面向全景泊车的全景鸟瞰图生成算法研究与应用

摘要

作为全景泊车系统中的核心技术，全景鸟瞰图生成算法的研究对消除驾驶员视角盲区、安全泊车以及保护行人具有十分重大的现实意义。算法对安装在车身的多个摄像头采集的图像做畸变校正，通过矩阵变换生成鸟瞰图，基于特征匹配确定融合区域，使用融合算法将图片拼接生成全景鸟瞰图，提供给驾驶员车身四周360°影像。目前汽车厂商和科研机构对全景鸟瞰图技术的研究十分重视，已提出了一系列解决方案，如环视影像系统、鸟瞰视觉环视驾驶系统等。但是这些技术在全景泊车的应用中存在着拼接效果不好、图像畸变较为明显等的缺点。
　　本文在分析了现有全景泊车技术的基础上，研究了全景鸟瞰图生成算法中的关键技术，设计了面向全景泊车的全景鸟瞰图生成算法：对鱼眼镜头拍摄的图像做畸变校正处理，将其投影到一个以虚拟视点为原点的鸟瞰坐标系下；通过基于KAZE的快速特征点检测算法确定融合区域，最后利用图像重叠区域融合算法拼接图像，生成车身四周的全景鸟瞰图。具体工作如下：
　　首先，针对鱼眼镜头畸变较大的问题，基于球面投影的鱼眼镜头模型，提出了快速鱼眼图像畸变校正算法，并使用反向透视填充法填充未赋值点，实现了对鱼眼镜头的快速标定和畸变校正。
　　其次，针对特征点检测效率低的问题，提出了基于 KAZE的快速特征点检测算法，利用快速扩散方程提高了步长计算函数的效率，解决了加性算子分裂算法进行非线性扩散滤波时速度较低的问题。
　　再次，针对多幅图像间灰度值和白平衡差异造成的拼接效果不好的问题，提出了基于缝合线和加权融合的图像重叠区域融合算法，改善了拼接区域做融合处理的效果。
　　最后，针对应用中的实时响应问题，建立模式匹配字典，使用字典查找方式生成图像，提高了算法的速度。
　　经实验证明该全景鸟瞰图生成算法具有较好的图像生成效果和生成速度，可以应用于全景泊车系统中。

目录

声明

1 绪论

1.1 研究背景和意义

1.2 国内外研究现状

1.3 论文的组织结构与研究的主要工作

2 快速鱼眼图像畸变校正算法

2.1 鱼眼摄像机模型及标定方法

2.2 鱼眼镜头畸变校正

2.3 鸟瞰图变换算法

2.4 实验结果

2.5 本章总结

3 基于KAZE的快速特征点检测算法

3.1 图像配准

3.2 快速特征点检测算法

3.3 特征匹配查找及筛选

3.4 实验结果

3.5 本章总结

4 基于缝合线和加权融合的图像重叠区域融合算法

4.1 图像融合算法

4.2 图像重叠区域融合算法

4.3 实验结果

4.4 本章总结

5 全景泊车仿真系统

5.1 仿真系统总体设计

5.2 模式字典匹配

5.3 仿真系统实现

6 总结与展望

致谢

攻读硕士期间主要成果

主要参考文献