面向遠(yuǎn)程駕駛的圖像測(cè)距系統(tǒng)設(shè)計(jì)

湯鴻劍 陳磊 陳云

摘 要：隨著人工智能的快速發(fā)展，計(jì)算機(jī)視覺作為其分支慢慢嶄露頭角，計(jì)算機(jī)視覺是指使用計(jì)算機(jī)來模擬人眼來進(jìn)行識(shí)別與測(cè)量。雙目測(cè)距是計(jì)算機(jī)視覺的一個(gè)重要組成部分，其操作簡(jiǎn)單、成本低廉，廣泛地適用與工地勘測(cè)、智能避障、流水線檢測(cè)和機(jī)器人運(yùn)動(dòng)控制等領(lǐng)域。本文研究基于計(jì)算機(jī)視覺的雙目攝像頭測(cè)距系統(tǒng)。該系統(tǒng)將擁有可靠的精確度，有廣泛的應(yīng)用前景，是遠(yuǎn)程駕駛智能控制的必要技術(shù)環(huán)節(jié)。

關(guān)鍵詞：相機(jī)標(biāo)定;圖像校正 ;立體匹配;測(cè)距

1 研究的背景和意義

近年來，人工智能火熱的發(fā)展必將成為第四次革命和科技創(chuàng)新的強(qiáng)大驅(qū)動(dòng)力。計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)是人工智能的重要一環(huán)，不完善性和多樣性是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域當(dāng)前的顯著特征。計(jì)算機(jī)視覺在20世紀(jì)70年代之前就被提出，但真正得到關(guān)注和發(fā)展是在那個(gè)年代之后，那時(shí)的計(jì)算機(jī)性能才提高到能處理類似圖片這種大容量的數(shù)據(jù)。但是那時(shí)處理圖像只是源于各種不同領(lǐng)域的需要（如：臉部特征、指紋、文字等），并沒有定義為計(jì)算機(jī)視覺的一部分，如何解決“計(jì)算機(jī)視覺問題”并沒有形成成型的公式，只能用部分解決具體計(jì)算機(jī)視覺問題的方法來解決非常有局限的領(lǐng)域的問題，無法廣泛推廣到各個(gè)不同的場(chǎng)合。

計(jì)算機(jī)視覺是門研究機(jī)器如何看世界的科學(xué)，更具體的說，是用機(jī)器代替人眼對(duì)目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別、測(cè)量和軌跡追蹤，然后經(jīng)過一系列的圖像處理，使計(jì)算機(jī)生成更便于人類使用的或者儀器能識(shí)別的圖像。從20世紀(jì)開始，人們就對(duì)各種動(dòng)物的眼睛、神經(jīng)元和視覺相關(guān)的腦部神經(jīng)進(jìn)行了大量研究，試圖描述視覺系統(tǒng)的構(gòu)成和運(yùn)作方式，這些研究后來成為了計(jì)算機(jī)視覺的子領(lǐng)域，人們用計(jì)算機(jī)創(chuàng)建模擬生物的人工系統(tǒng)，在不同復(fù)雜程度上實(shí)現(xiàn)運(yùn)作。正如模擬生物雙目視覺，兩只眼睛能夠定性的感受到現(xiàn)實(shí)空間中的物體遠(yuǎn)近，由此衍生出雙目立體視覺技術(shù)。雙目立體視覺技術(shù)是通過計(jì)算機(jī)模擬人類視覺，使用兩個(gè)圖像采集設(shè)備從相鄰位置得到被測(cè)物在相機(jī)中的二維成像，將兩張二維圖像中被測(cè)點(diǎn)分別所在的像素坐標(biāo)進(jìn)行差值計(jì)算，相當(dāng)于將兩張圖片重疊成一張圖片，這是圖片上會(huì)有兩個(gè)被測(cè)點(diǎn)，計(jì)算其像素差可以定量的算出被測(cè)點(diǎn)與攝像頭之間的現(xiàn)實(shí)距離。

遠(yuǎn)程測(cè)距是必不可少的工作流程，目前的測(cè)距手段如紅外線測(cè)距、超聲波測(cè)距和激光測(cè)距都有著一定的局限性，均會(huì)受到煙霧、灰塵和雨滴的干擾。在特殊環(huán)境下，測(cè)距激光會(huì)因?yàn)檎凵淦x原有路線，影響精度，另外棱鏡表面的雜物會(huì)將激光折射到不是棱鏡中心的位置;

基于圖像處理的雙目測(cè)距作為一個(gè)非接觸測(cè)距系統(tǒng)，能在一定程度上改善環(huán)境因素對(duì)施工測(cè)量的影響。用攝像頭實(shí)現(xiàn)對(duì)距離的測(cè)量雖然成本低、使用方便，但其測(cè)量的精度方面仍有待提高。

2 測(cè)距系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)

實(shí)現(xiàn)測(cè)距需要設(shè)計(jì)一種不依賴傳播介質(zhì)的測(cè)距方法，雙目立體測(cè)距可以實(shí)現(xiàn)這一要求。雙目測(cè)距第一步需要用雙目攝像頭采集圖片進(jìn)行標(biāo)定得到相機(jī)的內(nèi)外參數(shù)，第二步使用得到的畸變系數(shù)矯正圖片并使用外部參數(shù)校正圖片使左右圖片相關(guān)點(diǎn)盡可能在一條水平線上。然后使用匹配算法做出視差圖，根據(jù)視差圖中特定點(diǎn)涵蓋的深度信息得到被測(cè)物體與攝像頭之間的距離，結(jié)構(gòu)圖如圖1所示。

3 雙目立體視覺匹配算法

3.1 SAD算法

1.算法原理

SAD（Sum of absolute differences）是一種圖像匹配算法?；舅枷耄翰畹慕^對(duì)值之和。此算法一般用來進(jìn)行圖像塊的匹配，求各個(gè)像素對(duì)應(yīng)數(shù)值差的絕對(duì)值之和，評(píng)估兩個(gè)圖像塊的匹配度。該算法快速、但并不可靠，只是用于后續(xù)處理的初步篩選。

2.基本流程

輸入兩幅圖像，一幅ImageL，一幅ImageR，對(duì)左圖，依次掃描，選定一個(gè)錨點(diǎn)：

1）創(chuàng)建一個(gè)SAD窗口;

2）用SAD窗口覆蓋左圖，選擇覆蓋區(qū)域內(nèi)所有像素點(diǎn);

3）用SAD窗口覆蓋右圖，選擇覆蓋區(qū)域內(nèi)所有像素點(diǎn);

4）左邊覆蓋區(qū)域所有像素點(diǎn)灰度值分別減去右邊覆蓋區(qū)域?qū)?yīng)像素點(diǎn)灰度值，求出差的絕對(duì)值之和;

5）移動(dòng)右圖的覆蓋窗口，重復(fù)3，4的處理;

6）找到這個(gè)右圖移動(dòng)范圍內(nèi)SAD值最小的窗口，即找到了與左圖錨點(diǎn)的像素值最接近的最佳匹配的圖像塊。

算法示意圖如圖2所示。

3.2 半全局立體匹配算法原理

Semi-Global Block Matching（SGBM）半全局塊匹配算法。半全局立體匹配是動(dòng)態(tài)規(guī)劃匹配的改進(jìn)，保留動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法的簡(jiǎn)易性，將復(fù)雜的二維平面的信息簡(jiǎn)化為一維平面來進(jìn)行匹配。

SGBM選取每個(gè)像素點(diǎn)的視差值，組成一個(gè)視差圖，生成一個(gè)和視差圖成映射關(guān)系的全局能量函數(shù)，當(dāng)這個(gè)能量函數(shù)最小時(shí)，便能求解得每個(gè)像素最優(yōu)的視差，像素邊緣通過不同的懲罰系數(shù)來確保平滑約束。

利用能量函數(shù)在一個(gè)二維圖像中尋找最優(yōu)解是一個(gè)當(dāng)前技術(shù)無法解決的問題，它會(huì)隨著圖片分辨率的提升，難度成倍上升，因此該問題通常被近似分解為多個(gè)一維問題累加的線性問題。而且每個(gè)一維問題都可以用動(dòng)態(tài)規(guī)劃來解決。因?yàn)閷?duì)于8連通的像素點(diǎn)1個(gè)像素有8個(gè)相鄰像素，所以一般分解為8個(gè)一維問題。

3.3 ?SGBM算法在OpenCV中的參數(shù)含義及配置

在OpenCV中使用函數(shù)StereoSGBM （ ） 實(shí)現(xiàn)了SGBM算法。SGBM 算法核心步驟有3步：選取匹配基元?jiǎng)?chuàng)建SAD窗口;構(gòu)建能量函數(shù)求向多個(gè)方向的掃描的代價(jià)和;每個(gè)像素取能量代價(jià)和函數(shù)的最優(yōu)解鋪成視差圖。

StereoSGBM類的參數(shù)如下：

static Ptr cv：：StereoSGBM：：create （int minDisparity = 0，

int ?numDisparities = 16，

int ?blockSize = 3，

int ?P1 = 0，

int ?P2 = 0，

int ?disp12MaxDiff = 0，

int ?preFilterCap = 0，

int ?uniquenessRatio = 0，

int ?speckleWindowSize = 0，

int ?speckleRange = 0，

int ?mode = StereoSGBM：：MODE_SGBM ）

minDisparity——最小的視差值;

numDisparity——視差范圍，即最大視差值和最小視差值之差，必須是16的倍數(shù);

blockSize——匹配塊大小（SADWindowSize），必須是大于等于1的奇數(shù)，一般為3～11;

P1，P2——懲罰系數(shù)，一般：P1=8*通道數(shù)*SADWindowSize*SADWindowSize，P2=4*P1;

disp12MaxDiff ——左右視差圖的最大容許差異，默認(rèn)為-1，不執(zhí)行左右視差檢查;

preFilterCap——預(yù)濾波圖像像素的截?cái)嘀?

uniquenessRatio——視差唯一性比率， 視差窗口范圍內(nèi)最低代價(jià)是次低代價(jià)的1 + uniquenessRatio/100倍時(shí)，最低代價(jià)對(duì)應(yīng)的視差值才是該像素點(diǎn)的視差，即能顯示到圖像的視差，否則該像素點(diǎn)的視差為 0，通常為5～15;

speckleRange——視差變化閾值;

Mode——模式。

其中對(duì)視差生成影響最大參數(shù)有SADWindowSize、numDisparity和uniquenessRatio。其中SADWindowSize和numDisparity是代價(jià)計(jì)算的參數(shù)，uniquenessRatio是后處理的參數(shù)。將其他參數(shù)設(shè)置為默認(rèn)值，分別將以上三個(gè)參數(shù)設(shè)置為能取到的最小值，得到的最原始的視差效果圖。

4 結(jié)論

雙目立體視覺技術(shù)作為當(dāng)前計(jì)算機(jī)視覺的前沿和熱點(diǎn)，將來必然應(yīng)用在更廣泛的領(lǐng)域，目前雙目相關(guān)的算法還不夠強(qiáng)大，能處理的計(jì)算量具有一定的局限，隨著技術(shù)的發(fā)展，計(jì)算機(jī)視覺也將像人眼一樣明辨是非。本論文對(duì)計(jì)算機(jī)視覺的雙目立體視覺測(cè)距系統(tǒng)做了一定研究，主要包括了雙目立體測(cè)距系統(tǒng)的原理分析和實(shí)現(xiàn)流程，以及使用PC完成測(cè)距的一系列操作流程。最終得到了和預(yù)期相符的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。

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