基于三維重建技術(shù)的汽車底盤檢測研究

高長益

摘? 要：隨著世界各地恐怖活動的加劇，汽車炸彈等各式襲擊事件頻繁發(fā)生，汽車底盤進行檢測的必要性也越來越明顯，不斷呈現(xiàn)升溫趨勢的汽車底盤攜帶炸彈或危險物品等事件。為了確保社會穩(wěn)定和人民生命財產(chǎn)安全，現(xiàn)有的人工檢測和二維檢測的方法存在很大的弊端，檢測技術(shù)還不是十分完善。因此，對汽車底盤進行三維重建技術(shù)研究至關(guān)重要。通過汽車底盤檢測中三維重建模塊進行研究，相機標定和三維重建技術(shù)研究作為重要組成部分，利用Canny算子進行邊緣檢測，引入特征匹配的約束條件，提取汽車底盤圖像邊緣，完成了特征匹配。采集到的常見汽車底盤圖像進行了三維重建，描述汽車底盤圖像，計算汽車底盤圖像三維重建結(jié)果。

關(guān)鍵詞：三維重建技術(shù);汽車底盤檢測;空間點;雙目視覺系統(tǒng);立體匹配

中圖分類號：U463.1? ? ? ? ?文獻標志碼：A? ? ? ? ?文章編號：2095-2945（2019）36-0010-02

Abstract： With the intensification of terrorist activities around the world， car bombs and other attacks occur frequently， the necessity of vehicle chassis testing is becoming increasingly obvious， the car chassis is constantly showing a warming trend to carry bombs or dangerous goods and other events. In order to ensure social stability and the safety of people's lives and property， the existing manual detection and two-dimensional detection methods have great drawbacks， and the detection technology is imperfect. Therefore， it is essential to study the technology of three-dimensional reconstruction of automobile chassis. Through the research of three-dimensional reconstruction module in automobile chassis detection， camera calibration and three-dimensional reconstruction technology as an important part， the edge detection is carried out by using Canny operator， and the constraint condition of feature matching is introduced to extract the edge of automobile chassis image. Thus feature matching is completed. The three-dimensional reconstruction of the common automobile chassis image is carried out， the automobile chassis image is described， and the three-dimensional reconstruction result of the automobile chassis image is calculated.

Keywords： three-dimensional reconstruction technology; automobile chassis detection; spatial point; binocular vision system; stereo matching

1 概述

隨著世界范圍內(nèi)的恐怖活動不斷加劇，已經(jīng)成為全世界關(guān)注焦點的社會公共安全問題，即汽車炸彈襲擊各式事件頻發(fā)。利用汽車底盤火帶毒品和危險物品的情況也多有發(fā)生，重要場合出入汽車底盤在線檢測的要求越來越迫切[1]。汽車底盤檢測技術(shù)研究在國內(nèi)尚屬起步階段，檢測汽車底盤中可能存在的問題或者可能存在異物的實時檢測過程，阻斷毒品和其他有害物品的入侵和過境，有助于保障公民的生命和財產(chǎn)安全。汽車底盤異物檢測難點包括異物信息的微弱性，導致異物容易被底盤環(huán)境信息淹沒，底盤是多凸金屬表面結(jié)構(gòu);異物隱藏的隱蔽性，與底盤的某個結(jié)構(gòu)相似，外形不確定性[2]。

因此，本文通過三維重建技術(shù)與汽車底盤檢測中相機標定問題進行研究，采用計算機視覺、模式識別和科學計算可視化等方面研究，通過外部世界物體獲取信息，經(jīng)過對采集到的圖像信息進行處理。研究攝像機成像模型，空間中三維物體信息獲取。利用攝像機的透視變換，就像人的一雙眼睛一樣，查找實際空間中物體上的點與采集到的圖像中的點之間的對應關(guān)系。利用這種對應關(guān)系，通過從不同角度獲得同一個空間點的在一對圖像中的位置，反向還原實際空間點的立體信息，汽車底盤檢測中的相機標定技術(shù)的研究三維重建有著至關(guān)重要的作用。

2 空間點的三維重建方法研究

通過汽車底盤的圖像的三維重建，利用雙目線陣CCD相機獲取同一個汽車底盤、不同角度兩個不同位置中的信息。相機標定獲得旋轉(zhuǎn)平移矩陣和相機的內(nèi)外參數(shù)，獲得兩幅圖像中同一個點的一對投影點的坐標利用立體匹配實現(xiàn)，圖像特征點的獲取，代入對應公式計算圖像中的點和實際空間中物體上的之間的點關(guān)系，實現(xiàn)簡單的點三維重建，獲得一系列的三維點的信息[3]。相機擺放根據(jù)位置的不同，三維重建方法的空間點也不盡相同，平行放置的也可以看成任意放置的一種特殊情況，平行放置的雙目視覺系統(tǒng)和任意放置的雙目視覺。

2.1 平行放置的雙目相機三維重建

采用的雙目立體系統(tǒng)簡化工作量，平行放置雙目相機，完全相同的兩個內(nèi)部參數(shù)相機。擁有互相平行的雙目相機光軸，就會有一對雙目相機共線的坐標，相機光心之間的距離是一個恒定值，成像平面是平行共面的、相機固定，采用兩個完全一樣的攝像機，其內(nèi)部參數(shù)是一樣的[4]。設相機焦距為f，平行放置的相機光心之間距離為恒值b，空間中一點p的世界坐標為（X，Y，Z），左邊的攝像機光心為世界坐標系的原點，p點在右攝像機坐標系下坐標為（Xr，Yr，Zr），左邊攝像機坐標系下坐標為（Xl，Yl，Zl），通過成像的幾何關(guān)系像點在圖像平面的坐標分別為（Xl，Yl）和（Xr，Yr），其算法公式如下。

公式（1）和公式（2）平行放置的雙目視覺三維重建算法，位置為P點的雙目的視差，記d=xl-xr，實現(xiàn)對空間點的三維坐標的重建，獲取像點的坐標和視差。

2.2 任意放置的雙目視覺系統(tǒng)三維重建

擺放相機時實際應用也沒辦法看到攝像機的光軸，很難調(diào)整到理想的相機相對位置，通常不是理想的平行放置相機擺放，雙目視覺相機會面對任意放置模型。

設定空間任意一個點P可以通過匹配過程得到，攝像機C1和C2的像點分別是P1和P2，通過攝像機標定，攝像機C1和C2的投影矩陣分別是P1和P2，可以得到公式

（3）

其中i=1，2，矩陣形式為AiP=bi，將兩個攝像機滿足方程得到AP=b，其中A=（A1 A2）T，b=（b1 b2）T，P點的對應點設定P1和P2，公式（3）一定有唯一的解，匯總時實際應用誤差存在影響，可能造成沒有確定解，求出P點的最小二乘法三維坐標，三維坐標求解空間點，最小二乘法設定ATA可逆。

3 汽車底盤檢測中的三維重建實驗結(jié)果及分析

汽車底盤檢測中的汽車底盤三維重建是核心技術(shù)，計算三維空間中汽車底盤的幾何信息，利用線陣CCD采集到的三維的汽車底盤圖像，汽車底盤圖像重建的完成[5]。圖像三維重建汽車底盤的過程，汽車底盤中識別異物，呈現(xiàn)兩個大的模塊即立體匹配和三維重建。

3.1 汽車底盤檢測中立體匹配技術(shù)

立體匹配采集通過圖像平面內(nèi)投影點的對應關(guān)系，找到空間場景中一個特定三維物體點，汽車底盤三維重建過程中的關(guān)鍵和難點，完成三維重建計算視差[6]。立體匹配提取圖像特征部分作為匹配點的特征匹配，避免整幅圖像的處理，匹配限制到某個區(qū)域，特征部分具有唯一性，得到視差圖比較稀疏，選用邊緣特征的立體匹配過程。

3.2 汽車底盤圖像的三維重建顯示實驗

通過匹配方法來獲得所有圖像點的視差幾乎是不可能完成的事情，由于光線、拍攝環(huán)境、遮擋、拍攝角度等各方面的共同作用，三維重建目的是恢復物體可視表面的所有的三維信息，所有的點都能在圖像對的另外一個圖像中找到對應點。因此，要求必須對深度信息進行后期處理，得到稀疏的視差圖像。利用完整的Canny邊緣圖作連通域與運算，對完整邊緣圖和高程塊圖說分別貼標簽。標定模型的標定結(jié)果如表1所示。表1中若有相互重合的點，把有高程體現(xiàn)的物體輪廓恢復了出來。設車輪半徑是R，車輪利用圓周公式推算的方法，人為地計算出弧度處的精確高程，求紅色線段的長度，要求離輪子上邊沿x處的高程，根據(jù)圓的特性r=。標定前后相鄰特征點距離標準方差如表2所示。

表2通過標定前、后相鄰特征點距離標準方差，標定后的相鄰特征點之間距離更為均勻檢測出汽車底盤在圖像中的邊緣，給底盤賦值一個基準高程。兩個較接近的特征線高程接近，按照在高程矩陣中兩個特征線的中心行坐標接近為最大的原則，兩個特征線就被認為是同一個立體目標的左右邊界線，同一目標的兩個特征線，檢測出高程圖連接左右邊界形成高程塊。

3.3 汽車底盤檢測的三維重建結(jié)果分析

通過實驗方法進行了立體匹配及三維重建工作，采集到的不同類型的汽車底盤圖像，按照三維重建的汽車底盤圖像結(jié)果，對汽車底盤圖像的三維重建技術(shù)問題進行了研究。平行放置的雙目立體三維重建方法和空間點的雙目立體視覺三維重建方法，利用Canny邊緣檢測方法提取汽車底盤圖像邊緣，汽車底盤圖像上單像素點的邊緣，通過對立體匹配約束條件計算導入，很好描述汽車底盤圖像，完成了特征匹配。

4 結(jié)束語

通過汽車底盤異物檢測項目，研究了雙目相機標定技術(shù)和三維成像技術(shù)。實際的應用研究實現(xiàn)汽車底盤異物檢測的相機標定，找到適合汽車底盤異物檢測的相機標定技術(shù)，并且進行了畸變圖像的矯正研究。通過汽車底盤異物檢測的一些技術(shù)問題進行了研究，實現(xiàn)了汽車底盤圖像的三維重建與顯示。與相關(guān)人員進行跟蹤研究，結(jié)合汽車底盤圖像的特定環(huán)境，對三維重建技術(shù)的研究用來提取汽車底盤圖像邊緣，選擇利用Canny算子檢測圖像上物體單像素點，引入特征匹配的約束條件及相應的具體實驗計算，給出了部分的汽車底盤圖像三維重建結(jié)果，對采集到的常見汽車底盤圖像進行了三維重建。

參考文獻：

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