2.基于U_V视差算法的障碍物识别技术研究_上官珺1
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文章编号
： 1009 － 2269（ 2011） 05 － 0018 － 06
基于
U-
V
视差算法的障碍物识别技术研究
*
上官珺
（
闽西职业技术学院 计算机系
，
福建 龙岩
364021）
摘要
：
介绍了
U-V
视差算法的数学模型和实现方法
，
给出了相应的实验结果
．
通过改进传统的
U-V
视差算法
，
引入直线拟合和聚类算法
，
使检测障碍物效率得到了很大的提高
．
实验表明改进后的
U-V
视差算法检测障碍物速度快
、
精度高
，
同时适合凹凸障碍物检测
，
是种较好的检测算法
．
关键词
：
障碍物检测
； U-V
视差算法
；
直线拟合
中图分类号
： TP391． 41
文献标志码
： A
0
引言
随着计算机科学和机器人技术的飞速发展
，
智能车辆研究已经取得了长足的进步
，
并且广泛
应用于军事
、
民用
、
科研等相关领域
．
基于机器视
觉的导航技术是智能车辆发展的关键
，
而障碍物
的检测及识别又是导航技术的重要方面
．
影响智
能车辆行驶的障碍物不仅包括车辆行进中遇到的
其它车辆
、
行人等凸障碍物
，
还包括坑
、
沟等凹障
碍物
［1］
．
要保证智能车辆在道路上安全行驶
，
就要
识别道路的可行区域
，
也就是避免与道路上的凸
障碍物相撞或者陷于凹障碍物中
．
障碍物检测算
法
，
特别是凹障碍识别方法
［1］
，
是智能车辆技术发
展的重要瓶颈
，
最近得到国内外研究机构的高度
关注
．
在机器视觉中
，
障碍物识别问题属于运动图
像分析
．
经典的机器视觉系统
，
会经过摄像机标
定
、
立体匹配
、
三维重建
、
目标识别等基本过程
．
由
立体匹配算法
［2-3］
得到深度图后
，
便可以进行障碍
物的检测工作
．
在深度图上进行障碍物检测
，
现在
已经形成很多算法
．
聚类算法
、
主平面法
、
基于直
方图的统计方法
、
边缘法等都是有效的障碍物检
测算法
．
1
基于
U-V
视差的障碍物检测算法
U-V
视差算法
［4］
是典型的直方图统计法之一
．
U-V
视差算法由于算法效率高效
、
检测精度高等优
点
，
在障碍物检测领域得到了广泛的应用
． U-V
视
差算法使用的视觉系统模型如图
1
所示
．
图
1
视觉系统模型
1． 1
几何模型
在图像
I（ u，v）
中
，u
是图像的列坐标
，v
是图
像的行坐标
．
由双目立体视觉原理
，
可以求得视差
d = x
l
－ x
r
= f
b
z
． （ 1）
其中
，d
表示视差
，x
l
，x
r
分别表示对应点在左
右图像中横坐标的位置
，f
为摄像机焦距
，b
为双目
摄像机基线距离
，z
为场景点到摄像机成像平面的
距离
．
第
18
卷 第
5
期
2011
年
10
月
兰州工业高等专科学校学报
Journal of Lanzhou Polytechnic College
Vol． 18 No. 5
Oct． 2011
*
收稿日期
： 2011-07-12
作者简介
：
上官珺
（ 1981-） ，
女
，
福建龙岩人
，
助教
．
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