一种三维空间中热源中心检测方法与流程

本发明涉及计算机视觉领域，更具体地，涉及一种三维空间中热源中心检测方法。

背景技术：

在三维空间中，为了准确的获取热源中心的空间坐标，需要进行三维空间的目标检测。在过去的三十多年里，图像识别主要是针对数字化灰度图像的识别。最近几年，通过距离图像(或三维图像、深度图像)来识别三维目标，成为目前图像识别发展的新方向之一。距离数据可以从主动或被动传感器中获得，以数字化的形式给出，且距离数据的质量在逐渐提高。深度图像数据中包含点的深度信息，即传感器焦平面到目标表面的距离。因为深度信息仅依赖于物体的几何形状，与物体的亮度和反射等特性无关，不存在使用灰度图像时的影或表面投影问题，所以使用深度图像通过外形来识别物体的过程，一般比使用灰度图像更为容易。一般使用激光相机来获取三维物体的深度数据，可得到精确的表面描述，但设备较为昂贵，基于深度数据的方法计算量也较大

技术实现要素：

为了克服上述现有技术的不足，本发明提供了一种三维空间中热源中心检测方法，所述的方法包括：

(1)标定理想的空间中心作为空间坐标原点，并以此任意旋转两个角度，在这两个位置上各拍摄一张红外图片，然后提取出两张红外图片的r通道值得到新图片，接着对新图片按照一定大小的小方格进行切割，并计算每个小方格的r通道平均值，计算完成后根据r值对小方格进行排序；

(2)根据与最大r值对应的小方格比例关系，计算出目标热源上下左右坐标，并提取出中心坐标位置；

(3)根据两个位置的红外图片提取的中心坐标，根据其几何关系计算得到三维空间中的坐标信息。

进一步地，所述的步骤(2)提取中心的坐标信息的具体方法为：

(21)从上至下，左至右的顺序依次初步判断每个小方格是否在目标热源的范围内，判断方式主要是根据每个方格的r值与最大r值的关系，如下公式所示：

ri>k*rmax

其中，rmax为r通道值最高的方格，而ri为所需要判断的小方格的r通道值大小，k为比例系数，需根据具体情况来调整；

(22)对每个满足初步判断的小方格相邻的8个小方格再次进行判断，若是有n个满足步骤(21)的小方格，则默认当前的方格在目标热源的范围内；

(23)根据小方格位置，计算目标热源的上下左右坐标xleft、xright、ztop、zbottom，并计算中心坐标:

xtarget＝(xleft+xright)/2

ztarget＝(ztop+zbottom)/2

上式中，xtarget为水平方向的坐标位置，ztarget为高度的坐标位置。

进一步地，所述的步骤(3)根据其几何关系计算得到三维空间中的坐标信息的具体方法为：

(31)根据步骤2得到两个位置上水平方向和垂直方向的热源中心的水平坐标和高度坐标，定义front和z1为热源中心在正视位置上的水平偏差和高度偏差，side和z2为热源中心在侧视位置上的水平偏差和高度偏差，depth为热源中心的深度距离信息，；

(32)以理想的空间中心为坐标原点，定义侧视位置相对正视位置旋转了一定的角度；

(33)根据以上几何关系，可以计算出目标热源的三维坐标信息：

x＝front

z＝(z1+z2)/2

其中深度信息depth需要根据热源实际情况再进行讨论计算。

与现有技术相比，本发明的有益效果是保证检测精度的情况下，可更高效的计算出三维空间中的坐标原点。

附图说明

图1是本发明方法流程图；

图2是二维平面上目标检测效果图；

图3是实际热源均是左偏差情况中的示意图；

图4是实际热源均是左偏差另外一种情况中的示意图；

图5是实际热源均是右偏差情况中的示意图；

图6是实际热源均是右偏差另外一种情况中的示意图；

图7是实际热源中心偏差在正视摄像头的右侧，侧视摄像头的左侧的示意图；

图8是实际热源中心偏差在正视摄像头的左侧，侧视摄像头的右侧的示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图对本发明的具体实施方式进一步的说明，但不是对本发明方法的限定。

附图1为本发明方法的主要流程图，整体方案是红外图片预处理，二维图像的目标检测，二维坐标向三维坐标的转换。具体的步骤如下：

(1)标定理想的空间中心作为空间坐标原点，并以此任意旋转两个角度，在这两个位置上各拍摄一张红外图片，然后提取出两张红外图片的r通道值得到新图片，接着对新图片按照一定大小的小方格进行切割，并计算每个小方格的r通道平均值，计算完成后根据r值对小方格进行排序；

(2)根据与最大r值对应的小方格比例关系，计算出目标热源上下左右坐标，并提取出中心坐标位置；

(3)根据两个位置的红外图片提取的中心坐标，根据其几何关系计算得到三维空间中的坐标信息。

步骤(2)提取中心的坐标信息的具体方法为：

1)从上至下，左至右的顺序依次初步判断每个小方格是否在目标热源的范围内，判断方式主要是根据每个方格的r值与最大r值的关系，如下公式所示：

ri>k*rmax

其中，rmax为r通道值最高的方格，而ri为所需要判断的小方格的r通道值大小，k为比例系数，需根据具体情况来调整；

2)对每个满足初步判断的小方格相邻的8个小方格再次进行判断，若是有n个满足步骤(21)的小方格，则默认当前的方格在目标热源的范围内；

3)根据小方格位置，计算目标热源的上下左右坐标xleft、xright、ztop、zbottom，并计算中心坐标:

xtarget＝(xleft+xright)/2

ztarget＝(ztop+zbottom)/2

上式中，xtarget为水平方向的坐标位置，ztarget为高度的坐标位置。二维平面上的检测结果如附图2所示。

步骤(3)根据其几何关系计算得到三维空间中的坐标信息的具体方法为：

1)根据步骤2得到两个位置上水平方向和垂直方向的热源中心的水平坐标和高度坐标，定义front和z1为热源中心在正视位置上的水平偏差和高度偏差，side和z2为热源中心在侧视位置上的水平偏差和高度偏差，depth为热源中心的深度距离信息，；

2)以理想的空间中心为坐标原点，定义侧视位置相对正视位置旋转了一定的角度；

3)目标热源的位置不同，计算热源的方式也不相同，具体可以分为六种情况，如附图3所示为实际热源在两位置拍摄点均是左偏差中的一种情况，计算方法如下：

x＝front

z＝(z1+z2)/2

light1＝side/cosα

light2＝light1-front

y＝depth＝light2/tanα

4)实际热源在两位置拍摄点均是左偏差还存在另外一种情况，如附图4所示，计算方法如下：

x＝front

z＝(z1+z2)/2

light1＝side/cosα

light2＝front-light1

y＝depth＝light2/tanα

5)实际热源在两位置拍摄点均是右偏差也存在另外两种情况，其中一种情况如附图5所示，计算方法如下：

x＝front

z＝(z1+z2)/2

light1＝side/cosα

light2＝light1-front

y＝depth＝light2/tanα

6)实际热源在两位置拍摄点均是右偏差存在的另一种情况如附6所示，计算方法如下：

x＝front

z＝(z1+z2)/2

light2＝side/cosα

light1＝front-light2

y＝depth＝light1/tanα

7)实际热源中心偏差在正视摄像头的右侧，侧视摄像头的左侧，如附图7所示，计算方法如下：

x＝front

z＝(z1+z2)/2

light1＝side/cosα

light2＝light1+front

y＝depth＝light2/tanα

8)实际热源中心偏差在正视摄像头的左侧，侧视摄像头的右侧，如附图8所示，计算方法如下：

x＝front

z＝(z1+z2)/2

light1＝side/sinα

light2＝front/tanα

y＝depth＝light1+light2

以上6种情况包括了所有实际的情况，即可以得到热源中心的三维空间的偏差。