[发明专利]一种用于道路检测的双目视觉立体匹配方法及系统

说明书

一种用于道路检测的双目视觉立体匹配方法及系统，该双目视觉立体匹配方法包括：路面图像获取、分割得到路面区域、左右一致性检测、更新未通过检测的像素点的视差等步骤。由于利用现有的立体匹配算法对道路图像进行立体匹配时，对路面区域进行了左右一致性检测处理及对未通过检测的像素点的视差进行了加权平均处理，从而使得路面区域内的所有像素点的视差都能够获得较高的一致性，利于加强路面区域内像素点的匹配效果，利于提高道路检测时立体匹配的精确度和鲁棒性，并尽可能地降低路面像素匹配的错误率。

技术领域

本发明涉及双目立体视觉领域，具体涉及一种用于道路检测的双目视觉立体匹配方法及系统。

背景技术

众所周知，场景中的光线在人眼这个精密的成像系统中被采集，通过神经中枢被送入包含有数以亿计的神经元的大脑中被并行的处理，得到了实时、高清晰、准确的深度感觉信息。这使得人类对环境的适应能力大大提高，很多复杂的动作能够得以完成：如行走、体育运动、驾驶车辆以及进行科学实验等。

而计算机视觉正是使用计算机来模拟人的视觉系统的学科，目的是根据获取的两幅平面图像恢复3D图像。当前，计算机立体视觉的水平与人类的双目视觉水平还相距甚远，因此对它的研究仍然是一个非常活跃的邻域。

双目立体视觉(Binocular Stereo Vision)是计算机视觉的一种重要形式，它是基于视差原理并利用成像设备从不同的位置获取被测物体的两幅图像，通过计算图像对应点间的位置偏差，来获取物体三维几何信息的方法。由此可知，它通过模拟人的视觉系统来处理现实世界，对于立体视觉匹配的研究，能够大大的增强计算机或机器人对环境的感知能力，使得机器人能够更好的适应环境、更加智能，从而能够更好的为人们服务。经过多年的技术发展，双目立体视觉已在机器人视觉、航空测绘、反求工程、军事运用、医学成像和工业检测等邻域中得以应用。

当前，双目立体视觉融合了两取像设备获得的图像并观察它们之间的差别，使计算机可以获得准确的深度信息，建立特征间的对应关系，将同一空间物理点在不同图像中的映像点对应起来，通常将这种差别称作视差(disparity)。然而，双目立体视觉中最重要但又非常困难的问题就是立体视觉匹配问题，即从不同视点图像中找到匹配的对应点。

在自动驾驶等具体应用领域，几乎所有的测试图片都在道路场景中进行采集，在所采集的测试图片中，特别是KITTI(国际上最重要的自动驾驶相关的数据集)公开的图片中都是包含有道路图像，此类道路图像往往占比较大且其中的颜色或纹理都很相近，这就为双目视觉在道路检测中的应用效果带来影响，无法准确地将多个测试图片中映像点对应起来，更无法获得道路的深度信息，最终可能导致道路检测时发生严重的视觉立体匹配错误。

发明内容

有鉴于此，本发明主要解决的技术问题是如何提高道路检测时路面区域内像素点进行立体匹配的精确度。为解决上述技术问题，本申请提供了一种用于道路检测的双目视觉立体匹配方法及系统。

根据第一方面，一种实施例中提供一种用于道路检测的双目视觉立体匹配方法，包括以下步骤：

获取两个视点下的图像；

根据预设的路面检测算法从其中一幅图像中分割出路面区域；

对所述路面区域内的每个像素点进行左右一致性检测；

对于所述路面区域内任意一未通过检测的像素点，获取所述未通过检测的像素点周围的若干个通过检测的像素点；

根据所述若干个通过检测的像素点更新所述未通过检测的像素点的视差，接受更新后的视差。

对所述路面区域内的每个像素点进行左右一致性检测，包括：

获取所述路面区域内每个像素点的视差及在另一幅图像中对应像素点的视差；