一种车载红外图像三维重建方法

摘要

本发明公开了一种车载红外图像的三维重建技术。本发明主要采用面板参数马尔科夫随机场PP-MRF模型与超像素分割相结合的红外三维重建技术。超像素分割技术作为红外图像的分割技术，在多尺度情况下使用Law’s掩膜进行超像素特征的提取。引入多条件训练的方法来对面板参数马尔科夫模型的内部参数进行整定。利用训练好的模型来估计测试图像的每个面板的面板参数，即面板相对于摄像头的相对位置关系。通过搜寻水平线的方法确定道路和天空的相对位置，最后利用深度和结构信息进行车载红外图像的三维重建工作。本发明能够对车载红外图像进行三维重建，使驾驶员对单色的红外图像能够有更加直观的认识，增强对环境的感知能力。

主权项

一种车载红外图像三维重建方法，其特征在于，包括以下步骤：第一步、获取多幅训练图像及每幅训练图像所对应的深度图；第二步、对训练图像进行超像素分割，每个超像素为一个由具有相似特征的相邻像素构成的图像块，同时，从对应的深度图中计算每个超像素相应的马尔科夫随机场模型的面板参数，即PP‑MRF模型的面板参数；第三步、使用劳斯掩膜对分割后的训练图像中的每个超像素进行多尺度的特征提取，获得每个超像素的特征向量；第四步、由所有的通过第三步得到的特征向量及对应的通过第二步得到的面板参数构建训练集；第五步、构建PP‑MRF模型后，利用训练集整定PP‑MRF模型的参数θ；第六步、获得车载红外图像；第七步、对车载红外图像进行超像素分割，利用第五步得到的PP‑MRF模型对车载红外图像的每个超像素做面板参数估计与结构分析，在结构分析的基础上寻找水平线，找出道路和天空对应的超像素，确定道路平面和天空的相对位置；第八步、由面板参数计算每个面板上的像素的深度值，再结合道路平面和天空的相对位置进行3D重建。