[发明专利]在视差图中的对象跟踪方法和系统

说明书

技术领域

本发明涉及图像处理领域，且更具体地，涉及一种在视差图中的对象跟踪方法和系统。

背景技术

当今，立体图像技术是计算机视觉的一个重要分支，它可在多种条件下灵活地获得景物的立体视觉信息、尤其是双目视觉信息，相对单目图像而言有着不可比拟的优势，是图像处理和计算机视觉领域的前沿研究方向。具体地，通过立体信息、诸如视差图来进行对象（例如，道路上的车，人等）跟踪，也在交通监视、辅助驾驶，汽车检测和跟踪，驾驶警报系统、机器人视觉导航、工业产品检测、医疗诊断、虚拟现实等领域有着非常重要的实用价值和广阔的发展前景。

立体视觉的基本原理是从两个（或多个）视点观察同一景物，以获取在不同视角下的感知图像，通过三角测量原理计算图像像素之间的位置偏差（视差（disparity））来获取景物的三维立体信息。这一过程与人类视觉的立体感知过程类似。通常，例如用左右两个摄像机来测量环境中任意一点或一个对象的三维立体信息，从而得到视差图。

视差图是以左右图像对（例如，左摄像机拍摄的图像和右摄像机拍摄的图像）的对应点的横坐标的差异形成的图像。当然，本领域中有许多其他方法来得到视差图，在此不赘述。由于视差图包含了场景的距离信息，因此基于视差图进行一系列应用、特别是进行对象跟踪，一直是双目视觉研究中最为活跃的领域。

现有技术中已经提出了利用视差图来跟踪对象的一些方法。

例如，在2011年9月22日公开的美国专利申请US 2011228100 A1（题为“Object Tracking Device and Method of Controlling Operation of the Same”）中公开了一种对象跟踪技术。其从例如车辆上安装的两个成像装置拍摄的三维对象图像中生成示出了该对象的每个像素的视差的视差图，确定检测范围，以便从生成的视差图中消除在深度方向上在跟踪对象、例如行人前面的其他对象，然后在确定的检测范围内检测跟踪对象、例如行人，这样，可以防止检测到位于跟踪对象、例如行人前面的骑自行车的人。但是，该技术只考虑了如何确定跟踪对象在深度方向上的检测范围（即对象与成像装置之间的距离的范围），但是该技术并不考虑拍摄视差图的车辆左右转弯或车辆上下颠簸时对跟踪对象的影响。

另外，在2011年7月5日公告的美国专利US7974442B2（题为“Vehicular Vision System”）中公开了一种用于识别和分类车辆附近的对象（目标）的车辆视觉系统。该系统包括产生用以生成车辆附近场景的深度图的图像的传感器阵列，处理该深度图且将其与车辆附近可能出现的目标对象的预先呈现的模板相比较，通过将预先呈现的模板与该深度图相匹配来产生目标列表，该系统处理该目标列表来产生目标大小和分类评估，然后，当该目标靠近该车辆移动时，跟踪该目标，且确定目标的位置、分类和速度。该专利仅使用预先呈现的模板来与深度图进行比较，也不考虑拍摄视差图的车辆左右转弯或车辆上下颠簸时对跟踪对象的影响。

然而，在拍摄视差图的车辆行驶过程中，总可能产生一些问题来影响视差图的拍摄和对象的跟踪。例如，在装载双目摄像机的车辆转弯或由于路面凹凸不平而产生颠簸时，即使该对象相对于该车辆的位置不变，所拍摄的视差图中所表现的对象的图像位置也可能发生很大变化。在这种情况下，现有技术中提出的技术则不能更准确地跟踪该对象。

因此，需要一种基于视差图来准确地跟踪对象的方法和系统。

发明内容

为了解决上述问题，根据本发明的一个方面，提供一种在视差图中的对象跟踪方法，包括以下步骤：第一检测步骤，检测在第一视差图中的一个或多个第一检测对象且获得各个第一检测对象的位置；第一转换步骤，将各个第一检测对象的位置转换为基于第一视差图中的第一预定参考点的坐标的各个第一检测相对位置；预估步骤，基于各个第一检测相对位置和各个第一检测对象的预定运动方向和预定运动速度，预估在第二视差图中对应于各个第一检测对象的各个第一预估对象的预估位置；第二检测步骤，检测在第二视差图中的一个或多个第二检测对象且获得各个第二检测对象的位置；第二转换步骤，将各个第二检测对象的位置转换为基于第二视差图中的第二预定参考点的坐标的各个第二检测相对位置；确定步骤，基于各个第一预估对象的预估位置以及所述各个第二检测对象的第二检测相对位置，来确定与各个第一预估对象对应的各个第一检测对象与各个第二检测对象之间的跟踪匹配关系。