[发明专利]一种基于稀疏表示的立体测距方法

权利要求书

1.一种基于稀疏表示的立体测距方法，其特征在于它的步骤如下

1)图像预处理

对两摄像机的光轴进行平行和等高标定，采用张正友标定法，得到基线、焦距、径向畸变参数、切向畸变参数、光心成像坐标、旋转变换矩阵、平移变换矩阵这些摄像机内外参数，并对图像进行极限校正，对校正后的图像进行目标检测，提取图像中感兴趣的目标；

2)增强目标特征

根据目标检测结果对目标区域进行直方图均衡化，对直方图均衡化后的区域进行边缘检测，提取目标区域部分图像的高频特征，将目标检测结果和边缘检测结果进行加权融合，保留目标的高、低频信息，滤除光照和摄像机特性引起的图像噪声影响；

3)整像素视差的求取

针对上述融合图，将左右视图在垂直方向上对像素灰度值进行累加，得到两个空间域上的一维信号sig1和sig2；针对这两个信号，做类似于互相关算法的运算，经全局匹配，得到最佳Δn，满足最大化E[Δn]＝∑sig2[n+Δn]×sig1[n]，Δn即为整像素视差Dis；

4)建立过完备原子库

根据整像素视差Dis，将一维信号sig1进行平移得sig1′[n]＝sig1[n-Δn]；此时的sig1′和一维信号sig2在理想情况下只相差亚像素级的视差，即sig1′[n]＝sig1′(nT)＝sig2(nT-Δt)，|Δt|＜T，其中T是信号采样间隔；分别对sig1′和一维信号sig2进行FFT变换把空间域一维信号变换成频域的幅频信号和相频信号，

令SIG₁＝FFT(sig1′)，SIG₂＝FFT(sig2)，则有

SIG₁(e^jω)＝e^-jωΔt/T×SIG₂(e^jω)，|ω|＜π，|Δt|＜T

由上式可得：|SIG₁(e^jω)|＝|SIG₂(e^jω)|，

，|Δt|＜T，

令左右一维信号的相频特性分别为φsig1和φsig2；

让空间域一维信号sig2通过一组数字分数延时器，延时器的频率响应如下：

H_d(jω)＝e^-jωiΔt/T，|ω|＜π，N_t×Δt＝T，-N_t/2≤i＜N_t/2得到一系列响应，取FFT变换后的相频信号为过完备原子库的原子：

LibSig_i＝φ(SIG₂(e^jω))-ω(i-N_t/2)/N_t，|ω|＜π，N_t×Δt＝T，0≤i＜N_t

＝φ(SIG₂(e^jω))-π×n×(i-N_t/2)/(N×N_t)                           其中0≤n＜N，N_t×Δt＝T，0≤i＜N_t，N_t为原子个数，N为信号长度，且满足N_t＞＞N，将LibSig_i的值限定在0～2π以内；

5)信号的稀疏分解

采用匹配跟踪算法实现信号的稀疏分解：将步骤4)中的原子组合成集合D＝{LibSig_i，0≤i＜N_t}，即为φsig2扩展生成的过完备原子库，且满足N_t＞＞N；对于信号φsig1，匹配跟踪首先从过完备原子库中选择最为匹配的一个，即满足

|<φsig1,LibSigi0>|=max0≤i<Nt|<φsig1,LibSigi>|]]>

这样信号φsig1就可以分解为如下形式：

φsig1＝＜φsig1，LibSig_i0＞LibSig_i0+R¹φsig1

继续上述分解过程进行迭代运算直至n阶，得到：

φsig1=Σk=0n-1<Rkφsig1,LibSigik>LibSigik+Rnφsig1]]>

其中ik表示第k次迭代选取的原子号；当逼近误差Rⁿφsig1的能量小于一定值，即||Rⁿφsig1||²＜ε时，停止迭代，分解完成；

6)、亚像素级整体视差的求取和深度计算

根据信号φsig1在D＝{LibSig_i，0≤i＜N_t}上的稀疏表达式，进一步求得φsig1和φsig2之间的亚像素视差，表达式如下：

subDis=(Σk=0n-1<Rkφsig1,LibSigik>(ik-Nt/2)/Nt]]>

得到整体视差

totalDis＝Dis-subDis

最后结合双目立体视觉原理，由公式z＝f×(1+B/D)，其中B为基线距离，D为视差，f为焦距，求得目标物体的深度位置。