U《Hth，其中，Η佩是区域R的高度，Hth是 高度比的阔值； 阳〇5引4、N〇U/Nay《Nth，且NOy/N化1)《Nth，其中，N佩是属于区域R的像素个 数，Nth是像素数比的阔值；
[0056] 5、LEFT巧 11)-LEFT化j) >Dmm，且LEFT巧 11)-LEFT化j)《Dmax，其中，LEFT佩是区 域R的最左边，Dmi。是允许的最小视差，Dm。、是允许的最大视差；
[0057] 6、RIGHT(Rii)-RIGHT(Rzj) >Dmm，且RIGHT化1)-RIGHT(Rzj)《Dmax，其中，RIGHT佩 是区域R的最右边，Dmi。是允许的最小视差，Dm。、是允许的最大视差； 阳05引 7、iLOWOU-LOWOyI《Vth，其中，LOW佩是区域R的最下边，Vth是允许的最大 垂直偏移；
[0059] 8、怔細巧J-HI細化j)I《Vth，其中，HI細佩是区域R的最上边，Vth是允许的最 大垂直偏移； 1^0060]其中，各阔值的默认值是Yth二 32,Wth二 1. 2,Ηth二 1. 2,Nth二 1. 3,Vth二 8,实际 应用中可W根据具体情况进行调节；
[0061] 步骤S4、视差计算；
[0062] 根据匹配区域的边缘点的水平距离计算视差；
[006引假设像素P。属于区域R，即PR，则第i行的左侧边缘点满足：巧於且PijER，右侧边缘点满足：PijeR且P,护"运斯 W64] 如果重映射左图像第i行的第m个左侧边缘点记为化im，重映射左图像第i行的 第m个右侧边缘点记为LRim，重映射右图像第i行第η个的左侧边缘点记为化1。，重映射右 图像第i行的第η个右侧边缘点记为RRi。，所有可能的视差集合记为C，那么所述的视差计 算过程包含W下步骤： 阳0化]步骤S4. 1、找到重映射左图像中匹配区域的所有行的左侧边缘点化1和右侧边缘 点LRi，W及重映射右图像中匹配区域的所有行的左侧边缘点化1和右侧边缘点RR1; W66] 步骤S4. 2、令C=Φ，其中Φ是空集合；
[0067] 步骤S4. 3、针对匹配的每一行i，计算视差集合C: W側如果lAm-RLin>Dmin且化im-RLin《Dmax,则C=C+ {LLim-RLiJ; W例如果LRim-RRin>Dmin且LRim-RRin《Dmax,则C=C+ {LRim-RlU;
[0070]步骤S4. 4、计算该匹配区域的视差d=Median似，其中，Median是取中值运算。
[0071] 步骤S5、根据视差计算距离，计算的公式为：Z=f·T/d，其中，Z是物体的距离，f 是摄像机的焦距，是立体校正得到的参数，单位是像素，T是立体标定使用的棋盘格的边长， 单位是厘米，d是视差，单位是像素。 阳0巧在本发明的一个具体实施例中，如图2所示，是待分割的图像姻图3所示，是分割 后的图像；如图4所示，是区域匹配示例图，其中左图是重映射左图像，右图是重映射右图 像；如图5所示，是视差计算示例图，其中左图是是重映射左图像，右图是重映射右图像；如 图6所示，是视差图示例，其中左图是左图像，右图是视差图。
[0073] 双目测距的重点和难点是区域匹配与视差计算，区域匹配与视差计算在每一次图 像采集后都要重新进行，本发明把图像分割成各个区域，每个区域与某类物体对应，并且把 分割得到的区域即物体作为匹配的基本单元，因为分割得到的区域的边缘含有丰富的纹理 信息，可W根据边缘的位置计算得到该区域的视差，所W运种基于图像分割的区域匹配与 视差计算方法能够得到紧密的视差图，对于含有大面积低纹理区域的场景尤其有效。
[0074] 尽管本发明的内容已经通过上述优选实施例作了详细介绍，但应当认识到上述的 描述不应被认为是对本发明的限制。在本领域技术人员阅读了上述内容后，对于本发明的 多种修改和替代都将是显而易见的。因此，本发明的保护范围应由所附的权利要求来限定。
【主权项】
1. 一种基于图像分割的双目测距方法，其特征在于，包含以下步骤： 图像分割：根据物体将左图像和右图像分割成各个区域，每个区域与某类物体对应，将 分割得到的物体区域作为匹配的基本单元； 区域匹配：根据亮度、宽度、高度、像素数量、水平距离、垂直距离对左图像和右图 像分割得到的区域进行匹配，找到同一物体在左右图像中对应的区域； 视差计算：根据匹配区域的边缘点的水平距离计算视差。2. 如权利要求1所述的基于图像分割的双目测距方法，其特征在于，在双目摄像机安 装完毕之后，进行第一次双目测距之前，需要对双目摄像机进行立体标定和立体校正，保存 立体标定和立体校正得到的参数。3. 如权利要求2所述的基于图像分割的双目测距方法，其特征在于，双目摄像机中的 左摄像机和右摄像机分别采集图像后，根据立体校正得到的参数对左摄像机采集的左图像 和右摄像机采集的右图像进行重映射，得到重映射左图像和重映射右图像，重映射左图像 作为左图像进行图像分割，重映射右图像作为右图像进行图像分割。4. 如权利要求3所述的基于图像分割的双目测距方法，其特征在于，假设R H是重映射 左图像中的任意一个区域，R2j是重映射右图像中的任意一个区域，则区域R η与区域R2j匹 配必须要同时满足下列所有条件： 1、|Y(Rn)-Y(R2j) |彡Yth，其中，Y(R)是区域R的亮度，Yth是亮度差的阈值； 210^)/1(?)彡Wth，且WO^WRh)彡Wth，其中，W(R)是区域R的宽度，Wth是宽度 比的阈值； SdOU/HOy彡Hth，且HOy/HOU彡Hth，其中，H(R)是区域R的高度，H th是高度 比的阈值； 4、 N(Rn)/N(R2j)彡Nth，且N(R2j)/N(Rn)彡N th，其中，N(R)是属于区域R的像素个数， Nth是像素数比的阈值； S'LEFI^Rd-LEFTO^) >D_，且 LEFI^Rd-LEFTO^) ，其中，LEFT(R)是区域 R 的最左边，D_是允许的最小视差，D _是允许的最大视差； 6、 RIGHTOU-RIGHTOy >D_，且 RIGHTOU-RIGHTOy ，其中，RIGHT(R)是 区域R的最右边，D_是允许的最小视差，D _是允许的最大视差； 7、 ILOW^J-LOWO^) |彡Vth，其中，LOW(R)是区域R的最下边，Vth是允许的最大垂直 偏移； SjHIGHOU-HIGHOy |彡Vth，其中，HIGH(R)是区域R的最上边，Vth是允许的最大垂 直偏移。5. 如权利要求4所述的基于图像分割的双目测距方法，其特征在于， 假设像素 Pu属于区域R，即P , e R，则第i行的左侧边缘点满足：卢且e R， 右侧边缘点满足：P# R且/^i卢及； 如果重映射左图像第i行的第m个左侧边缘点记为LLini，重映射左图像第i行的第m个 右侧边缘点记为LRini，重映射右图像第i行第η个的左侧边缘点记为RLin，重映射右图像第 i行的第η个右侧边缘点记为RRin，所有可能的视差集合记为C，那么所述的视差计算过程 包含以下步骤： 步骤S4. 1、找到重映射左图像中匹配区域的所有行的左侧边缘点ΙΑ和右侧边缘点 L&，以及重映射右图像中匹配区域的所有行的左侧边缘点RQ和右侧边缘点RR1; 步骤S4. 2、令C= Φ，其中，Φ是空集合； 步骤S4. 3、针对匹配的每一行i，计算视差集合C : 如果 LLini-RLin> D 咖且 LL ini-RLin< D mx，则 C = C+ {LLini-RLin}; 如果 LRini-RRin> D _且 LR ini-RRin< D _，则 C = C+ {LRini-RRin}; 步骤S4. 4、计算该匹配区域的视差d = Median (C)，其中，Median是取中值运算。6.如权利要求1-5中任意一个所述的基于图像分割的双目测距方法，其特征在于，所 述的基于图像分割的双目测距方法还包含以下步骤： 在得到视差计算结果之后，根据视差计算距离，计算的公式为：Z = f · T/d，其中，Z是 物体的距离，f是摄像机的焦距，是立体校正得到的参数，单位是像素，T是立体标定使用的 棋盘格的边长，单位是厘米，d是视差，单位是像素。
【专利摘要】一种基于图像分割的双目测距方法，首先根据物体将左图像和右图像分割成各个区域，再根据亮度﹑宽度﹑高度﹑像素数量﹑水平距离﹑垂直距离对左图像和右图像分割得到的区域进行匹配，找到同一物体在左右图像中对应的区域，最后根据匹配区域的边缘点的水平距离计算视差。本发明分割得到的区域的边缘含有丰富的纹理信息，可以根据边缘的位置计算得到该区域的视差，能够得到紧密的视差图，对于含有大面积低纹理区域的场景尤其有效。
【IPC分类】G01C3/00
【公开号】CN105277169
【申请号】CN201510618179
【发明人】薛振武
【申请人】安霸半导体技术（上海）有限公司
【公开日】2016年1月27日
【申请日】2015年9月25日