Анализ способов и алгоритмов определения параметров объекта и расстояния до него по изображению Текст научной статьи по специальности «Медицинские технологии»

УДК 621.375.826

Шубникова И.С., Палагута К.А.

ФГБОУ ВПО «Московский Государственный Индустриальный Университет»

АНАЛИЗ СПОСОБОВ И АЛГОРИТМОВ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ПАРАМЕТРОВ ОБЪЕКТА И РАССТОЯНИЯ ДО НЕГО ПО ИЗОБРАЖЕНИЮ

Аннотация. В статье представлено описание способов расчета расстояния до объекта по его изображению. А также анализ применимости алгоритмов.

Ключевые слова: алгоритм, расстояние, параметры объекта, стереометрия, оптическая система.

Одной из задач обеспечения безопасности движения транспортного средства (ТС) является предупреждение столкновения ТС с различными препятствиями, как то встречным автомобилем или неподвижным препятствием. В настоящее время существуют устройства, реализованные на радарном принципе, осуществляющие измерение расстояния до препятствия и предупреждение водителя о возможности столкновения. Основой таких систем являются датчики, использующие различные виды излучений: радиоволн, ультразвука, лазерного излучения. Но важным недостатком подобных систем является зависимость результата измерения от угла отражающей поверхности и материала отражающего объекта.

Существуют системы и способы, не зависящие от описанных выше недостатков. Основой таких систем является исследование изображений объектов, полученных при помощи оптических систем либо видеокамер.

Системы разделяют по принципу использования технических устройств позволяющих, получать изображение:

одна камера и мерный объект или маркировочный конус;

оптические системы;

одна камера и лазерный дальномер;

две камеры (принцип стереометрии) .

Использование одной камеры и мерного объекта.

Система использует изображение с видеокамеры, на котором кроме объекта обязательно присутствует мерная линейка (рулетка) (рис. 1) . На изображении, полученном с камеры, представлены объект и линейка, расположенная четко посередине изображения. Изображение калибруется по линейке и затем происходит сопоставление координаты объекта на изображении с отметкой на линейке.

Для калибровки изображения достаточно знать размер линейки в пикселях и в метрах, а также координату пикселя, который является фактической серединой линейки.

Для расчета искомого расстояния используется следующая формула:

I = •

где

L * K

(1)

W / х -1 + K '

I - искомое расстояние до объекта

м; L

длина

^ W - M

лях; х - координата объекта на изображении; K=------

M

линейки, м; W - длина линейки в пиксе-коэффициент, отражающий наклон камеры,

где М - координата середины линейки.

Рис. 1. Окно программы определения расстояния до объекта и его скорости.

Реализация метода представлена на языке Python с использованием библиотеки OpenCV.

Вместо линейки может быть использован маркировочный конус, расположенный в центре измеряемой зоны.

Подобные методы будут эффективны при измерении размеров в статических изображениях и системах.

Использование оптических систем.

Оптические системы подразумевают использование законов оптики для получения изображений различного масштаба для одного и того же объекта.

Один из алгоритмов определения расположения и размеров объектов заключается в последовательном приближении и удалении экрана или линзы относительно друг друга вдоль оптической оси в некотором заданном диапазоне Дх (рис. 2). В качестве оптической системы может использоваться и более сложная система линз, тогда изображение будет строиться согласно схеме представленной на рис. 3 [2].

Рис. 2. Формирование изображения на движущемся экране с исполвзованием одной линзы.

В результате расстояние для 1-го случая (рис. 2) определяется по формуле

D =-

d * f

d - F

(2)

где В± - расстояние от объекта до линзы для i-го изображения массива; F - фокусное расстояние линзы; di - расстояние от линзы до изображения i-го кадра массива.

А для 2-го случая (рис. 3) значение D определяется путем последовательного применения формулы 2 к каждой линзе.

Другой способ заключается в определении расстояния до объекта в дискретные моменты времени посредством оптического фотоприемника, имеющего перестраиваемую оптическую систему с двумя известными граничными фокусными расстояниями (рис. 4) [3]. В результате получают два изображе-

ния различного масштаба и определяют расстояние до объекта по следующей формуле:

a=fi

1 - ж

у* У -1

Y2 f

(3)

где fi и f2 - граничные фокусные расстояния оптической системы; Yl9Y2

размеры изображений

объекта при fi и f2 соответственно.

Рис. 4. Взаимное положение объекта и его изображения при граничных фокусных расстояниях fi

и f2.

Данные способы имеют высокую точность показания результатов, но наличие механического перемещения в процессе получения изображения влияет на скорость получения результата, в результате такие системы будут неэффективны при использовании алгоритмов на высоких скоростях передвижения ТС.

Использование одной камеры и лазерного дальномера.

Использование совокупности видеокамеры и лазерного дальномера позволяет измерить дальность до конкретно взятого объекта, бинарное изображение которого получается в результате применения алгоритма распознавания образов (рис. 5).

Рис. 5. Блок-схема алгоритма распознавания образов и определения расстояния до объекта.

После бинаризации изображения происходит измерение дальности до объекта с помощью лазерного дальномера, установленного на поворотной оси.

Предложенный алгоритм может обеспечить достаточную точность измерений, но наличие механического перемещения, так же как и в предыдущих способах существенно влияет на время получения результата.

Использование двух камер (принцип стереометрии).

Алгоритмы определения расстояния использующие две камеры предполагают что камеры находятся на некотором удалении друг от друга и на одной оси, параллельной относительно изучаемому объекту, а их оптические оси перпендикулярны положения положения объекта.

Так, например, один из алгоритмов использует две usb-камеры, и следовательно, стереоскопическое зрение, для построения Z-изображения или изображения глубины - это одноканальное изображение, значение каждого пикселя которого пропорционально дистанции до объекта сцены [5].

Суть метода состоит в следующем: для каждой точки на одном изображении выполняется поиск

парной ей точки на другом изображении; по паре соответствующих точек можно выполнить триангуляцию и определить координаты их прообраза в трехмерном пространстве; зная трехмерные координаты прообраза, глубина вычисляется как расстояние до плоскости камеры. Для каждого пикселя левого изображения с координатами (xo, yo) выполняется поиск пикселя на правом изображении. При этом предполагается, что пиксель на правом изображении должен иметь координаты (xo-d, yo), где d - величина смещения камер друг относительно друга. В результате получается изображение глубины.

Другой предлагаемый метод измерения расстояния до объекта основан на принципах фотограмметрии и корреляционной обработке цифровых изображений стереопары. Получение информации о дальности заключается в регистрации нескольких изображений объектов под различными ракурсами.

Если расстояние между камерой и наблюдаемой сценой значительно превышает фокусное расстояние оптической системы, можно считать, что изображение строится в ее фокальной плоскости. В проективной модели камеры (рис. 6) изображение трехмерного объекта получается его проектированием в фокальную плоскость.

Рис. 6. Проективная модель фотокамеры и стереоскопической системы: f - фокусное расстояние, L - величина базы, Z - дальность до объекта.

Проекция точки трехмерного пространства M с координатами (X, Y, Z), где Z - расстояние ляется точка m с координатами (x, y), при этом выполняются следующие соотношения:

y=fY

Z

Z

(4)

яв-

где f - фокусное расстояние оптической системы (камеры).

В результате многочисленных вычислений приходят к результату, что дальность до объекта Z из геометрии изображений определяется соотношением

z = ,

х — X

где f - фокусное расстояние, L - величина базы (расстояние между оптическими осями камер), x' и x'' - координата объекта в плоскости изображения на правом и левом снимках стереопары соответственно, а их разность - смещение объекта в плоскости изображения на первом и втором снимках стереопары соответственно.

Рассмотренные два метода обеспечивают высокую точность измерений, отсутствие механических составляющих и устройств радарного принципа работы позволяет быстро и эффективно рассчитывать расстояние до объекта и другие параметры сцены.

ЛИТЕРАТУРА

1. Труфанов М.И., Прилуцкий С.В. "Способ обнаружения препятствий перед транспортным средством с использование бинокулярной системы технического зрения", Известия ВУЗов. Приборостроение, 2010, Т. 53, № 9, с. 33-37.

2. Гейдаров П.Ш. "Алгоритм определения расположения и размеров объектов на основе анализа изображений объектов", Компьютерная оптика, 2011, том 35, № 2, с. 275-280.

3. Патент РФ № 2340872, МПК G01C3/32, на изобретение "Моностатический способ определения расстояния до объекта, его направления и скорости движения".

4. Козлов В.Л., Кузьмичев И.Р. "Измеритель дальности и размерных параметров объектов на основе цифровой фотокамеры", Вестник БГУ, 2011, Сер.1, №1, с. 33-38.

5. Морозов А.А. "Распознавание трехмерных объектов по стереоскопическим наблюдениям", Радиотехника, 2012, № 9, с. 72-75.

6. "Измерение расстояния до объекта и его скорости", электронный ресурс http://habrahabr.ru.

7. Дипломный проект «Разработка системы распознавания препятствий на пути транспортного средства», Федин Д.Н., ФГБОУ ВПО «МГИУ», Москва, 2011.