基于視覺(jué)傳感器的智能車(chē)攝像頭標(biāo)定技術(shù)研究(下)

　　在單片機(jī)程序中，當(dāng)圖像預(yù)處理得到(U，V)后，可根據(jù)式5解出(Xw，Yw)，差別是(U，V)處于不同位置時(shí)用不同的參數(shù)。由于相鄰梯形有兩個(gè)點(diǎn)是復(fù)用的，所以參數(shù)不會(huì)出現(xiàn)跳躍。圖11顯示該方法效果很好。

　　文獻(xiàn)[7]中提到可以選取很多點(diǎn)，然后采用最小二乘法進(jìn)行擬合。但是由于各像素點(diǎn)失真程度不一樣(越遠(yuǎn)離圖像中心失真越嚴(yán)重)，所以最后結(jié)果可能是本來(lái)失真較小的點(diǎn)被失真較大的點(diǎn)所“拖累”，沒(méi)有一個(gè)點(diǎn)是準(zhǔn)確的。

　　情況(2)：攝像頭俯角較大，跑道會(huì)出現(xiàn)在圖像各個(gè)位置(如圖1(b)所示)，這時(shí)單片機(jī)需要對(duì)整幅圖像進(jìn)行處理。可使用下列方法。

　　這時(shí)不再讓U=Xu，V=Yu，而是設(shè)

　　從圖像中讀出多個(gè)像素坐標(biāo)(U，V)，令k初值為0.00001，通過(guò)式7解出(Xu，Yu)，根據(jù)式6通過(guò)最小二乘法解出 ，再根據(jù)式5求出(Xw，Yw)，求出擬合誤差sum_err。(這里要將式5與式6中的U、V分別換成Xu、Yu)。有關(guān)最小二乘法可參考文獻(xiàn)[8]。

　　將k累加0.00001，同樣的步驟可求出sum_err。

　　畫(huà)出k與sum_err曲線，sum_err起初隨著k增大而減小，但從某個(gè)k開(kāi)始又開(kāi)始增大，k值即取拐點(diǎn)處的值。

　　結(jié)論

　　本文根據(jù)攝像頭成像模型，導(dǎo)出逆透視變換公式，并根據(jù)兩種情況分別給出解決方案。該解決方案方便可行，可供各參賽攝像頭隊(duì)伍參考。

　　參考文獻(xiàn)：

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　　[6]陳易廳，蘇文友，關(guān)振明. 華南理工大學(xué)“急速”隊(duì)技術(shù)報(bào)告[R].2009:22-23.

　　[7]胡晨暉，陸佳南，陳立剛. 上海交通大學(xué)“CyberSmart”隊(duì)技術(shù)報(bào)告[R].2007:90-92.

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