一種以立體視覺檢測障礙物的裝置與方法
【技術領域】
[0001]本發(fā)明是有關一種以立體視覺檢測障礙物的裝置與方法，特別是一種以立體視覺以立體視覺檢測障礙物的裝置與方法。
【背景技術】
[0002]科技日益進步，汽車工業(yè)隨著科技的發(fā)展，也逐漸成為擁有智能的交通工具。汽車配備多種智能型裝置，例如:障礙物檢測裝置、距離檢測裝置等。由這些裝置在某些特定狀態(tài)，例如:距離障礙物過近或偏離車道等，會適時發(fā)出警訊用以提示駕駛者注意。如此，當汽車配備智能型裝置，將可大幅將低車禍的傷亡與發(fā)生率。所以，越來越多車廠專注在智能型運輸系統(tǒng)(Intel IigentTransportat1nSystemJTS)的研發(fā)，并將其列為新車的搭載裝置。
[0003]—般傳統(tǒng)障礙物檢測裝置包括多種形式，例如:雷達式、單支鏡頭攝影機、紅外線或紅外線熱影像等。由在雷達式、紅外線或紅外線熱影像等方式其設備較為昂貴，所需的成本花費較高。而近年來我國對在圖像處理的技術研究日益進步，因此采用攝影機采集影像，再輔以后續(xù)的圖像處理，而達到檢測障礙物，不僅符合技術上的要求也達到降低成本的考慮O
[0004]然而，目前單鏡頭影像檢測系統(tǒng)發(fā)展到今，仍具有缺點有待改良，那便是無法突破遇到震動或角度變化，所造成的距離估測錯誤。例如;一般單鏡頭影像檢測系統(tǒng)僅能應用在平坦路面，對在顛簸路段或者山區(qū)路段都會因為震動與角度變化的關是造成嚴重的判斷錯誤。
[0005]因此，為了改善單鏡頭所產(chǎn)生的缺點，市面上提出了雙鏡頭影像檢測系統(tǒng)。然而，雙鏡頭影像檢測系統(tǒng)固然可以讓采集的影像更為立體化，而改善單鏡頭系統(tǒng)的不足的處，但新的問題也隨的產(chǎn)生。雙鏡頭影像檢測系統(tǒng)，其圖像處理時間是原本單鏡頭的兩倍，因此計算上所需花費的時間同樣也為早鏡頭的兩倍。如此，當汽車實際在道路上行駛，由在雙鏡頭實時(realtime)采集的影像數(shù)據(jù)量較大，所以無法實時計算出前方障礙物(人、車、電線桿等)的相關信息(距離、形狀等)，進而實時提供駕駛者適當?shù)木?。再者，由在獨立成像的多組鏡頭，無法保證其曝光點皆位在同時間，故往往需在鏡頭組間增加特別的硬件，例如影像采集處理卡等，用以將其曝光點設計為同步，或直接采用同步鏡頭組。其中，同步系統(tǒng)的解決方法是采用左影像到右影像同水平區(qū)間進行線段檢測，為線對線檢測(Iinetoline)。然而，一般廉價的相機無法達到同步采集影像，所以左、右兩攝影機所采集的左、右影像中，即使為同水線段也會有高低不同的成像。但采用同步鏡頭或多增加的硬件，其費用往往比一般相機昂貴許多，而造成整體成本的增加。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0006]本發(fā)明提出一種以立體視覺以立體視覺檢測障礙物的裝置與方法。采用復數(shù)個攝影機采集影像，而產(chǎn)生立體視覺，有效解決只利用單攝影機采集影像所產(chǎn)生的缺點。加上圖像處理模塊或算法的改良，可大幅降低影像處理所需花費的計算時間，而達到障礙物的實時檢測。再者，即使復數(shù)個攝影機的間所采集的影像為異步，但由本發(fā)明所提出的裝置與方法，即可達成解決原本傳統(tǒng)上異步影像檢測所產(chǎn)生的問題，而達到近似在同步系統(tǒng)的效果，因此本發(fā)明可采用一般廉價的攝影機，進而大幅節(jié)省成本的支出。
[0007]本發(fā)明提出一種以立體視覺檢測障礙物的裝置包括:影像采集模塊具有復數(shù)個攝影機，用以采集復數(shù)個原始影像。圖像處理模塊邊緣檢測原始影像，產(chǎn)生復數(shù)個邊緣對象與對應在每一個邊緣對象的對象信息。對象檢測模塊依據(jù)對象信息，配合復數(shù)個攝影機中兩支攝影機的焦距與水平間距，產(chǎn)生對應在每一個邊緣對象的對象相對距離。群組模塊比較對象相對距離與門坎距離，群組物件相對距離小在門坎距離的邊緣對象為障礙物，并取得對應在障礙物的障礙物相對距離。
[0008]本發(fā)明也提出一種以立體視覺檢測障礙物的方法，包括下列步驟。由復數(shù)個攝影機，采集復數(shù)個原始影像。邊緣檢測原始影像，產(chǎn)生復數(shù)個邊緣對象與對應在每一個邊緣對象的對象信息。依據(jù)對象信息，配合復數(shù)個攝影機中兩支攝影機的焦距與水平間距，產(chǎn)生對應在每一個邊緣對象的對象相對距離。比較對象相對距離與門坎距離。群組對象相對距離小在門檻距離的邊緣對象為障礙物，并取得對應障礙物的障礙物相對距離。
[0009]有關本發(fā)明的較佳實施例及其功效，配合圖式說明如后。
【附圖說明】
[0010]圖1:本發(fā)明以立體視覺檢測障礙物的裝置的方塊圖。
[0011]圖2:本發(fā)明以立體視覺檢測障礙物的裝置的細部方塊圖。
[0012]圖3A:單攝影機距離量測的示意圖。
[0013]圖3B:立體視覺距離量測的示意圖。
[0014]圖4:本發(fā)明以立體視覺檢測障礙物的方法流程圖。
【具體實施方式】
[0015]請參照圖1，該圖所示為本發(fā)明以立體視覺檢測障礙物的裝置的方塊圖。以立體視覺檢測障礙物的裝置包括:影像采集模塊10、圖像處理模塊20、對象檢測模塊30、群組模塊
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[0016]影像采集模塊10包括復數(shù)個攝影機，用以采集復數(shù)個原始影像。底下將以2個攝影機為例作說明，但攝影機數(shù)目不以2個為限。采用復數(shù)個攝影機采集影像，主要是因為如果只采用單一個攝影機，所采集到的影像無法達到立體視覺的效果，所以容易受到震動或角度的變化而造成檢測距離的誤判。因此，采用復數(shù)個攝影機就如同人眼一般，左眼與右眼同時采集影像，所采集到的左、右眼影像通過大腦處理而產(chǎn)生立體的視覺。所以，影像采集模塊10中，攝影機的數(shù)目可以兩個為組，再依需求在車輛上搭載至少組的影像采集模塊10。例如，使用在較大的車輛(大客車、卡車或公交車等)，由在視野范圍較廣且車體較大，可以采用多組的攝影機同時采集多組的原始影像，用以檢測多方的障礙物，避免視覺上的死角產(chǎn)生。
[0017]請參照圖2為以立體視覺檢測障礙物的裝置的細部方塊圖。由圖中所示，圖像處理模塊20包括:取樣單元21、平滑單元22、水平邊緣檢測單元23、水平連通單元24、垂直邊緣檢測單元25、垂直連通單元26。
[0018]以影像采集模塊10具有左右兩個攝影機為例作說明。左右兩個攝影機分別采集左原始影像與右原始影像。左、右原始影像分別經(jīng)由取樣單元21利用舍點取樣的方式，降低原始影像的分辨率。取樣單元21所執(zhí)行的動作為縮小取樣(down samp I i ng)，將輸入的原始影像的原解析影像以舍點的方式，分別掃描原始影像的水平與垂直方向，而輸出縮小尺寸的影像。由取樣單元21縮小取樣的動作，可大幅降低往后圖像處理的運算量。
[0019]平滑單元22將經(jīng)由取樣單元21處理后的原始影像，實施低通濾波的程序，消除電子或光學噪聲，并以去除影像高頻特性，提高往后邊緣檢測的效果。接下來執(zhí)行水平邊緣檢測與垂直邊緣檢測。水平邊緣檢測單元23利用邊緣檢測運算符(EdgeDetect1nOperator)檢測原始影像產(chǎn)生水平邊緣線段。其中，邊緣檢測運算符為圖像處理中的一種運算符，主要用作影像的邊緣檢測。技術上，它是一種離散性差分運算符，用來運算影像亮度函數(shù)的梯度的近似值。在影像的任何點使用此運算符，將會產(chǎn)生對應的梯度向量或是其法向量。因此，邊緣摘測運算符經(jīng)常使用在影像或圖像的邊緣檢測，可勾勒出原始影像的邊緣特征。經(jīng)由水平邊緣檢測單元23產(chǎn)生原始影像的水平邊緣線段后，水平連通單元24以八連通的方式，連接水平邊緣線段為水平端線。經(jīng)由水平連通單元24處理后，可輸出各水平端線的左右端點的坐標值與影像點數(shù)等對象信息。
[0020]同樣的，垂直邊緣檢測單元25也是利用邊緣檢測運算符檢測原始影像產(chǎn)生垂直邊緣線段。垂直連通單元26連接垂直邊緣線段為垂直端線。經(jīng)由垂直連通單元26處理后，可輸出各垂直端線的上下端點的坐標值與影像點數(shù)等對象信息。
[0021]因此，由上述公知，圖像處理模塊20將影像采集模塊10所采集的原始影像作邊緣檢測，產(chǎn)生復數(shù)個邊緣對象與對應在每一個邊緣對象的對象信息。其中，邊緣對象即包括水平端線與垂直端線，而對象信息可包括每一個邊緣對象的對象坐標值、影像點數(shù)、對象長度及對象寬度等。
[0022]請續(xù)參照圖2，由圖中所示對象檢測模塊30包括:比對單元31、搜尋單元32。
[0023]由圖中所示可發(fā)現(xiàn)，比對單元31可分為左、右兩邊。左邊的比對單元31處理左、右兩個原始影像經(jīng)由水平連通單元24所輸出的水平端線的對象信息。而右邊的比對單元31處理左、右兩個原始影像經(jīng)由垂直連通單元26所輸出的垂直端線的對象信息。由在原始影像分別由左、右兩個攝影機所顧取而來(攝影機的視角不同、光線不同等其他因素)，造成左、右兩邊的原始影像也不定完全相同。再經(jīng)由圖像處理模塊20處理后的水平/垂直端線，也并非每條端線都是屬在障礙物的邊緣對象(水平/垂直端線)。因此，必須經(jīng)由比對單元31分別比對左、右兩原始影像的水平/垂直端線的對象資訊，例如比對端線的端點坐標或影像點數(shù)等，才可產(chǎn)生疑似對象。而所謂的疑似對象是指有可能是屬在障礙物的邊緣對象。
[0024]比對單元31的比對方式可以采用下列說明的方法，但不以此為限。設左原始影像為標準影像，依次取出其所有對象的對象坐標、影像點數(shù)、物件長度、對象寬度等對象信息，與右原始影像的對象信息作比對。比對條件會依照雙鏡頭立體視覺的特性進行全區(qū)域比對，而過濾條件主要利用立體視覺的重迭區(qū)域特性，將左原始影像的每一個對象與右原始影像的每對象做進步的分析，這也就是所謂的立體視覺的效果。再利用對象長度、對象寬度的比例過濾，滿足這些條件者，則列為疑似對象。由在本發(fā)明采用上述的比對方法，產(chǎn)生疑似對象，可以克服多組攝影機的間不同步的問題。因此，本發(fā)明的影像采集模塊10中所包括的多組攝影機，可以采用一般廉價的攝影機，不須如傳統(tǒng)技術一般，需采用較昂貴的同步相機組且需多增加硬件，如此可大幅節(jié)省成本的支出。
[0025]搜尋單元32依據(jù)比對單元31所產(chǎn)生的疑似對象，回到原始影像作全區(qū)域的