本申请属于车辆领域，具体涉及一种车道信息采集系统及采用该系统的信息处理方法。
背景技术
目前，对于车道路面的检测来说，已经有自动化的检测方式，其中一种即是采用线结构光图像采集系统对车道进行路面信息采集，然后基于采集到的信息判断路面状况。具体来说，线结构光图像采集系统是基于激光三角法原理，利用面阵ccd相机及线结构光源对路面进行测量。该测量方法通过线结构光源发射一束光束于被测物体表面，形成一条激光线，ccd相机从另一角度观测，该激光线由于受到物体表面高低起伏的影响而发生变形，通过像平面上该激光线的像素坐标的相关计算可以获得该物体表面轮廓线上的高度信息。同时只需在该检测方法的基础上加上一维扫描即可实现得到物体的三维轮廓分布。
然而，对于这种系统来说，单个的这种系统只能采集2m宽的车道。为了覆盖国、省干线的全车道，就得考虑使用双系统，从而能够实现对4m车道的采集。当采用两个系统时，由于采用了两个相机，就得考虑对由两个相机所得到的图像进行拼接。在使用两个激光器时，两个激光器的激光线如果都垂直于车前进方向，那么相对于车辆前进方向来说，左右两个相机均拍到两条激光线，这样会造成串扰。
技术实现要素：
为了解决上述问题，本申请提出了一种新的车道信息采集系统，以及基于该系统所采集到的信息而进行的车道信息处理方法。
具体来说，本申请的车道信息采集系统，采用了将激光器偏转一定角度，两条激光线平行，避免一个相机里出现两条激光线。
1、一种图像采集装置，包括光源、图像采集单元以及图像处理单元，其特征在于，所述光源、所述图像采集单元以及所述图像处理单元的数量均为两个，且所述光源所发出的光为线结构光，所述线结构光与被采集物的相对移动方向呈一定角度。
2、如技术方案1所述的图像采集装置，其特征在于，所述光源为激光器。
3、如技术方案1所述的图像采集装置，其特征在于，所述图像采集单元为ccd相机。
4、如技术方案1-3任一项所述的图像采集装置，其特征在于，所述图像采集装置安装于车辆上。
5、基于如技术方案1-4任一项所述的图像采集装置的图像处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：读取采集到的两幅图像，称之为左图和右图，将左图形成矩阵al，右图形成矩阵ar；
步骤2：先处理左图，取矩阵中j行i列的p点，将p点位置按照一定的线性比例上移；
步骤3：按照列进行循环至图像最末列；
步骤4：对右图进行步骤2、3操作；
步骤5：将左右图进行拼接。
6、如技术方案5所述图像处理方法，其特征在于，所述的步骤1中所述的矩阵al及ar如下：
所述的步骤2中，对图像中所有像素点的灰度值在位置是线性上移，移动规则如下：
任取矩阵中的任意一点p，记其在矩阵中为i行j列，激光线与水平方向夹角在安装时记为angle，其tan(angle)值记为t。p与p’的距离为(n-j)*t，p的坐标为(i,j)，则p’的坐标为(i,(n-j)*t+j)，记p’的横坐标为j_new，取值范围在1至n之间，如超出则停止计算。将j_new上下相邻的灰度值插值赋给新的矩阵b(i,j)。
7、如技术方案6所述图像处理方法，其特征在于，所述的步骤3中，进行行循环至行末尾，再进行列循环，到下一列，遍历到每个像素点。
8、如技术方案7所述图像处理方法，其特征在于，所述的步骤5中，将步骤4中矫正后的左右图进行拼接，得到拼接后的图像。
根据上述系统，可以避免双系统导致的串扰，并且，采用本申请的上述图像拼接方法，可以有效地对图像进行还原，从而可以有效地对更宽的路面进行图像采集。
附图说明
图1是现有技术中单系统的原理图。
图2是本申请的双系统在车上的安装结构图。
图3是本申请的激光线与车辆行进方向示意图。
图4是本申请的双系统采集到的原始图像。
图5是采用直接旋转方式处理后的图像。
图6是本申请的图像处理的原理图。
图7是采用本申请的图像处理方法获得的具有减速带的图。
图8是采用本申请的图像处理方法获得的具有路面标线的图。
具体实施方式
以下结合附图来对本发明的车道信息采集系统和基于该系统所进行的信息处理方法。
如图2所示，本发明中的图像采集系统，包括传统的系统中的激光器、ccd相机以及图像处理单元，整个系统安装在车上，随着车辆的行进，对车道的路面信息进行采集。其中，激光器的个数为两个，并且，激光器的所发出的激光与车辆的前进方向呈一定角度，且两个激光器的激光的方向彼此平行，如图3所示。
虽然上述实施例是以车辆的道路路面信息采集为例，但是显而易见的是，本申请中的图像采集系统同样可以用于其它信息的采集，例如铁道路面的信息采集，或者大型板材的表面信息采集等，只要激光器和被采集物之间存在相对运动即可。
进一步地，基于本发明的系统，由于采集到的图像信息需要拼接，而由于直接对两个相机采集到的图像进行旋转拼接会导致图像的错位，因此，相应地，本申请还对这种系统所采集到的信息提供了一种图像拼接方法。
如图4所示，其为信息采集系统所采集到的原始图像信息，其中，图4(a)为左侧的系统采集到的图像信息，图4(b)为右侧的系统采集到的图像信息。由于激光器发出的激光与道路方向存在一定角度，因此，采集到的信息也存在一定角度的倾斜，这就需要将两个系统的图像进行拼接。如果将原图均直接按照一定角度旋转，如图5所示，可以看到减速带变为水平，但是减速带还是错位。如果进一步对图像上下进行平移拼接，可以将减速带进行拼接，但是路面还是错位，而且这种是基于人为观察进行拼接，换下一幅图又会错位，不能实现自动拼接。为了保证图像拼接的正确性，本申请提出了以下的拼接方法，其原理如图6所示。
首先将图像记为矩阵am×n，如下式所示。
如图6所示，任取矩阵中的任意一点p，记其在矩阵中为i行j列。激光线与水平方向夹角在安装时可以确定记为α。p与p’的距离为(n-j)tanα，p的坐标为(i,j)，则p’的坐标为(i,(n-j)tanα+j)，记p’的横坐标为j’，取值范围应该在1至n之间，如超出则停止计算。将j’上下相邻的灰度值插值赋给新的矩阵b(i,j)，这样就完成了灰度值的线性移动。
首先计算上移后的p’坐标，确定其没有超出范围，然后对它进行插值。然后循环到下一行，直至最后一行，再到下一列。
j'＝(n-j)tanα+j(1)
式中，j为p点的纵坐标，j’为p’点的纵坐标，n为图像列数，α为激光线与水平方向的夹角。j’不恰好为整数，对它进行向上取整，及向下取整，如式(2)：
a＝ceil(j'),b＝floor(j')(2)
式中，a为j’的向上取整，b为向下取整。求得p’点的坐标之后，将p’点附近的点(i,a)、(i,b)点，进行灰度值插值，并赋给新图像的(i,j)点，如式(3)所示：
g＝a(i,a)(j'-b)+a(i,b)(a-j')(3)
式中g为插值后的灰度值，由于g可能为非整数，需对它进行取整。
g'＝floor(g)(4)
将整张图上每个点进行如公式(1)至(4)处理，将图片进行矫正，应用于采集的左右图，再进行拼接就可得到了符合实际的图片。
采用上述方法，对实际采集到的图形进行拼接，可以得到良好的还原效果。采用本申请中的方法对具有减速带的图像进行处理，处理后的左右图如图7(a)和图7(b)所示。可以看出减速带矫平了，而且左右图其他位置也较为合理。将左右图进行拼接，如图7(c)所示，可以看到拼接效果较好。
图8(a)和图8(b)是左右系统同时采集的左右两边的图像，此图像是车辆在拐弯中采集的图片，左右的横标线是联成的一条标线，在左右图中明显有错位。按照研究的算法将左右图进行矫正并拼接，拼接图像如图8(c)所示。