[發明專利]一種基于稀疏表示的立體測距方法

有效

• 申請號: 201210009372.1
• 申請日: 2012-01-12
• 公開（公告）號: CN102607510A
• 公開（公告）日: 2012-07-25
• 發明（設計）人: 于慧敏;王一葉
• 申請（專利權）人: 浙江大學
• 主分類號: G01C3/00
• 分類號: G01C3/00
• 代理公司: 杭州求是專利事務所有限公司 33200
• 代理人: 張法高

技術領域

本發明涉及立體測距方法，特別涉及一種基于稀疏表示的立體測距方法。

背景技術

隨著數字成像技術的不斷發展，如何高效率地分解、表示圖像信息成了圖像處理過程中的重要環節。常用的信號分解變換是選取一組完備的正交基，并對信號進行投影和分解。經典的Fourier分解及其變種DCT分解、短時Fourier變換、小波變換等都在圖像處理中有著重要應用。考慮到正交分解有一定局限性，近年來不少學者致力于非正交分解的研究。信號稀疏分解(Sparse?decomposition)這一嶄新的研究方向就是Mallat和Zhang在小波分析的基礎上提出信號在過完備庫上分解的思想后逐漸形成的。

信號的稀疏表示不同于傳統的正交分解，它可以實現對信號更加靈活、簡潔和自適應的表示。通過信號在過完備原子庫(over-complete?dictionary?of?atoms)上的分解，用來表示信號的基可以自適應地根據信號本身的時頻特性靈活選取。最終得到信號的一個非常簡潔的表達，即稀疏表示(Sparse?representation)。得到信號稀疏表示的過程稱為信號稀疏分解。

針對不同的應用范圍，前人提出了一系列的信號稀疏表示理論，如Wavelet、Ridgelet、Curvelet、Brushlet、Wedgelet、Beamlet、Contourlet、Bandlet、Garbor等。這些理論都是基于標準形式的原子，利用少數較大系數描繪原信號，即能夠用幾個較大的稀疏系數來逼近原信號。缺少針對性的同時又給計算帶來較大復雜度，時間消耗也較大。

發明內容

本發明的目的是克服現有技術的不足，提供種基于稀疏表示的立體測距方法。

基于稀疏表示的立體測距方法的步驟如下

1)圖像預處理

對兩攝像機的光軸進行平行和等高標定，采用張正友標定法，得到基線、焦距、徑向畸變參數、切向畸變參數、光心成像坐標、旋轉變換矩陣、平移變換矩陣這些攝像機內外參數，并對圖像進行極限校正，對校正后的圖像進行目標檢測，提取圖像中感興趣的目標；

2)增強目標特征

根據目標檢測結果對目標區域進行直方圖均衡化，對直方圖均衡化后的區域進行邊緣檢測，提取目標區域部分圖像的高頻特征，將目標檢測結果和邊緣檢測結果進行加權融合，保留目標的高、低頻信息，濾除光照和攝像機特性引起的圖像噪聲影響；

3)整像素視差的求取

針對上述融合圖，將左右視圖在垂直方向上對像素灰度值進行累加，得到兩個空間域上的一維信號sig1和sig2；針對這兩個信號，做類似于互相關算法的運算，經全局匹配，得到最佳Δn，滿足最大化E[Δn]＝∑sig2[n+Δn]×sig1[n]，Δn即為整像素視差Dis；

4)建立過完備原子庫

根據整像素視差Dis，將一維信號sig1進行平移得sig1′[n]＝sig1[n-Δn]；此時的sig1′和一維信號sig2在理想情況下只相差亞像素級的視差，即sig1′[n]＝sig1′(nT)＝sig2(nT-Δt)，|Δt|＜T，其中T是信號采樣間隔；分別對sig1′和一維信號sig2進行FFT變換把空間域一維信號變換成頻域的幅頻信號和相頻信號，

令SIG₁＝FFT(sig1′)，SIG₂＝FFT(sig2)，則有

SIG₁(e^jω)＝e^-jωΔt/T×SIG₂(e^jω)，|ω|＜π，|Δt|＜T

由上式可得：|SIG₁(e^jω)|＝|SIG₂(e^jω)|，

，|Δt|＜T，

令左右一維信號的相頻特性分別為φsig1和φsig2；

讓空間域一維信號sig2通過一組數字分數延時器，延時器的頻率響應如下：

H_d(jω)＝e^-jωiΔt/T，|ω|＜π，N_t×Δt＝T，-N_t/2≤i＜N_t/2

得到一系列響應，取FFT變換后的相頻信號為過完備原子庫的原子：