发明名称 基于车联网的车辆周围360°环境重构方法
摘要 本发明公开了一种基于车联网的车辆周围360°环境重构方法,包括:S1、使用标定板对每个摄像头进行标定,利用已知参照物的图像,求取每个摄像头的标定参数;S2、摄像头根据自身的标定参数对各自图像进行校正;S3、进行IPM变换,采用仿射变换原理,利用仿射变换矩阵将每个摄像头校正后透视图像变换到俯视图像;S4、设定每个摄像头拍摄图像在全景图像中的显示范围,采用查找表的形式,将每幅IPM变换后的俯视图像对应的像素值映射到全景图,得到最后的拼接图像。本发明实现了不同摄像头图像IPM变换后的鸟瞰图像配准,增强图像亮度调整的精确性。
申请公布号 CN102881016B 申请公布日期 2016.06.29
申请号 CN201210349062.4 申请日期 2012.09.19
申请人 中科院微电子研究所昆山分所 发明人 梁艳菊;鲁斌;秦瑞;王伟;李庆;陈大鹏
分类号 G06T7/00(2006.01)I;H04N7/18(2006.01)I 主分类号 G06T7/00(2006.01)I
代理机构 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 代理人 常亮
主权项 一种基于车联网的车辆周围360°环境重构方法,其特征在于,所述方法包括:S1、使用标定板对每个摄像头进行标定,利用已知参照物的图像,求取每个摄像头的标定参数;其中,摄像镜头标定,求取所述摄像头的内外参数;S2、摄像头根据自身的标定参数对各自图像进行校正;S3、进行IPM变换,采用仿射变换原理,利用仿射变换矩阵将每个摄像头校正后透视图像变换到俯视图像;其中,每个变换后的图像按照一定的区域限制进行复制重叠;S4、设定每个摄像头拍摄图像在全景图像中的显示范围,采用查找表的形式,将每幅IPM变换后的俯视图像对应的像素值映射到全景图,得到最后的拼接图像;所述步骤S3具体为:S31、采用RANSAC随机采样一致算法来估计图像上一点由透视图像变换到俯视图像的仿射变换矩阵H;S32、利用根据仿射变换矩阵H将每个摄像头校正后透视图像变换到俯视图像,变换公式为:<maths num="0001" id="cmaths0001"><math><![CDATA[<mrow><mfenced open = "[" close = "]"><mtable><mtr><mtd><mi>u</mi></mtd></mtr><mtr><mtd><mi>v</mi></mtd></mtr><mtr><mtd><mn>1</mn></mtd></mtr></mtable></mfenced><mo>=</mo><mi>H</mi><mfenced open = "[" close = "]"><mtable><mtr><mtd><msup><mi>u</mi><mo>&prime;</mo></msup></mtd></mtr><mtr><mtd><msup><mi>v</mi><mo>&prime;</mo></msup></mtd></mtr><mtr><mtd><mn>1</mn></mtd></mtr></mtable></mfenced><mo>=</mo><mfenced open = "[" close = "]"><mtable><mtr><mtd><msub><mi>h</mi><mn>11</mn></msub></mtd><mtd><msub><mi>h</mi><mn>12</mn></msub></mtd><mtd><msub><mi>h</mi><mn>13</mn></msub></mtd></mtr><mtr><mtd><msub><mi>h</mi><mn>21</mn></msub></mtd><mtd><msub><mi>h</mi><mn>22</mn></msub></mtd><mtd><msub><mi>h</mi><mn>23</mn></msub></mtd></mtr><mtr><mtd><msub><mi>h</mi><mn>31</mn></msub></mtd><mtd><msub><mi>h</mi><mn>32</mn></msub></mtd><mtd><mn>1</mn></mtd></mtr></mtable></mfenced><mfenced open = "[" close = "]"><mtable><mtr><mtd><msup><mi>u</mi><mo>&prime;</mo></msup></mtd></mtr><mtr><mtd><msup><mi>v</mi><mo>&prime;</mo></msup></mtd></mtr><mtr><mtd><mn>1</mn></mtd></mtr></mtable></mfenced><mo>,</mo></mrow>]]></math><img file="FDA0000921711290000011.GIF" wi="742" he="247" /></maths>其中,(u v l)<sup>T</sup>,(u’ v’ l)<sup>T</sup>是平面上的点X在两幅图像上的对应点的像素坐标;所述步骤S31具体为:S311、随机选取3组匹配点,估计H的六个参数;S312、利用估计的参数对余下的匹配点进行判断,区分出内点集和外点集,记录内点集的数量,用新内点集重新估计参数;S313、当内点数目最大时,则在该内点集上给出H的最佳估计。
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