[發明專利]一種車輛底部圖像3D顯示方法在審
| 申請號: | 201810048881.2 | 申請日: | 2018-01-18 |
| 公開(公告)號: | CN108198248A | 公開(公告)日: | 2018-06-22 |
| 發明(設計)人: | 邱蕓;彭國強;胡振程 | 申請(專利權)人: | 維森軟件技術(上海)有限公司 |
| 主分類號: | G06T19/00 | 分類號: | G06T19/00;B60R1/00 |
| 代理公司: | 北京謹誠君睿知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 11538 | 代理人: | 陸鑫;延慧 |
| 地址: | 201210 上海市浦東新*** | 國省代碼: | 上海;31 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 運動軌跡 圖像 車身 歷史圖像 缺失圖像 車輛行駛過程 駕駛 車輛周圍 圖像轉換 填充 路況 直觀 轉換 觀察 分析 | ||
本發明涉及一種車輛底部圖像3D顯示方法,所述方法包括以下步驟:S1,獲取車輛的車身環視圖像并將車身環視圖像轉換為3D圖像;S2,估計所述車輛的運動軌跡;S3,根據所述車輛的運動軌跡,估計所述車身環視圖像中的車底缺失圖像的四個頂點的運動軌跡;S4,根據所述四個頂點的運動軌跡,獲取所述車底缺失圖像的歷史圖像;S5,將所述歷史圖像轉換為3D圖像;S6,將所述歷史圖像的3D圖像填充到所述車身環視圖像的3D圖像中。在本發明的車輛底部3D顯示方法中,實現了車輛底部圖像的3D顯示,使得駕駛人員更為方便、直觀地觀察到車輛周圍的環境情況,有助于駕駛人員在車輛行駛過程中對位置或路況的分析。
技術領域
本發明涉及車身環視圖像技術領域,尤其涉及一種車輛底部圖像3D顯示方法。
背景技術
傳統的車輛的全景影像顯示系統,其拼接融合后的效果只能顯示車身周圍攝像頭拍攝的可見范圍,不能對車身底部進行顯示,使得用戶無法實時得到車身底部的環境信息。
當前車輛全景環視系統主要采用4個攝像頭分布于車身四周來采集車身圖像,其具體實現原理為:將每個攝像頭采集到的部分車身圖像通過圖像算法拼接成完整的車身周圍圖像后,和車身模型一起顯示在用戶屏幕上。然而在顯示的時候,因為攝像頭無法捕捉到車身模型底部區域的圖像,導致車身模型底部出現無法顯示的陰影區域,不僅顯示效果差,也會影響駕駛人員在車輛行駛過程中對于位置的判斷和路況的分析。
發明內容
本發明的目的在于解決上述技術問題,提供一種車輛底部圖像3D顯示方法,從而實現包括車輛底部的完整圖像的3D實時顯示。
為實現上述發明目的,本發明提供一種車輛底部圖像3D顯示方法,所述方法包括:S1,獲取車輛的車身環視圖像并將所述車身環視圖像轉換為3D圖像;S2,估計所述車輛的運動軌跡;S3,根據所述車輛的運動軌跡,估計所述車身環視圖像中的車底缺失圖像的四個頂點的運動軌跡;S4,根據所述四個頂點的運動軌跡,獲取所述車底缺失圖像的歷史圖像;S5,將所述歷史圖像轉換為3D圖像;S6,將所述歷史圖像的3D圖像填充到所述車身環視圖像的3D圖像中,得到完整的3D圖像。
優選地,所述步驟S2包括:S21,檢測所述車身環視圖像中的角點;S22,通過LK跟蹤光流法對所述角點進行跟蹤,獲取所述角點在下一幀圖像中的跟蹤點;S23,通過車載傳感器和車輛運動模型獲取所述車輛的第一運動信息;S24,基于所述第一運動信息,對所述角點進行篩選;S25,對所述角點進行二次篩選得到最佳矩陣模型,通過所述矩陣模型計算所述車輛的第二運動信息;S26,將所述第一運動信息和所述第二運動信息進行卡爾曼濾波融合,得到所述車輛的運動軌跡。
優選地,所述步驟S21包括:S211,分別計算被測像素點與預定半徑上的多個像素點之間的多個像素差的絕對值;S212,如果所述多個像素差的絕對值中有預定數量的像素差的絕對值大于閾值,則將所述被測像素點作為特征點;S213,判斷所述特征點為中心的鄰域內是否只有所述特征點這一個特征點,如果只有一個特征點,則將所述特征點作為所述角點。
優選地,所述步驟S21還包括:如果所述特征點為中心的鄰域內存在多個特征點,則計算每個特征點的得分值,所述得分值為所述特征點與所述多個像素點之間的多個像素差的絕對值的總和;如果所述特征點的得分值最大,則將所述特征點作為所述角點。
優選地,所述步驟S23包括:通過所述車載傳感器獲取所述車輛的方向盤轉角和車速信息;基于所述車輛運動模型和所述方向盤轉角計算出所述車輛的轉彎半徑;基于所述轉彎半徑、所述方向盤轉角、所述車速信息計算所述車輛的移動距離和偏角。
優選地,在計算出所述車輛的移動距離和偏角之后,根據世界坐標系和圖像坐標系的關系,將所述車輛的移動距離和偏角轉換為圖像的移動量和轉角。
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