专利名称：一种基于单相机的变焦测距方法
技术领域：
本发明涉及计算机立体视觉领域，具体的说是公开了一种基于单相机的变焦测距 方法，提出了一种新的立体视觉模型，通过该模型可从二维图像获得深度信息。
背景技术：
获取场景中各点相对于摄像机的距离是计算机视觉系统的重要任务之一。目前比 较成熟的视觉测距技术主要基于以下几种模型双目立体视觉、结构光法、几何光学法。当 然还有很多特定环境下的应用模型，这里不再叙述。其中最为重要的就是双目立体视觉模型，该模型由两个完全相同的摄像机构成， 两个摄像机在空间上存在着旋转或平移关系。在这个模型中，场景中同一个特征点在两个 摄像机图像平面上的成像位置不同，这两个像点称为匹配点对。我们称两个摄像机投影中 心之间的距离为基线，两幅图像重叠时匹配点对之间的距离为视差。通过图像处理中的立 体匹配技术和视差计算，便可得到场景中物点的深度信息。结构光测距成像系统则使用三角测量原理来计算深度。在一个简单的点投影系统 中，投影光源仪和摄像机之间相距一个基线距离，通过确定场景点反射光源光后的成像位 置和投影角等参数，就可获得场景的深度信息。一般采用激光作为辅助光源。几何光学法主要包括聚焦法和离焦法。聚焦法的基本原理是通过调整摄像机的像 距，使得成像平面相对于被测点处在聚焦位置，在焦距和像距已知的条件下，可通过透镜成 像公式求得物距。聚焦法原理比较简单，但其精度受到硬件的严重限制，不同深度区域需要 重新聚焦，因而测量繁琐缓慢，所以应用很少。离焦法避免了寻找精确聚焦位置的操作，它 利用物点不聚焦时成像圆斑的大小，即图像的模糊程度，来获取深度信息。但离焦模型的准 确标定是其难度所在。

发明内容
本发明目的在于提出一种新的立体视觉模型，通过该模型可获得二维图像的深度 信息。其价值在于该模型为计算机立体视觉理论的研究开拓了新方向。本发明提出的基于单相机的变焦测距方法，只需用一个可以光学变焦的数码相机 在两个不同的焦距下对同一场景分别成像一次，便可以通过图像处理与分析技术得出场景 中的特征点在相机坐标系内的三维坐标。其操作过程主要有以下几步步骤一将相机对准要测距的场景，并固定；步骤二 在焦距f\、f2分别成像一次，并将两次所采集的图像作为一对立体图像保 存起来，一般称在较小焦距下的成像为远景图，在较大焦距下的成像为近景图；(不失一般 性，可假定焦距f\<f2)步骤三完成立体图像的匹配；步骤四按要求计算特征点的三维坐标。其中最为关键的一步是图像的立体匹配，值得注意的地方有以下几点
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一、可采用SIFT特征匹配在远景图中标定出两幅图像的公共场景，因为远景图与 近景图相比，远景图包括的空间范围更广，而近景图就是两幅图像的公共场景；二、应先在远景图的公共场景内选取像素点，然后再到近景图中搜索其对应的匹 配点。因为近景图中场景的细节描述更为丰富，它应该包含了远景图中公共场景的所有 细节，即两幅图像的公共场景内远景图的像点在近景图中都有匹配点，而反过来不一定成 立；三、可在局部范围内搜索匹配点，因为理想模型下，以光心为原点建立的图像坐标 系中，相互对应的两个匹配点过光心的斜率应相同，且近景图中匹配点的极半径大于远景 图中对应点的极半径。


图1为本发明的基于单相机的变焦测距原理图。图2为本发明的变焦测距模型的空间平面截取图。图3为本发明的一对立体图像。
具体实施例方式下面结合附图对本发明作进一步描述。如图1所示的基于单相机的变焦测距原理图，该模型与双目立体视觉模型一样也 是基于针孔成像模型进行几何分析。以光心o为原点，建立相机的空间直角坐标系oxyz，其 中平面xoy为图像平面。固定相机对同一空间分别在焦距f\、f2下各成像一次(这里假定 f < f2)，场景内任意一点s在焦距等于时的成像为Sl在焦距等于f2时的成像为s2。将 两次成像的模型画在同一坐标系中进行分析。理想模型下像点81、82都在直线om上，s Sl 是过焦距&下透镜中心01的直线，s s2是过焦距&下透镜中心o2的直线，其中o 0l = f\， o o2 = f2。平面som是过z轴的平面，且垂直于像平面xoy。截取平面som单独分析，如图2所示。巧、r2为像点Sl、s2到光心的距离，即在 平面xoy内的极半径，如图3所示。这里假定< f2，图3中abed表示像平面的大小， a' b' c' d'则表示图像1和图像2的公共场景。因为f\<f2，所以图像1与图像2相 比，图像1包含更广的空间，而像2包含更多的细节。我们可以先在图像1的a' b' c' d' 内任意取一点Sl，通过特征相关(如彩色值)在图像2中的直线om上找到81的匹配点s2。 这样就可以确定ri、r2的值了。因此图2中Z a、Z 0可解，三角形s 0l o2也可解。如图2所示，线段os为场景内点s到光心的距离，即在像机坐标系oxyz内的极半 径r。由以上分析可知三角形8001也可解。设点s在像机坐标系oxyz内的坐标为(x，y， z)，贝有 x = rsin y cos 9，y = rsin y sin 9，z = rcos y。那么只要求解出r、sinY、cos Y、sin 0 .cos 0，就可以确定点s在相机坐标系xyz 内的坐标(x，y，z)，其求解过程如下一、设平面xoy内点Sl坐标为(i，j)，匹配点s2坐标为(k，n)则有
二、先求解三角形s 0l o2
设 d = o1o2 = f1－f2，a = s O1, b = s o2。 由以上推导可知
有
d2 =a2+b2-2abcos ( 3 - a )(13)
a2 =d2+b2-2dbcos (180-3)(14)
b2 =d2+a2-2dacos a(15)将(15)代入(13)，(14)代入(15)得a = b cos(3_a)+d cos ad = b cos(180_3)+a cos a再将(16)代入(17)得 dsina 将(18)代入(16)
权利要求
一种基于单机的变焦测距方法，其特征在于需用一个数码相机沿光轴方向移动一段距离，并在移动前后的两个位置对同一场景分别成像一次，便可以通过图像处理与分析技术得出场景中的特征点在相机坐标系内的三维坐标；其操作过程包括以下步骤步骤一将相机及其滑动机构对准要测距的场景；步骤二利用滑动构将相机沿光轴方向移动一段距离，并在移动前后的两个位置对同一场景分别成像一次，将两次所采集的图像作为一对立体图像保存起来，假定相机向前移动，一般称移动前的成像为远景图，在移动前后的成像为近景图；步骤三完成立体图像的匹配采用SIFT特征匹配在远景图中标定出两幅图像的公共场景，因为远景图与近景图相此，远景图包括的空间范围更广，而近景图就是两幅图像的公共场景；然后在远景图的公共场景内选取像素点，然后再到近景图中搜索其对应的匹配点，因为近景图中场景的细节描述更为丰富，它应该包含了远景图中公共场景的所有细节，即两幅图像的公共场景内远景图的像点在近景图中都有匹配点，而反过来不一定成立；最后可在局部范围内搜索匹配点，因为理想模型下，以光心为原点建立的图像坐标系中，相互对应的两个匹配点过光心的斜率应相同，且近景图中匹配点的极半径大于远景图中对应点的极半径。
全文摘要
本发明属于计算机立体视觉领域，涉及一种基于单相机的变焦测距方法，提出了一种新的立体视觉模型，通过该模型可获得二维图像的深度信息。该方法只需用一个可以光学变焦的数码相机在两个不同的焦距下对同一场景分别成像一次，便可以通过图像处理与分析技术得出场景中的特征点在相机坐标系内的三维坐标。本发明所提出的立体视觉模型，思路新颖，可以说为计算机立体视觉理论的研究开拓了新方向，与目前流行的双目立体视觉和其它视觉测距技术相比，更加简单易用，可预见其广阔的应用前景。
文档编号G01C3/00GK101858741SQ20101018310
公开日2010年10月13日 申请日期2010年5月26日 优先权日2010年5月26日
发明者于洋, 姜月秋, 陈付国, 高宏伟 申请人:沈阳理工大学