[发明专利]基于单目与双目视觉协同的水域面积测量方法和系统

权利要求书

1.一种基于单目与双目视觉协同的水域面积测量方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一、利用双目相机拍摄目标水域，获得包括左目图像和右目图像的双目图像对；对左目图像和右目图像进行分割，获取左目图像水域区域和右目图像水域区域；

步骤二、对左目图像水域区域和右目图像水域区域进行特征点匹配获得匹配的特征点对；

步骤三、基于匹配的特征点对计算左目图像水域区域中的稀疏视差点以及每个稀疏视差点的深度值，构成左目图像水域区域中具有有效深度值的像素点集合；

步骤四、为像素点集合中的每个具有有效深度值的像素点分配对应的深度传播区域，并提出基于单目与双目视觉协同测量的方法推算每个像素点对应的深度值；

步骤五、根据每个像素点的深度值计算每个像素格代表的实际面积，将左目图像中水域区域内的所有像素格的面积进行累加，完成水域面积测量；

基于单目与双目视觉协同的方法包括：

当摄像头与目标完全平行，设m₁与m₂为成像平面中的两个相邻像素，即|y₁-y₂|＝1，M₁与M₂的深度值均为(u₀,v₀)为左目相机的主点坐标；b为双目相机基线距，d为像素点m₁的视差值，由单目视觉的小孔成像原理及三角形相似原理能够得到：

当摄像头与目标呈一定角度θ时，由于Δm₂P_cO_cl、ΔAM′₂O_cl与ΔM′₂BM₂相似，能够得到：

即，

因此，

2.根据权利要求1所述的 基于单目与双目视觉协同的水域面积测量方法 ，其特征在于，双目相机设备包括两个规格相同的摄像机，并在相机云台上设置有水平仪，用于实时测量相机拍摄时的俯仰角。

3.根据权利要求1所述的基于单目与双目视觉协同的水域面积测量方法，其特征在于，对左目图像水域区域和右目图像水域区域进行特征点匹配具体包含以下步骤：

步骤201：利用SURF算法获取z^l和z^r特征点坐标及对应的描述符，其中z^l和z^r分别为分割获得的左目图像水域区域和右目图像水域区域；

特征点定义为其中P_os1、P_os2分别为z^l和z^r的特征点参数，m_p、n_p分别为z^l和z^r中特征点的总数目，为z^l第i_p1个特征点坐标，为z^r第j_p1个特征点坐标；

步骤202：分别计算z^l和z^r的特征点参数P_os1和P_os2中所有点对应的描述符之间的欧式距离，按欧式距离的大小对匹配点进行排序，选择欧式距离相对小的前匹配点选定个数的匹配点作为匹配点，删除其它匹配点获得匹配的特征点对，表示为：

k_p为匹配点选定个数，i_p2为匹配的特征点对的序号。

4.根据权利要求3所述的基于单目与双目视觉协同的水域面积测量方法，其特征在于，步骤202获得匹配的特征点对之后还包括以下步骤：

步骤203：根据k_p个匹配点中相应点的斜率筛选匹配点，计算所有匹配的特征点对的斜率，计算所有斜率的出现率，选取出现率最大的斜率作为主导斜率，保留斜率与主导斜率一致的匹配的特征点对，删除其他斜率的匹配点，得到H组最终匹配的特征点对，表示为：

其中H为匹配的特征点对数，和分别为一组匹配的特征点对在z^l，z^r中的特征点坐标。