[发明专利]一种双摄像头立体视觉识别方法及系统有效
申请号: | 201710888927.7 | 申请日: | 2017-09-27 |
公开(公告)号: | CN107679542B | 公开(公告)日: | 2020-08-11 |
发明(设计)人: | 翁彧 | 申请(专利权)人: | 中央民族大学 |
主分类号: | G06K9/46 | 分类号: | G06K9/46;G06K9/62;G06T7/33;G06T7/40;G06T7/90 |
代理公司: | 北京高沃律师事务所 11569 | 代理人: | 王戈 |
地址: | 100000 北*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 摄像头 立体 视觉 识别 方法 系统 | ||
本发明公开了一种双摄像头立体视觉识别方法及系统。所述方法包括:获取包含环境物体的左图像与右图像;将左图像中每一点的灰度值与对应点的颜色的波长值加权,得到带颜色特征的左灰度图像;将右图像中每一点的灰度值与对应点的颜色的波长值加权,得到带颜色特征的右灰度图像;对两幅带颜色特征的灰度图像进行像素级的点匹配,获取匹配点;利用匹配点生成深度图像;依据深度图像建立立体特征集;提取摄像头获取的图像的纹理特征和颜色特征,建立纹理特征集和颜色特征集;将立体特征集、纹理特征集和颜色特征集输入分类器分类,识别得到环境物体中的目标障碍物。采用本发明的方法或系统,能够提高匹配点的个数,进而提高匹配精度和识别的准确性。
技术领域
本发明涉及图像处理及视觉识别技术领域,特别是涉及一种双摄像头立体视觉识别方法及系统。
背景技术
随着社会的发展,人们的生活不断改善,物联网、传感器和计算机图像技术也得到了极大的发展,越来越多的需求指向了拥有智能视觉的机器人产品,因此,用于机器人的双摄像头视觉识别也变得越来越重要。
目前,通常采用的双摄像头视觉识别方法为:首先使用分类器对双摄像头采集的两幅图像进行目标物体检测,得出数十到数百个散落的像素匹配点,得到的像素匹配点一般不会超过图像像素总数的5%;然后利用水平放置的双摄像头产生的视差对的各点距离进行粗略计算,并将各点坐标作为临近区域的坐标,得出目标物体粗略的总体立体位置信息。利用该方法得到目标物体的总体立体位置信息,以用于测速、跟踪、避障等。
现有的双摄像头视觉识别方法采用先检测为主,测距为辅的方式,使得左右两个摄像头的拍摄角度、成像范围均不相同,所能找到的匹配点少,往往会在识别目标物体的时候,导致两幅图像的像素匹配点偏差较大或无法给定较小目标的立体位置信息,识别的准确性不高。
发明内容
基于此,有必要提供一种能提高识别的准确性的双摄像头立体视觉识别方法及系统。
为实现上述目的,本发明提供了如下方案:
一种双摄像头立体视觉识别方法,包括:
利用左右两个摄像头分别获取包含环境物体的左图像与右图像;
将所述左图像转化为左灰度图像,并获取左图像颜色空间中每一点的颜色的波长值,将左图像中每一点的灰度值与对应点的颜色的波长值加权,得到带颜色特征的左灰度图像;
将所述右图像转化为右灰度图像,并获取右图像颜色空间中每一点的颜色的波长值,将右图像中每一点的灰度值与对应点的颜色的波长值加权,得到带颜色特征的右灰度图像;
对所述带颜色特征的左灰度图像和对应的所述带颜色特征的右灰度图像进行像素级的点匹配,获取所述带颜色特征的左灰度图像和所述带颜色特征的右灰度图像的匹配点;
利用所述匹配点生成深度图像;
依据所述深度图像建立立体特征集;
提取任一摄像头获取的图像的纹理特征,建立纹理特征集;
提取任一摄像头获取的图像的颜色特征,建立颜色特征集;
将所述立体特征集、所述纹理特征集和所述颜色特征集输入分类器进行分类,识别得到所述环境物体中的目标障碍物。
可选的,在利用左右两个摄像头分别获取包含环境物体的左图像与右图像之前,获取摄像头的内部参数和外部参数;在利用左右两个摄像头分别获取包含环境物体的左图像与右图像之后,利用摄像头的内部参数和外部参数对摄像头获取的图像进行矫正;
所述获取摄像头的内部参数和外部参数,具体包括:
利用摄像头获取棋盘图的图像,所述棋盘图由多个黑白交替的方块和多个黑色空心圆构成;
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