基于雙目視覺的水面障礙物識別算法

韓佳穎 周楠

摘要：為了實現(xiàn)無人艇對水面障礙物的定位，將雙目視覺技術(shù)應(yīng)用于障礙物圖像識別與定位，提出一種改進(jìn)的雙目識別的快速算法。該算法基于HSI顏色空間和SURF 特征原理實現(xiàn)特征點的提取，運用多類約束條件對匹配點對進(jìn)行篩選，提高匹配效率。

關(guān)鍵詞：雙目識別；特征匹配；識別算法

中圖分類號：TP391.41 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1007-9416（2018）05-0140-02

雙目識別技術(shù)作為立體視覺的前沿科學(xué)在工業(yè)自動化生產(chǎn)、人機(jī)交互和虛擬現(xiàn)實等諸多領(lǐng)域都得到了廣泛應(yīng)用[1]。目前在雙目識別技術(shù)的研究中，特征的提取和匹配是關(guān)鍵技術(shù)，主流采用SURF特征點提取和匹配算法，但是通過SURF特征匹配識別目標(biāo)，會使圖像特征點數(shù)量多，運算量較大，實時性較差。無人艇水面實時避障過程中，障礙物的距離信息是需要提取的主要信息，由此改進(jìn)SURF特征匹配算法，優(yōu)化特征點對匹配的約束條件，提高匹配速度和精度，為無人艇的自動航行和避障提供一種有效技術(shù)。

1 雙目識別與定位基本原理

雙目識別與定位的常規(guī)過程包括：圖像獲取、攝像機(jī)標(biāo)定與矯正、特征提取、特征匹配和立體重構(gòu)[2]。本文實現(xiàn)主要流程如下：

（1）通過雙目攝像頭來獲得二維圖像；（2）采用SURF原理獲得左右圖像匹配的特征點對，特征提取前進(jìn)行圖像預(yù)處理，便于特征提??；（3）利用三類約束條件進(jìn)行左右圖像中對應(yīng)特征點對的篩選；其中特征點對篩選和匹配是本文研究的關(guān)鍵問題。

2 特征提取與匹配

2.1 圖像預(yù)處理

攝像頭獲取的圖像常采用RGB顏色空間描述，相比于RGB空間，HSI顏色空間用色調(diào)、色飽和度和亮度來細(xì)分顏色空間，有助于目標(biāo)物體的分離。采用圖像分割方法，容易將目標(biāo)物體從背景中分離出來，分離后圖像特征提取的計算量大大減小[3]。

2.2 基于SURF的特征點提取與匹配

Speeded Up Robust Features（SURF）[4]，是一種穩(wěn)健的局部特征點檢測和描述算法，是對David Lowe在1999年提出的Sift算法的改進(jìn)[5]。

SURF特征點的提取和匹配由4個步驟組成（1）檢測特征點；（2）選取特征點主方向；（3）生成特征描述符；（4）SURF特征點匹配。

3 特征匹配點對的篩選

雙目識別技術(shù)在機(jī)器人的傳感器中已得到廣泛應(yīng)用。利用它可以計算攝像機(jī)可拍攝范圍內(nèi)任意一點的三維坐標(biāo)，其關(guān)鍵在于對應(yīng)點的匹配[6]。通過SURF特征匹配獲得的匹配點對數(shù)據(jù)量大，實時性較差，需要對匹配點進(jìn)行進(jìn)一步篩選。

3.1 誤匹配原因分析

在左右圖像匹配中，受攝像頭差異、畸變和特征不一致性、精度等諸多因素影響，特征點匹配過程中會出現(xiàn)誤匹配。一般有兩種誤匹配：一對多和匹配到錯誤的特征點。前者一般是由于圖像中存在多個區(qū)域亮度信息分布近似的點，導(dǎo)致左圖像中的一個特征點可與右圖像中的多個特征點匹配。后者一般是由于特征點局部信息近似，導(dǎo)致左圖像中的特征點匹配到了與之無關(guān)的特征點。因而需要對匹配點對進(jìn)行篩選，增強(qiáng)匹配點對的準(zhǔn)確率，提高計算的精度。

3.2 約束條件

本文設(shè)定三類約束：針對一對多的誤匹配，采用唯一性約束原理排除此類誤匹配；針對匹配到錯誤特征點的誤匹配，采用局部極線約束和左右坐標(biāo)約束減少誤匹配。

（1）唯一性約束條件。對于左圖像中的特征點，在右圖中與之匹配的點若存在，則是唯一的[7]。左圖中的特征點一旦匹配到右圖特征點，則停止匹配。

（2）局部極限約束條件。極線約束常用于特征匹配[8]，應(yīng)用極線約束可以大大減少匹配到錯誤匹配點，但左右圖像特征點互相映射，增大了算法的運算量，不適用于實時系統(tǒng)中。所以本文采用局部極線約束，不做投影變換，選用合理閾值來減少第二類誤匹配，方法如下：

根據(jù)上述雙目攝像頭特點，左右圖像在縱向 y 軸上存在一個左、右目標(biāo)點的匹配搜索區(qū)域，如式（1）所示。

其中，yl、yr分別為左、右匹配點自y軸坐標(biāo)。若T取值太?。ń咏?），則蛻化為極線約束。這使得正確匹配點對被大量濾除；當(dāng)T取值太大，則不能濾除錯誤匹配點對，需要通過試錯法來獲取T。

（3）左右坐標(biāo)約束條件。左右坐標(biāo)差可表示為：

其中，zc為目標(biāo)點在攝像機(jī)坐標(biāo)系中的z坐標(biāo)，b為基線的長度，f為焦距，ds為像素的物理尺寸，xl為目標(biāo)點在左圖像中x坐標(biāo)，xr為該目標(biāo)點在右圖像中對應(yīng)的x坐標(biāo)。如式2所示，需滿足左右圖像橫坐標(biāo)xl與xr的差值為正。

4 實驗結(jié)果與分析

采用索尼1300萬像素Exmor RSTM堆棧式圖像傳感器，獲取左右攝像頭圖像后處理過程如圖1（a-c）所示。本文采用局部極線約束條件，大大減少了匹配算法的計算量。

在matlab環(huán)境下分別進(jìn)行SURF匹配、SURF加上局部約束條件后以及SURF加上三類約束條件后匹配的匹配點對數(shù)量，如表1所示，通過三類約束能夠修正誤匹配點對。經(jīng)過唯一性約束、局部極線約束和左、右坐標(biāo)約束后，誤匹配點對數(shù)量大大減少，不僅減少了目標(biāo)深度數(shù)據(jù)的計算量，提高系統(tǒng)時效性，還能提高深度計算數(shù)據(jù)的精度。

5 結(jié)語

本文采用雙目攝像頭，通過改進(jìn)SURF匹配算法，實現(xiàn)水面障礙物識別。首先對圖像進(jìn)行預(yù)處理，提取有用特征圖像，然后基于SURF特征原理實現(xiàn)特征點的提取和匹配，運用優(yōu)化的三類約束條件，對誤匹配的特征點對進(jìn)行篩選，獲得有效的特征點對。該算法能夠應(yīng)用于水面無人艇障礙物識別與距離測量，深度的測量范圍主要由攝像頭的像素量決定。本文所識別的障礙物為遠(yuǎn)處小型障礙物，障礙物的深度信息視為各處基本一致，測量快速有效，但對于大型障礙物，各處深度信息變化較大，有效的特征點對的選取仍是值得研究的問題。

參考文獻(xiàn)

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[2]唐獻(xiàn)獻(xiàn).基于雙目立體視覺的目標(biāo)識別與定位研究[D].哈爾濱理工大學(xué)，2017.

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