[发明专利]一种基于车载单目聚焦序列图像构建对象三维轮廓的方法

说明书

本发明属于车辆工程中的自动驾驶领域和对象识别技术领域，解决了现有智能驾驶领域中实现对象三维重建的耗时、费力、效率低和难以达到高精度的技术问题。通过拍摄单元获取目标物的序列图像，经过处理得到预处理图像序列；提取每一帧预处理序列图像的清晰像素点，计算预处理序列图像每一像素点的聚焦因子，并求取全聚焦图像中所有像素点达到最大聚焦因子时对应的图像序列号，相邻序列图像之间的深度距离Δz可以根据实时车速v与Δt的乘积来计算，将Δz作为对应像素点的深度值，再根据张正友标定法标定的结果计算出像素坐标系与世界坐标系上对应的点的坐标，从而通过二维图像序列进行三维重建，重构出目标物的三维轮廓。

技术领域

本发明属于车辆工程中的自动驾驶领域和对象识别技术领域，具体是一种基于图像处理构建对象三维轮廓的车载对象自动三维模型构建系统。

背景技术

目前，智能驾驶领域实现对象三维重构的主要方案有视觉和激光雷达两大类。其中，视觉是利用摄像头来获取对象物体表面信息，根据摄像头的数量，可以分为单目视觉和双目视觉。单目视觉是使用结构光发射一个已知的图案，摄像头接收到了经过物体表面反射的图案之后，经过图像处理计算出和原始图案的差异，从而实现三维重构。双目视觉是基于视差原理恢复出物体的三维几何信息，重建物体三维轮廓及位置。

当前技术使用视觉方法做三维重构的短板很明显，单目和双目鲁棒性都很差，这种系统的精度会随着周围环境的变化而受到影响，当外界光线由强变弱时，双目视觉的精度会大打折扣。而单目视觉恰恰相反，它只适合光线较暗的环境，如果周围的光线很强，摄像头就很难准确的识别亮点。

激光雷达实现三维重建大体也可以分为两类，一类是基于三角测量法，另一种被称为ToF测距法。基于三角测量算法的原理是序列CCD实时感应激光发射到物体表面形成的反射信息，由已知的发射角度α、接收角度β和激光头与CCD的距离，根据正弦定理就可以算出雷达与物体的距离。ToF(Time Of Flight)的原理是通过测量光脉冲之间的传输延迟时间来计算对象物体的距离。

激光雷达的难点就在于如何通过硬件进行高速数据采集并通过算法实时处理，获得高精度原始点云数据，并且造价相比起摄像机视觉来说相对较高。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是：如何改变和解决现有智能驾驶领域中实现对象三维重建的耗时、费力、效率低和难以达到高精度的缺点，从而提供一种能实现快速高精度重构对象三维轮廓的系统。

本发明是采用如下技术方案实现的：一种基于车载单目聚焦序列图像构建对象三维轮廓的方法，包括如下步骤：

(a)移动载体带动拍摄单元沿目标物延伸方向移动，并每隔Δt时间拍摄一张目标物的图像，从而在一段时间内获取目标物的N帧序列图像；

(b)对拍摄单元拍摄得到的全部序列图像进行图像处理，对图像进行裁剪变换，以去除序列图像中目标物测量区域之外的部分非相关背景区域，得到预处理序列图像；