阅读说明：本技术 单个云台摄像机的立体视觉算法 (Stereo vision algorithm of single pan-tilt-zoom camera ) 是由 刘瑜 于 2020-03-10 设计创作，主要内容包括：本专利涉及一种单个云台摄像机的立体视觉算法,包括云台摄像机,所述的云台摄像机设置水平360度旋转和垂直120度旋转的机构,内部设置图像处理器和进行图像采集的摄像头,所述的摄像头的焦距为f,所述的图像处理器设置立体视觉算法,包括以下步骤：(1)、所述的图像处理器通过所述的摄像头采集环境的图像图像f<Sub>1</Sub>(x,y)；(2)、所述的云台摄像机在水平方向旋转θ度,旋转半径为L,所述的图像处理器通过所述的摄像头采集环境的图像f<Sub>2</Sub>(x,y)；(3)、将图像f<Sub>1</Sub>(x,y)与f<Sub>2</Sub>(x,y)进行图像匹配,并计算视差d<Sub>x</Sub>(<I>i</I>,<I>j</I>),计算深度h=f·θ·L/(d<Sub>x</Sub>(<I>i</I>,<I>j</I>)-f·θ)。本专利通过单个云台摄像机的旋转构造出交叉光轴的双目立体视觉系统,实现环境深度信息的检测。(The patent relates to a stereoscopic vision algorithm of single cloud platform camera, including cloud platform camera, cloud platform camera set up the mechanism of 360 degrees rotations in level and perpendicular 120 degrees rotations, inside sets up image processor and the camera that carries out image acquisition, the focus of camera be f, image processor set up the stereoscopic vision algorithm, including following step: (1) the image processor acquires an image f of the environment through the camera 1 (x, y) the pan-tilt camera rotates by theta degrees in the horizontal direction, the rotation radius is L, and the image processor acquires an image f of the environment through the camera 2 (x, y); (3) and image f 1 (x, y) and f 2 (x, y) image matching and calculating the parallax d x ( i , j ) And the calculated depth h = f · θ · L/(d) x ( i , j ) -f.theta). This patent constructs the alternately optical axis through the rotation of single cloud platform cameraThe binocular stereo vision system realizes the detection of the environmental depth information.)

单个云台摄像机的立体视觉算法

技术领域

本发明涉及一种单个云台摄像机的立体视觉算法，属于视频监控领域。

背景技术

目前，监控摄像机在我们工作和生活中起到越来越重要的作用，其功能也越来越强大，越来越智能化。摄像机从固定视角、固定区域监控，发展到多视角、多区域巡检，以及基于物联网的网络摄像机。随着计算机技术、图像处理技术的发展，智能化的摄像机开始出现，解决对重点目标的监控，以及语义化的解析。为了得到最佳的监控效果，要求控制重点目标始终处于图像中心区域，因此，需要测量重点目标的距离，实现摄像机快速、平稳地跟踪目标。

发明内容

本发明的目的是为了解决上述技术问题，提出一种单个云台摄像机的立体视觉算法，所采用的技术方案是：

单个云台摄像机的立体视觉算法，包括云台摄像机，所述的云台摄像机设置水平360度旋转和垂直120度旋转的机构，内部设置图像处理器和进行图像采集的摄像头，所述的摄像头的焦距为f，所述的图像处理器设置立体视觉算法，所述的立体视觉算法包括以下步骤：

(1)、所述的图像处理器通过所述的摄像头采集环境的图像，得到图像f₁(x,y)，其中x和y为像素坐标；

(2)、所述的云台摄像机在水平方向旋转θ度，旋转半径为L，所述的图像处理器通过所述的摄像头采集环境的图像，得到图像f₂(x,y)；

(3)、将图像f₁(x,y)与f₂(x,y)进行图像匹配，并计算视差d_x(i, j)，计算深度h=f·θ·L/(d_x(i, j)-f·θ)。

可选的，所述的图像处理器设置立体视觉算法，所述的立体视觉算法包括以下步骤：

(2-1)、所述的图像处理器通过所述的摄像头采集环境的图像，得到图像f₁(x,y)，其中x和y为像素坐标；

(2-2)、所述的云台摄像机在垂直方向旋转θ度，旋转半径为L，所述的图像处理器通过所述的摄像头采集环境的图像，得到图像f₂(x,y)；

(2-3)、将图像f₁(x,y)与f₂(x,y)进行图像匹配，并计算视差d_y(i, j)，计算深度h=f·θ·L/(d_y(i, j)-f·θ)。

实施本发明的积极效果是：通过云台摄像机旋转前后拍摄的两次图像，构造光轴交叉的立体视觉系统，测量深度信息，避免增加额外设备，简化了系统，为智能化功能扩展提供有用距离信息。

附图说明

图1是云台摄像机的外观示意图；

图2是立体视觉计算方法的实施方案1；

图3是立体视觉计算方法的实施方案2。

具体实施方式

现结合附图对本发明作进一步说明：

参照图1－3，单个云台摄像机的立体视觉算法，包括云台摄像机，所述的云台摄像机设置水平360度旋转和垂直120度旋转的机构，内部设置图像处理器和进行图像采集的摄像头，所述的摄像头的焦距为f。

所述的图像处理器设置立体视觉算法，当所述的云台摄像机需要跟踪某个目标或者需要确定某个目标的距离时，可采用所述的立体视觉算法。所述的立体视觉算法包括以下步骤：

(1)、所述的图像处理器通过所述的摄像头采集环境的图像，得到图像f₁(x,y)，其中x和y为像素坐标；

(2)、所述的云台摄像机在水平方向旋转θ度，旋转半径为L，所述的图像处理器通过所述的摄像头采集环境的图像，得到图像f₂(x,y)；

步骤(1)和(2)完成了两个位置的图像采集，忽略目标的移动，可视为光轴交叉的双目立体视觉系统，光轴交点为C。

(3)、将图像f₁(x,y)与f₂(x,y)进行图像匹配，并计算视差d_x(i, j)，计算深度h=f·θ·L/(d_x(i, j)-f·θ)。

首先，对于图像f₁(x,y)，根据成像的几何关系建立比例：

x¹/f=X¹/h¹

然后，对于图像f₂(x,y)，根据成像的几何关系建立比例：

x²/f=X^R/h²

因为目标到光心O¹或者O²的距离，即深度比较大，可以将h¹与h²进行近似相等处理，合并表示为h，则：

x¹/f=X¹/h，x²/f=X²/h

两式相减得到：

(x¹-x²)/f=(X¹-X²)/h

将X¹-X²近似为图2中的长度X，根据近似三角形原理，X=θ·(L+h)，并且d_x(i, j)=x¹-x²带入上式得到：

d_x(i, j)/f=θ·L/h+θ

整理得到：

h=f·θ·L/(d_x(i, j)-f·θ)。

可选的，所述的图像处理器设置立体视觉算法，所述的立体视觉算法包括以下步骤：

(2-1)、所述的图像处理器通过所述的摄像头采集环境的图像，得到图像f₁(x,y)，其中x和y为像素坐标；

(2-2)、所述的云台摄像机在垂直方向旋转θ度，旋转半径为L，所述的图像处理器通过所述的摄像头采集环境的图像，得到图像f₂(x,y)；

步骤(2-1)和(2-2)完成了两个位置的图像采集，忽略目标的移动，可视为光轴交叉的双目立体视觉系统，目标是在y轴方向形成视差，光轴交点为C。

(2-3)、将图像f₁(x,y)与f₂(x,y)进行图像匹配，并计算视差d_y(i, j)，计算深度h=f·θ·L/(d_y(i, j)-f·θ)。

首先，对于图像f₁(x,y)，根据成像的几何关系建立比例：

y¹/f=Y¹/h¹

然后，对于图像f₂(x,y)，根据成像的几何关系建立比例：

y²/f=Y²/h²

因为目标到光心O¹或者O²的距离，即深度比较大，可以将h¹与h²进行近似相等处理，合并表示为h，则：

y¹/f=Y¹/h，y²/f=Y²/h

两式相减得到：

(y¹-y²)/f=(Y¹-Y²)/h

将Y¹-Y²近似为图3中的长度Y，根据近似三角形原理，Y=θ·(L+h)，并且d_y(i, j)=y¹-y²带入上式得到：

d_y(i, j)/f=θ·L/h+θ

整理得到：

h=f·θ·L/(d_y(i, j)-f·θ)。

综上所述，本专利通过旋转云台摄像机，旋转前后拍摄的两幅图像，构造出光轴交叉的立体视觉系统，实现深度信息测量，为智能化功能扩展提供有用距离信息。