基于长焦镜头双目立体视觉系统的距离估计方法与流程

按上述方案，分别用SPF和APF计算τ1和τ2；

先使用对称的抛物线拟合(SPF)的方法计算τ1：

则SPF方法计算所得的视差为：

k1＝k+τ1 (5)

在上式中假设NCC函数分布为对称的抛物线，然而大多数图像的NCC函数是非对称的，

使用非对称的抛物线拟合可以计算τ2；

将左右两条曲线分别表示为：

yl＝a1xl2+b1xl+c1

yr＝a2xr2+b2xr+c2 (6)

为计算左右两条曲线，需确定曲线相应系数的值。其中a1和a2可以通过左图像的归一化互相关的方法计算得到。

kl和kr为τ1两侧的整数值，一般kl取-1或0，kr取0或1，b1,c1,b2,c2由下式计算得：

至此a1，b1，c1，a2，b2，c2均已计算得到，使用非对称的抛物线拟合可以计算得到τ2为：

则APF方法计算所得的视差为：

k2＝k+τ2 (10)

最终代入计算的视差K为k2。

本发明产生的有益效果是：提出了一种新的方法计算长焦镜头的焦距。在此基础上，运用NCC和APF的方法得到精确的视差值,相比于之前所做的研究，本文的测量距离范围更广，测量精度更高。

附图说明

下面将结合附图及实施例对本发明作进一步说明，附图中：

图1是本发明实施例的双目相机拍摄的一组图像；

图2是本发明实施例的NCC和对称以及非对称的抛物线拟合(SPF)方法；

图3是本发明实施例的长焦计算；

图4是本发明实施例的双目相机；

图5是本发明实施例的RTK测距仪；

图6是本发明实施例的拍摄图像；

图7是本发明实施例的红色苹果与水上漂球；

图8是本发明实施例的方法流程图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明长焦距测量。

本发明方法如图8所示，图1为左右相机拍摄得到的一组图片，汉字“文”在左右两幅图像的坐标分别是PL(x,y)和PR(x-k-τ,y)，其中视差为k+τ,k和τ分别代表整数和小数部分。假设左右图像对应的最优点PL和PR满足：

IL(x,y)＝IR(x-k-τ,y) (1)

使用NCC的方法找到最佳的k值：

其中为相关算子，当NCC值达到最大时，即可得到k值。为计算τ，分别用SPF和APF计算τ1和τ2，其中SPF和APF如图2所示。

先使用对称的抛物线拟合(SPF)的方法计算τ1：

则SPF方法计算所得的视差k1为：

k1＝k+τ1(5)

在上式中假设NCC函数分布为对称的抛物线，然而大多数图像的NCC函数是非对称的，因此为了计算图2右图中τ2的大小，现将图2右图左右两条曲线分别表示为：

yl＝a1xl2+b1xl+c1

yr＝a2xr2+b2xr+c2 (6)

kl和kr为τ1两侧的值，一般kl取-1或0，kr取0或1，于是b1,c1,b2,c2可由下式计算得：

至此a1，b1，c1，a2，b2，c2均已计算得到，使用非对称的抛物线拟合可以计算得到τ2为：

则APF方法计算所得的视差为：

k2＝k+τ2 (10)

2)长焦镜头焦距的计算

要保证双目测距系统的测距精度要求，关键是保证双目相机内、外参数和双目测距系统中系统参数的准确性，从而确保这些相关参数代入到距离计算公式时测距结果的精确性，即双目测距系统的标定问题。长焦镜头由于其焦距大、视场角小，导致相机要距物体足够远，在实验中发现用传统的标定方法进行长焦镜头标定时不易实现并且结果有误。

为了获得实际的焦距值，在本文中提出了一种新的长焦镜头的计算方法。我们可以近似的用(11)式表示焦距：

其中B和f分别表示两个相机的基线和焦距，dp表示像素的大小，k表示整数的视差，Zd表示距离。

如图3所示，将双目相机置于同一水平线，拍摄远距离n米的对象，已知相机到对象的距离Zd，视差k可由获得的图像计算得到，dp由图像尺寸决定，于是根据公式(11)可得到距离n-1,n-2…n-9对应的焦距值fn-1,fn-2…fn-9。由于用上述方法需要一米一米的计算焦距的值，在实际测量中使用不便。因此在实际测量过程中，将上述方法计算得到的焦距值建立关于视差的线性回归模型：

fi＝β0+β1ki+εi (12)

其中，ki为第i次观测时自变量视差的值，fi为因变量焦距f的观测值，假定εi(i＝1,2,...,n)相互独立，且均服从同一正态分布N(0,σ2)。该回归模型可用软件SPSS分析得到，具体如何使用SPSS学习得到回归模型，将在下面的实验中展示。利用该模型在计算得到两幅图像的视差后，便可以得到估算的焦距值。

3)距离测量

在获得精确的视差值k和焦距值f之后，可通过公式(13)计算相机到对象的距离：

其中，B和f分别表示两个相机的基线和焦距，dp表示像素的大小，K表示运用APF计算得到的视差，式子中会用k+τ2代替K，其中τ2为视差的小数部分。

本发明与现有的方法，从焦距、所测最远距离、测距的误差三个方面做对比，结果如表1所示长焦距测量。

表1.本发明与现有的双目测距方法对比

一个具体实例：

关于为什么是指对焦在无穷远处，是因为只有对焦在无穷处时，镜头的光学中心与底片的距离才刚好是焦距值，这时的f值才是准确的，当对焦距离变近时，光学中心与底片的距离大于焦距，所以通光量实际上会略小一些。在弹出的“木刻”对话框中，设置“色阶数”值为“4”，“边缘简化度”值为“4”，“边缘逼真度”值为“1”，如图9所示，然后单击按钮，处理后的背景部分已被简化了，如图10所示。在弹出的“动感模糊”对话框中，设置“角度”值为“60度”，“距离”值为“32像素”，如图6所示，单击按钮，背景产生了变化，如图7所示。

我们将标志板置于距相机60-69m和140-149m的距离，每隔一米用左右相机各拍摄一幅图像。得到的一系列图像数据如图6-1和图6-2所示。

对左右两幅图像运用NCC的方法计算视差，再运用公式(11)计算焦距，得到的视差和焦距的值见表2-1和表2-2。

表2-1 60-69m图像的视差值和焦距

表2-2 140-149m图像的视差值和焦距

从上述实验中获得的实验数据中建立关于焦距和视差之间的线性回归模型，在SPSS中输入60-69m和140-149m的焦距和视差的数据值，经过SPSS分析得到模型的回归系数表,见表3。

表3回归系数表

从回归系数表中可以看出sig＝0,即显著性检验的p值为0，可以看出因变量和自变量之间的线性关系比较明显，焦距f与视差k的回归线性模型为：

f＝-0.513*k+604.015 (14)

如图2-27所示，由目标球所对着的球袋中心，经过目标球中心延长线，这条线和目标球外圆相交在m点，这个点便是目标球上的击点。16.(12分)如图甲所示是一个单摆振动的情形，o是它的平衡位置，b、c是摆球所能到达的最远位置.设摆球向右方向运动为正方向.图乙所示是这个单摆的振动图象.根据图象回答：( )。我们使用photoimpact的选取工具，如图7左上角红色圆圈所示，将欲复制的烟火区域选取起来，如图7所示。

对左右相机拍摄得到的红色苹果箱子的图片运用NCC方法计算视差，可得到整数视差k1。根据视差与焦距的回归线性模型可得到焦距f1＝542.968m，在此基础上运用对称的抛物线拟合(SPF)的方法，计算可得τ1＝0.10,k2＝k1+τ1。由于大多数图像的NCC函数均为非对称的抛物线拟合(APF),运用APF的方法计算可得τ2＝0.2995,k3＝k1+τ2。实验中测量两相机之间的距离b＝14.8cm,运用RTK(载波相位差分技术)测量仪得到实际距离为102.053m，将视差k1,k2,k3和焦距f1代入到公式(13)中，计算得到长焦镜头距离红色苹果箱子不同的测距结果和测距误差见表4-1,水上漂球的结果和测距误差见表4-2。

表4-1.红色苹果箱不同方法的测距结果

表4-2.水上漂球不同方法的测距结果

应当理解的是，对本领域普通技术人员来说，可以根据上述说明加以改进或变换，而所有这些改进和变换都应属于本发明所附权利要求的保护范围。

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