本發(fā)明涉及一種計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)，尤其是一種快速高精度雙目視差匹配方法。

背景技術(shù)：

人類(lèi)視覺(jué)不僅可以分辨出顏色、外形等特征，還能通過(guò)雙目所看到的不同圖像的差別，分辨出物體的深度信息。雙目視覺(jué)是機(jī)器視覺(jué)的一個(gè)重要形式，它是基于視差原理并利用不同位置的兩臺(tái)攝像裝置拍攝同一場(chǎng)景，通過(guò)計(jì)算空間點(diǎn)在兩幅圖像中的視差，來(lái)獲取物體的三維幾何信息的方法。融合兩只眼獲得的圖像并觀察它們之間的差別，使我們可以獲得明顯的深度感，建立特征間的對(duì)應(yīng)關(guān)系，將同一空間物理點(diǎn)在不同圖像中的映像點(diǎn)對(duì)應(yīng)起來(lái)。

根據(jù)雙目視覺(jué)原理，一旦獲取了空間點(diǎn)的視差，如果能夠在圖像坐標(biāo)系中確定兩個(gè)匹配點(diǎn)，并知道其各自的圖像坐標(biāo)，那么就可以獲得空間點(diǎn)的深度信息。

因此，實(shí)現(xiàn)深度信息獲取的關(guān)鍵是獲得空間點(diǎn)在左右圖像平面內(nèi)的一個(gè)匹配對(duì)，而立體匹配問(wèn)題則是實(shí)現(xiàn)深度獲取的關(guān)鍵。

雙目立體匹配問(wèn)題是一個(gè)"病態(tài)"問(wèn)題，雙目立體匹配實(shí)施要考慮諸多因素，并以計(jì)算復(fù)雜度和穩(wěn)定性等總體性能指標(biāo)來(lái)衡量方案實(shí)施的可行性和有效性。

立體匹配的算法很多，主要有區(qū)域匹配算法、特征匹配算法、基于全局約束算法、圖割算法和基于人工智能的算法。

區(qū)域匹配算法通過(guò)固定尺寸窗口進(jìn)行代價(jià)聚集，運(yùn)算速度快，但在低紋理和深度不連續(xù)區(qū)域匹配效果差；特征匹配算法只能得到稀疏的視差場(chǎng)，要獲得密集的視差場(chǎng)必須通過(guò)復(fù)雜的差值過(guò)程，往往適用于具有特征信息顯著的環(huán)境中；基于全局約束算法雖然能夠通過(guò)構(gòu)建復(fù)雜的能量函數(shù)模型得到高精度的匹配結(jié)果，但計(jì)算速度慢，并且對(duì)計(jì)算機(jī)的內(nèi)存需求較大；圖割算法雖然能獲得密集的結(jié)果，但是容易產(chǎn)生較大的匹配誤差。

視差和深度的關(guān)系如下：

參考圖1，由于三角形CtMP與三角形CtLPt相似，可得xl/x=F/z，同理根據(jù)三角形相似可得xr/(x-B)=F/z。

兩個(gè)方程可得：z=BF/(xl-xr) ，其中xl-xr為視差，B為兩個(gè)攝像機(jī)的基線的距離，F(xiàn)為相機(jī)的焦距。

對(duì)于左相機(jī)的任意一個(gè)點(diǎn)，都要到有圖中匹配一個(gè)點(diǎn)，假設(shè)圖像的寬高為（W和H）有圖的搜索范圍為（H*V)，則計(jì)算量為W*H*H*V。

通常取值如下:W=1280;H=730;H（水平）= 100;V = 5。計(jì)算量會(huì)非常大。

為了降低計(jì)算量，一般方法都使用外極線約束，把V減小到1，參考圖2的左圖，可知過(guò)場(chǎng)景點(diǎn)和A/B圖的該點(diǎn)的投影點(diǎn)的平面被稱(chēng)為外極平面，而該平面與A、B圖的交線是一條直線（因?yàn)閮蓚€(gè)攝像機(jī)的垂直視差為0），但是由于攝像機(jī)的位置不能絕對(duì)的水平等誤差因素導(dǎo)致了對(duì)應(yīng)點(diǎn)有可能不在外極線上，所以一般使用圖像標(biāo)定然后矯正的方法。

下面的稀疏采樣的步驟是快速高精度雙目視差匹配中必須要做的步驟：

在左圖中稀疏采樣，得到稀疏采樣點(diǎn)，并用這些稀疏采樣點(diǎn)去右圖中匹配得到對(duì)應(yīng)點(diǎn)。左圖是雙目攝像頭中位于左側(cè)的攝像頭拍攝的圖像；右圖是雙目攝像頭位于右側(cè)的攝像頭拍攝的圖像。

對(duì)于不具有典型性的應(yīng)用環(huán)境，上述步驟的運(yùn)算量和識(shí)別精度是一對(duì)天然的矛盾，沒(méi)有算法能夠同時(shí)在兩個(gè)方面得到優(yōu)化。

上述步驟中的稀疏采樣，如果采樣頻率低則后續(xù)的場(chǎng)景深度模型的識(shí)別精度低，而如果采樣頻率高，又會(huì)帶來(lái)很大的運(yùn)算量，影響圖像識(shí)別的速度。

而對(duì)于道路環(huán)境圖像識(shí)別領(lǐng)域來(lái)說(shuō)，所處理的圖像具有強(qiáng)烈的典型性，絕大部分圖像會(huì)滿(mǎn)足一種或多種模式?，F(xiàn)有技術(shù)中沒(méi)有方案針對(duì)道路環(huán)境圖像識(shí)別領(lǐng)域進(jìn)行差異化專(zhuān)業(yè)化的研究，能夠?qū)崿F(xiàn)快速的高精度識(shí)別。

因此，提出一種解決現(xiàn)有匹配算法缺點(diǎn)的雙目視覺(jué)匹配算法是亟待解決的問(wèn)題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

因此，本發(fā)明要解決的問(wèn)題是：如何利用道路環(huán)境圖像的上述特性，針對(duì)道路環(huán)境圖像識(shí)別這個(gè)特定領(lǐng)域，開(kāi)發(fā)出高速高精度的視差識(shí)別方法。

本發(fā)明提供了：一種區(qū)域化設(shè)置稀疏采樣頻率和立體匹配中選擇采樣點(diǎn)的方法，包括：步驟10：從雙目攝像設(shè)備獲取一個(gè)圖像對(duì)，包括左攝像設(shè)備獲得的左圖和右攝像頭獲取的右圖，左圖和右圖是同時(shí)拍攝的；步驟11：設(shè)置水平方向的區(qū)域劃分線，中間區(qū)域的劃分線間隔相對(duì)小，兩側(cè)區(qū)域的劃分線間隔相對(duì)大，劃分出N個(gè)區(qū)域；步驟12：設(shè)置垂直方向的區(qū)域劃分線，中間區(qū)域的劃分線間隔相對(duì)小，兩側(cè)區(qū)域的劃分線間隔相對(duì)大，劃分出M個(gè)區(qū)域；步驟13：根據(jù)水平劃分線和垂直劃分線，將圖像劃分為N*M個(gè)區(qū)域；步驟14：根據(jù)劃分的區(qū)域，在左圖中從每個(gè)區(qū)域中選擇相同數(shù)量的P個(gè)特征點(diǎn)作為稀疏采樣點(diǎn)；步驟15：針對(duì)在左圖中稀疏采樣獲得的P個(gè)稀疏采樣點(diǎn)，在右圖中搜索與之匹配的對(duì)應(yīng)點(diǎn)，從而獲得P個(gè)匹配點(diǎn)對(duì)。

優(yōu)選的，其中的步驟11具體為：整個(gè)圖像水平方向劃分為11個(gè)區(qū)域，從上到下分別為區(qū)域1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11，區(qū)域6的寬度為單位1，區(qū)域5,7的寬度為區(qū)域6寬度的1.2倍，區(qū)域4，8的寬度是區(qū)域5,7的1.2倍，區(qū)域3,9的寬度是區(qū)域4,8的1.2倍，區(qū)域2,10的寬度是區(qū)域3,7的1.2倍，區(qū)域1,11的寬度是區(qū)域2,8的1.2倍；

優(yōu)選的，其中的步驟12具體為：整個(gè)圖像垂直方向劃分為11個(gè)區(qū)域，從左到右分別為區(qū)域1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11，區(qū)域6的寬度為單位1，區(qū)域5,7的寬度為區(qū)域6寬度的1.2倍，區(qū)域4，8的寬度是區(qū)域5,7的1.2倍，區(qū)域3,9的寬度是區(qū)域4,8的1.2倍，區(qū)域2,10的寬度是區(qū)域3,7的1.2倍，區(qū)域1,11的寬度是區(qū)域2,8的1.2倍。

優(yōu)選的，其中步驟11和步驟12具體為：根據(jù)前一幀圖像的識(shí)別中識(shí)別出來(lái)的道路和天空在圖像中的占比來(lái)動(dòng)態(tài)設(shè)置區(qū)域間隔，道路和天空部分使用大間隔，中間部分使用小間隔。

優(yōu)選的，步驟15具體為：在這個(gè)區(qū)域中等間距挑選P個(gè)點(diǎn)或者選取最強(qiáng)特征的P個(gè)點(diǎn)。

優(yōu)選的，在步驟11之前還包括：根據(jù)歷史數(shù)據(jù)獲得車(chē)輛方向與車(chē)道方向的偏差，例如根據(jù)上一幀圖像中識(shí)別出來(lái)的車(chē)道方向與光軸方向的偏差；并根據(jù)歷史數(shù)據(jù)獲得在預(yù)定距離內(nèi)車(chē)道將發(fā)生的彎曲，以及彎曲的方向和程度；如果沒(méi)有偏差和彎曲發(fā)生，則采用步驟11-14的方式來(lái)設(shè)置采樣點(diǎn)，否則根據(jù)偏差和彎曲情況來(lái)調(diào)整步驟12中垂直劃分線的劃分，將圖像中間區(qū)域，當(dāng)前車(chē)道所面向的區(qū)域，以及即將發(fā)生的彎曲所指向的方向都作為重要區(qū)域，采用相對(duì)小的劃分區(qū)域。

本發(fā)明還提出了一種區(qū)域化設(shè)置稀疏采樣頻率和立體匹配中選擇采樣點(diǎn)的系統(tǒng)，包括：圖像獲取裝置，用于從雙目攝像設(shè)備獲取一個(gè)圖像對(duì)，包括左攝像設(shè)備獲得的左圖和右攝像頭獲取的右圖，左圖和右圖是同時(shí)拍攝的；水平區(qū)域設(shè)置裝置，用于設(shè)置水平方向的區(qū)域劃分線，中間區(qū)域的劃分線間隔相對(duì)小，兩側(cè)區(qū)域的劃分線間隔相對(duì)大，劃分出N個(gè)區(qū)域；垂直區(qū)域設(shè)置裝置，用于設(shè)置垂直方向的區(qū)域劃分線，中間區(qū)域的劃分線間隔相對(duì)小，兩側(cè)區(qū)域的劃分線間隔相對(duì)大，劃分出M個(gè)區(qū)域；區(qū)域劃分裝置，用于根據(jù)水平劃分線和垂直劃分線，將圖像劃分為N*M個(gè)區(qū)域；采樣點(diǎn)設(shè)置裝置，用于根據(jù)劃分的區(qū)域，在左圖中從每個(gè)區(qū)域中選擇相同數(shù)量的P個(gè)特征點(diǎn)作為稀疏采樣點(diǎn)；匹配裝置，用于針對(duì)在左圖中稀疏采樣獲得的P個(gè)稀疏采樣點(diǎn)，在右圖中搜索與之匹配的對(duì)應(yīng)點(diǎn)，從而獲得P個(gè)匹配點(diǎn)對(duì)。

優(yōu)選的，其中的水平區(qū)域設(shè)置裝置具體執(zhí)行：整個(gè)圖像水平方向劃分為11個(gè)區(qū)域，從上到下分別為區(qū)域1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11，區(qū)域6的寬度為單位1，區(qū)域5,7的寬度為區(qū)域6寬度的1.2倍，區(qū)域4，8的寬度是區(qū)域5,7的1.2倍，區(qū)域3,9的寬度是區(qū)域4,8的1.2倍，區(qū)域2,10的寬度是區(qū)域3,7的1.2倍，區(qū)域1,11的寬度是區(qū)域2,8的1.2倍；

優(yōu)選的，其中的垂直區(qū)域設(shè)置裝置具體執(zhí)行：整個(gè)圖像垂直方向劃分為11個(gè)區(qū)域，從左到右分別為區(qū)域1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11，區(qū)域6的寬度為單位1，區(qū)域5,7的寬度為區(qū)域6寬度的1.2倍，區(qū)域4，8的寬度是區(qū)域5,7的1.2倍，區(qū)域3,9的寬度是區(qū)域4,8的1.2倍，區(qū)域2,10的寬度是區(qū)域3,7的1.2倍，區(qū)域1,11的寬度是區(qū)域2,8的1.2倍。

優(yōu)選的，其中的水平區(qū)域設(shè)置裝置和垂直區(qū)域設(shè)置裝置具體執(zhí)行：根據(jù)前一幀圖像的識(shí)別中識(shí)別出來(lái)的道路和天空在圖像中的占比來(lái)動(dòng)態(tài)設(shè)置區(qū)域間隔，道路和天空部分使用大間隔，中間部分使用小間隔。

優(yōu)選的，其中的采樣點(diǎn)設(shè)置裝置具體為：在這個(gè)區(qū)域中等間距挑選P個(gè)點(diǎn)或者選取最強(qiáng)特征的P個(gè)點(diǎn)。

本發(fā)明還提出了一種計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，包括：中央處理器，存儲(chǔ)器，該存儲(chǔ)器上存儲(chǔ)了可執(zhí)行的計(jì)算機(jī)指令，該指令由該中央處理器來(lái)執(zhí)行，以實(shí)現(xiàn)以下步驟：步驟10：從雙目攝像設(shè)備獲取一個(gè)圖像對(duì)，包括左攝像設(shè)備獲得的左圖和右攝像頭獲取的右圖，左圖和右圖是同時(shí)拍攝的；步驟11：設(shè)置水平方向的區(qū)域劃分線，中間區(qū)域的劃分線間隔相對(duì)小，兩側(cè)區(qū)域的劃分線間隔相對(duì)大，劃分出N個(gè)區(qū)域；步驟12：設(shè)置垂直方向的區(qū)域劃分線，中間區(qū)域的劃分線間隔相對(duì)小，兩側(cè)區(qū)域的劃分線間隔相對(duì)大，劃分出M個(gè)區(qū)域；步驟13：根據(jù)水平劃分線和垂直劃分線，將圖像劃分為N*M個(gè)區(qū)域；步驟14：根據(jù)劃分的區(qū)域，在左圖中從每個(gè)區(qū)域中選擇相同數(shù)量的P個(gè)特征點(diǎn)作為稀疏采樣點(diǎn)；

步驟15：針對(duì)在左圖中稀疏采樣獲得的P個(gè)稀疏采樣點(diǎn)，在右圖中搜索與之匹配的對(duì)應(yīng)點(diǎn)，從而獲得P個(gè)匹配點(diǎn)對(duì)。

本發(fā)明通過(guò)將圖像劃分成多個(gè)區(qū)域，不同區(qū)域具有不同的大小，從而使得不同區(qū)域的采樣頻率不同，從而能夠很好的兼顧采樣精度和計(jì)算效率。

附圖說(shuō)明

為了更清楚地說(shuō)明本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案，下面將對(duì)實(shí)施例中所需要使用的附圖作簡(jiǎn)單地介紹，顯而易見(jiàn)地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實(shí)施例，對(duì)于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來(lái)講，在不付出創(chuàng)造性勞動(dòng)的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其它的附圖。

圖1是視差和深度的關(guān)系的第一個(gè)原理圖；

圖2是視差和深度的關(guān)系的第二個(gè)原理圖；

圖3是描述根據(jù)本發(fā)明第一個(gè)實(shí)施例的區(qū)域化設(shè)置稀疏采樣頻率和立體匹配中選擇采樣點(diǎn)的方法的流程圖；

圖4是描述了根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的一種區(qū)域化設(shè)置稀疏采樣頻率和立體匹配中選擇采樣點(diǎn)的方法的一個(gè)具體圖像的區(qū)域劃分；

圖5是描述根據(jù)本發(fā)明第二個(gè)實(shí)施例的區(qū)域化設(shè)置稀疏采樣頻率和立體匹配中選擇采樣點(diǎn)的方法的流程圖；

圖6是描述根據(jù)本發(fā)明第三個(gè)實(shí)施例的區(qū)域化設(shè)置稀疏采樣頻率和立體匹配中選擇采樣點(diǎn)的系統(tǒng)的框圖；

圖7是描述根據(jù)本發(fā)明第四個(gè)實(shí)施例的區(qū)域化設(shè)置稀疏采樣頻率和立體匹配中選擇采樣點(diǎn)的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的框圖。

具體實(shí)施方式

下面將結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例中的附圖，對(duì)本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實(shí)施例僅僅是本發(fā)明一部分實(shí)施例，而不是全部的實(shí)施例?；诒景l(fā)明中的實(shí)施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒(méi)有做出創(chuàng)造性勞動(dòng)前提下所獲得的所有其它實(shí)施例，都屬于本發(fā)明保護(hù)的范圍。

由于道路環(huán)境圖像具有如下特點(diǎn)：

1）視差連續(xù)性：圖像的前景中的物體和背景的視差是連續(xù)的，

鄰近的圖像的像素值很接近，其投影也很相似，視差幾乎相等，僅僅是物體和背景之間的邊界不適合連續(xù)性。例如，圖像中出現(xiàn)的汽車(chē)圖案，往往尺寸上占據(jù)圖像中較大比率，在這部分圖像上的像素值是很接近的。只有在你汽車(chē)圖案與其他背景圖案相互銜接的地方才有明顯的像素值差異。

2）在所攝圖像的不同的預(yù)定位置，出現(xiàn)某類(lèi)圖像元素的概率很高。例如，圖像上部往往是天空的圖像，圖像下部往往是道路的圖像，圖像的左右兩側(cè)一般是建筑物的圖像，圖像中間往往是車(chē)輛的圖像。圖像元素在圖像中的位置會(huì)存現(xiàn)某些固定的模式。

3）連續(xù)幀圖像之間是連續(xù)變化的，所以與視差，深度等需要識(shí)別的參量也具有連續(xù)變化的特性。

參考附圖3來(lái)描述根據(jù)本發(fā)明第一個(gè)實(shí)施例的區(qū)域化設(shè)置稀疏采樣頻率和立體匹配中選擇采樣點(diǎn)的方法。

本發(fā)明的發(fā)明人發(fā)現(xiàn)，對(duì)道路環(huán)境圖像進(jìn)行深度識(shí)別，目的是將識(shí)別出的信息用于汽車(chē)的輔助駕駛或自動(dòng)駕駛。因此，對(duì)于輔助駕駛或自動(dòng)駕駛這樣的后續(xù)應(yīng)用，圖像的不同區(qū)域的重要性是不同的，圖像的不同區(qū)域的深度識(shí)別難度也是不同的。

常規(guī)的道路環(huán)境圖像，從垂直方向?qū)D像的各個(gè)區(qū)域進(jìn)行劃分，最下面一般是路面占比很大，最上面則是天空占比很大，中間部分則是前車(chē)，交通標(biāo)志，行人，道路兩側(cè)的建筑等信息。而從水平方向?qū)D像的各個(gè)區(qū)域劃分，最外側(cè)一般是道路以外的信息，例如建筑物，綠化帶等內(nèi)容，較外側(cè)一般是兩側(cè)車(chē)道上的信息，中間一般是本車(chē)道上的信息。

根據(jù)上述研究，發(fā)明人提出了一種區(qū)域化設(shè)置稀疏采樣頻率和立體匹配中選擇采樣點(diǎn)的方法，包括：

步驟10：從雙目攝像設(shè)備獲取一個(gè)圖像對(duì)，包括左攝像設(shè)備獲得的左圖和右攝像頭獲取的右圖，左圖和右圖是同時(shí)拍攝的。

步驟11：設(shè)置水平方向的區(qū)域劃分線，例如劃分為N個(gè)區(qū)域。方案1：中間區(qū)域的劃分線間隔相對(duì)小，兩側(cè)區(qū)域的劃分線間隔相對(duì)大，寬度是預(yù)先設(shè)置，不會(huì)隨意變化的，例如將整個(gè)圖像水平方向劃分為11個(gè)區(qū)域，從上到下分別為區(qū)域1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11，區(qū)域6的寬度為單位1，區(qū)域5,7的寬度為區(qū)域6寬度的1.2倍，區(qū)域4，8的寬度是區(qū)域5,7的1.2倍，區(qū)域3,9的寬度是區(qū)域4,8的1.2倍，區(qū)域2,10的寬度是區(qū)域3,7的1.2倍，區(qū)域1,11的寬度是區(qū)域2,8的1.2倍。方案2：由于本案應(yīng)用于道路環(huán)境的識(shí)別，所以前一幀圖像是已經(jīng)被識(shí)別了的，根據(jù)前一幀圖像的識(shí)別中識(shí)別出來(lái)的道路和天空在圖像中的占比來(lái)動(dòng)態(tài)設(shè)置區(qū)域間隔，道路和天空部分使用大間隔，中間部分使用小間隔。

步驟12：設(shè)置垂直方向的區(qū)域劃分線，例如劃分為M個(gè)區(qū)域。與水平線設(shè)置類(lèi)似也有固定設(shè)置和動(dòng)態(tài)設(shè)置兩個(gè)方案。

步驟13：根據(jù)水平劃分線和垂直劃分線，將圖像劃分為N*M個(gè)區(qū)域。

步驟14：根據(jù)劃分的區(qū)域，在左圖中從每個(gè)區(qū)域中選擇相同數(shù)量的P個(gè)特征點(diǎn)作為稀疏采樣點(diǎn)，例如是P個(gè)。這P個(gè)特征點(diǎn)的選擇的方案有：1）在這個(gè)區(qū)域中等間距挑選P個(gè)點(diǎn)；2）選取最強(qiáng)特征的P個(gè)點(diǎn)。

步驟15：針對(duì)在左圖中稀疏采樣獲得的P個(gè)稀疏采樣點(diǎn)，在右圖中搜索與之匹配的對(duì)應(yīng)點(diǎn)，從而獲得P個(gè)匹配點(diǎn)對(duì)。如何獲得匹配點(diǎn)是本領(lǐng)域技術(shù)人員熟知的現(xiàn)有技術(shù)，主要是通過(guò)比較左右兩個(gè)圖中點(diǎn)的像素值的相近程度來(lái)得到。

附圖4描述了根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的一種區(qū)域化設(shè)置稀疏采樣頻率和立體匹配中選擇采樣點(diǎn)的方法的一個(gè)具體圖像的區(qū)域劃分。

實(shí)施例2

參考附圖5來(lái)描述根據(jù)本發(fā)明第二個(gè)實(shí)施例的區(qū)域化設(shè)置稀疏采樣頻率和立體匹配中選擇采樣點(diǎn)的方法。

實(shí)施例1只是考慮了雙目攝像頭所攝圖像的情況，默認(rèn)了攝像頭所對(duì)方向是最重要的方向。由于車(chē)輛在行駛過(guò)程中，情況會(huì)復(fù)雜很多，例如，車(chē)輛方向與車(chē)道方向不平行的問(wèn)題（如果車(chē)道是直的，那么車(chē)輛方向會(huì)在短時(shí)間內(nèi)回歸為車(chē)道方向），車(chē)道本身存在轉(zhuǎn)彎或小幅度彎曲的問(wèn)題（車(chē)輛現(xiàn)在與當(dāng)前車(chē)道平行，一段時(shí)間后會(huì)和后續(xù)車(chē)道的方向平行），都會(huì)使得所攝圖像的中間不一定是最重要部分，或者說(shuō)外側(cè)也會(huì)存在重要區(qū)域的問(wèn)題。由于當(dāng)前圖像還沒(méi)有進(jìn)行分析，所以有必要借助之前圖像的分析結(jié)果。因此，基于這樣的考慮，本發(fā)明的發(fā)明人又給出了進(jìn)一步的更加細(xì)化的技術(shù)方案。

步驟21：根據(jù)歷史數(shù)據(jù)獲得車(chē)輛方向與車(chē)道方向的偏差，例如根據(jù)上一幀圖像中識(shí)別出來(lái)的車(chē)道方向與光軸方向的偏差。

步驟22：根據(jù)歷史數(shù)據(jù)獲得在預(yù)定距離內(nèi)車(chē)道將發(fā)生的彎曲，以及彎曲的方向和程度。步驟21和步驟22中對(duì)車(chē)道的識(shí)別的具體方式屬于現(xiàn)有技術(shù)，車(chē)道識(shí)別是交通環(huán)境圖像識(shí)別的基本內(nèi)容，本領(lǐng)域技術(shù)人員可以根據(jù)要求來(lái)實(shí)現(xiàn)。

步驟23：如果沒(méi)有偏差和彎曲發(fā)生，則采用步驟11-14的方式來(lái)設(shè)置采樣點(diǎn)，否則根據(jù)偏差和彎曲情況來(lái)調(diào)整步驟12中垂直劃分線的劃分，將圖像中間區(qū)域，當(dāng)前車(chē)道所面向的區(qū)域，以及即將發(fā)生的彎曲所指向的方向都作為重要區(qū)域，采用相對(duì)小的劃分區(qū)域。

步驟24：針對(duì)在左圖中稀疏采樣獲得的P個(gè)稀疏采樣點(diǎn)，在右圖中搜索與之匹配的對(duì)應(yīng)點(diǎn)，從而獲得P個(gè)匹配點(diǎn)對(duì)。如何獲得匹配點(diǎn)是本領(lǐng)域技術(shù)人員熟知的現(xiàn)有技術(shù)，主要是通過(guò)比較左右兩個(gè)圖中點(diǎn)的像素值的相近程度來(lái)得到。

參考附圖6來(lái)描述根據(jù)本發(fā)明第三個(gè)實(shí)施例的區(qū)域化設(shè)置稀疏采樣頻率和立體匹配中選擇采樣點(diǎn)的系統(tǒng)。

一種區(qū)域化設(shè)置稀疏采樣頻率和立體匹配中選擇采樣點(diǎn)的系統(tǒng)，包括：

圖像對(duì)獲取裝置，用于從雙目攝像設(shè)備獲取一個(gè)圖像對(duì)，包括左攝像設(shè)備獲得的左圖和右攝像頭獲取的右圖，左圖和右圖是同時(shí)拍攝的。

水平區(qū)域設(shè)置裝置，用于設(shè)置水平方向的區(qū)域劃分線，例如劃分為N個(gè)區(qū)域。方案1：中間區(qū)域的劃分線間隔相對(duì)小，兩側(cè)區(qū)域的劃分線間隔相對(duì)大，寬度是預(yù)先設(shè)置，不會(huì)隨意變化的，例如將整個(gè)圖像水平方向劃分為11個(gè)區(qū)域，從上到下分別為區(qū)域1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11，區(qū)域6的寬度為單位1，區(qū)域5,7的寬度為區(qū)域6寬度的1.2倍，區(qū)域4，8的寬度是區(qū)域5,7的1.2倍，區(qū)域3,9的寬度是區(qū)域4,8的1.2倍，區(qū)域2,10的寬度是區(qū)域3,7的1.2倍，區(qū)域1,11的寬度是區(qū)域2,8的1.2倍。方案2：由于本案應(yīng)用于道路環(huán)境的識(shí)別，所以前一幀圖像是已經(jīng)被識(shí)別了的，根據(jù)前一幀圖像的識(shí)別中識(shí)別出來(lái)的道路和天空在圖像中的占比來(lái)動(dòng)態(tài)設(shè)置區(qū)域間隔，道路和天空部分使用大間隔，中間部分使用小間隔。

垂直區(qū)域設(shè)置裝置，用于設(shè)置垂直方向的區(qū)域劃分線，例如劃分為M個(gè)區(qū)域。與水平線設(shè)置類(lèi)似也有固定設(shè)置和動(dòng)態(tài)設(shè)置兩個(gè)方案。

區(qū)域劃分裝置，用于根據(jù)水平劃分線和垂直劃分線，將圖像劃分為N*M個(gè)區(qū)域。

采樣點(diǎn)設(shè)置裝置，用于根據(jù)劃分的區(qū)域，在左圖中從每個(gè)區(qū)域中選擇相同數(shù)量的P個(gè)特征點(diǎn)作為稀疏采樣點(diǎn)，例如是P個(gè)。這P個(gè)特征點(diǎn)的選擇的方案有：1）在這個(gè)區(qū)域中等間距挑選P個(gè)點(diǎn)；2）選取最強(qiáng)特征的P個(gè)點(diǎn)。

匹配裝置，用于針對(duì)在左圖中稀疏采樣獲得的P個(gè)稀疏采樣點(diǎn)，在右圖中搜索與之匹配的對(duì)應(yīng)點(diǎn)，從而獲得P個(gè)匹配點(diǎn)對(duì)。如何獲得匹配點(diǎn)是本領(lǐng)域技術(shù)人員熟知的現(xiàn)有技術(shù)，主要是通過(guò)比較左右兩個(gè)圖中點(diǎn)的像素值的相近程度來(lái)得到。

參考附圖7來(lái)描述根據(jù)本發(fā)明第四個(gè)實(shí)施例的一種區(qū)域化設(shè)置稀疏采樣頻率和立體匹配中選擇采樣點(diǎn)的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)。

該系統(tǒng)包括：

中央處理器，

存儲(chǔ)器，該存儲(chǔ)器上存儲(chǔ)了可執(zhí)行的計(jì)算機(jī)指令，該指令由該中央處理器來(lái)執(zhí)行，以實(shí)現(xiàn)以下步驟：

步驟10：從雙目攝像設(shè)備獲取一個(gè)圖像對(duì)，包括左攝像設(shè)備獲得的左圖和右攝像頭獲取的右圖，左圖和右圖是同時(shí)拍攝的。

步驟11：設(shè)置水平方向的區(qū)域劃分線，例如劃分為N個(gè)區(qū)域。方案1：中間區(qū)域的劃分線間隔相對(duì)小，兩側(cè)區(qū)域的劃分線間隔相對(duì)大，寬度是預(yù)先設(shè)置，不會(huì)隨意變化的，例如將整個(gè)圖像水平方向劃分為11個(gè)區(qū)域，從上到下分別為區(qū)域1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11，區(qū)域6的寬度為單位1，區(qū)域5,7的寬度為區(qū)域6寬度的1.2倍，區(qū)域4，8的寬度是區(qū)域5,7的1.2倍，區(qū)域3,9的寬度是區(qū)域4,8的1.2倍，區(qū)域2,10的寬度是區(qū)域3,7的1.2倍，區(qū)域1,11的寬度是區(qū)域2,8的1.2倍。方案2：由于本案應(yīng)用于道路環(huán)境的識(shí)別，所以前一幀圖像是已經(jīng)被識(shí)別了的，根據(jù)前一幀圖像的識(shí)別中識(shí)別出來(lái)的道路和天空在圖像中的占比來(lái)動(dòng)態(tài)設(shè)置區(qū)域間隔，道路和天空部分使用大間隔，中間部分使用小間隔。

步驟12：設(shè)置垂直方向的區(qū)域劃分線，例如劃分為M個(gè)區(qū)域。與水平線設(shè)置類(lèi)似也有固定設(shè)置和動(dòng)態(tài)設(shè)置兩個(gè)方案。

步驟13：根據(jù)水平劃分線和垂直劃分線，將圖像劃分為N*M個(gè)區(qū)域。

步驟14：根據(jù)劃分的區(qū)域，在左圖中從每個(gè)區(qū)域中選擇相同數(shù)量的P個(gè)特征點(diǎn)作為稀疏采樣點(diǎn)，例如是P個(gè)。這P個(gè)特征點(diǎn)的選擇的方案有：1）在這個(gè)區(qū)域中等間距挑選P個(gè)點(diǎn)；2）選取最強(qiáng)特征的P個(gè)點(diǎn)。

步驟15：針對(duì)在左圖中稀疏采樣獲得的P個(gè)稀疏采樣點(diǎn)，在右圖中搜索與之匹配的對(duì)應(yīng)點(diǎn)，從而獲得P個(gè)匹配點(diǎn)對(duì)。如何獲得匹配點(diǎn)是本領(lǐng)域技術(shù)人員熟知的現(xiàn)有技術(shù)，主要是通過(guò)比較左右兩個(gè)圖中點(diǎn)的像素值的相近程度來(lái)得到。

本說(shuō)明書(shū)中的各個(gè)實(shí)施例均采用遞進(jìn)的方式描述，各個(gè)實(shí)施例之間相同相似的部分互相參見(jiàn)即可，每個(gè)實(shí)施例重點(diǎn)說(shuō)明的都是與其他實(shí)施例的不同之處。尤其，對(duì)于設(shè)備實(shí)施例而言，由于其基本相似于方法實(shí)施例，所以描述得比較簡(jiǎn)單，相關(guān)之處參見(jiàn)方法實(shí)施例的部分說(shuō)明即可。

本領(lǐng)域普通技術(shù)人員可以理解實(shí)現(xiàn)上述實(shí)施例方法中的全部或部分流程，是可以通過(guò)計(jì)算機(jī)程序來(lái)指令相關(guān)的硬件來(lái)完成，所述的程序可存儲(chǔ)于一計(jì)算機(jī)可讀取存儲(chǔ)介質(zhì)中，該程序在執(zhí)行時(shí)，可包括如上述各方法的實(shí)施例的流程。其中，所述的存儲(chǔ)介質(zhì)可為磁碟、光盤(pán)、只讀存儲(chǔ)記憶體（Read-Only Memory，ROM）或隨機(jī)存儲(chǔ)記憶體（Random Access Memory，RAM）等。

上述實(shí)施例并不限制本發(fā)明，對(duì)于本技術(shù)領(lǐng)域的普通技術(shù)人員來(lái)說(shuō)，在不脫離本發(fā)明原理的前提下，還可以做出若干改進(jìn)和變化，這些改進(jìn)和變化也應(yīng)視為本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。