fù)上面的操作，從而完成校準。

具體而言，上面提到的工作還有著如下的操作步驟：（1）特征數(shù)據(jù)的提取，將目標物在雙目攝像頭中投影的圖像數(shù)據(jù)進行提取，比如，目標物在基準攝像頭和參考攝像頭中呈現(xiàn)出來的圖像視差，目標物投影圖像在基準攝像頭中的位置—X軸的坐標。（2）根據(jù)收集到的目標物投影圖像的數(shù)據(jù)特征，經(jīng)過一定的計算方法，得到加工處理之后的數(shù)據(jù)。（3）然后通過數(shù)據(jù)容器得到最終的距離數(shù)據(jù)。

3 雙目攝像頭測距系統(tǒng)的實現(xiàn)

本文以汽車測距系統(tǒng)為例，分析利用雙目攝像頭進行汽車測距的可行性。測距系統(tǒng)主要由圖像采集、攝像機標定、雙目立體校正、立體匹配、數(shù)據(jù)輸出等內(nèi)容。

3.1 圖像采集

采集使用到的攝像頭為CMOS攝像頭，幀數(shù)最大可到60幀/秒，利用USB數(shù)據(jù)實現(xiàn)與PC機的通信聯(lián)系。PC端顯示的實時畫面如圖1所示。

3.2 攝像機標定

攝像機標定的目的在于確定兩個攝像機處于平行的位置，這是使用雙目攝像機測距的關(guān)鍵。這里可以通過數(shù)據(jù)計算的方式，計算三維空間坐標和二維圖像坐標的對應(yīng)關(guān)系。從多個角度，進行圖像測定，P在攝像機下的成像關(guān)系式如下：

可得，兩臺攝像頭設(shè)置距離100 mm，計算結(jié)果為-99.999 33 mm，差距很小，滿足測距的要求。

圖1 PC端顯示的實時畫面

3.3 立體矯正

考慮到攝像機會受到光學透鏡和自身工藝的影響，成像過程中容易出現(xiàn)畸變的情況，會影響到數(shù)據(jù)匹配的準確性。如果要實現(xiàn)兩個投影圖的圖像對應(yīng)點匹配，需要大量的搜索工作，十分耗時。因此，考慮到加快匹配的速度，可以使用Bouguet的校正方法，減少重投影的次數(shù)，這樣重投影畸變的情況最小化，最大化視圖的疊加面積。二維點和二維點可以借助重投影矩陣變換的方式，進行相互轉(zhuǎn)換。

3.4 立體匹配

立體匹配主要目的在于將不同視點之下，同一物體的投影之間存在的對應(yīng)關(guān)系，也就是人們常說的視差值。計算方法一般有兩種：一種是局部約束的立體匹配算法，另一種是全局約束的立體匹配算法。對比立體匹配算法，建議采用絕對誤差累計的方式計算出矯正圖形的匹配點。SAD匹配代價函數(shù)：

通過視差圖的對比，可以直觀看到對比效果：如果匹配點多的情況下，那么出現(xiàn)的視差圖將更加接近原圖；如果匹配點少，那么視差圖和原圖之間的差異就較大。

3.5 實驗結(jié)果分析

通過實驗的方式進行驗證，視差圖在25幀/秒的情況下，沒有出現(xiàn)卡頓的情況，可以實現(xiàn)實時工作的需要。通過移動目標物，調(diào)整攝像機和目標物的距離，進行測距，得出的數(shù)據(jù)如表1所示。

表1 實驗數(shù)據(jù)

從表1中的數(shù)據(jù)來看，雙目攝像頭進行系統(tǒng)測距，還是有著很高的精度的，誤差比較低，可以控制到5%以下，尤其是近距離的測距，精度很高。也就是說，使用雙目攝像頭測距有著一定的可行性。但是從實驗數(shù)據(jù)來看，對于遠距離的測距，誤差逐漸增加，距離6 200 mm的測量誤差是距離800 mm的測量誤差的42倍以上。主要是由于標定環(huán)節(jié)和測量過程存在誤差的原因。