基于定向二维插值的逆投影变换方法

利用分段定向二维插值进行逆投影变换前后的
图像如图3 所示。
2006, 46( 5)
图 3 逆投影变换前后的图像对比
因为考虑了车道线的方向性, 所以利用分段定 向二维插值进行的逆投影变换强化了车道线信息。 对比分别利用分段定向二维插值和普通二维线性插 值进行逆投影变换后的图像中同一行的像素灰度值 ( 图 4) , 可以发现利用分段定向二维插值方法变换 后的图像中车道线的双峰更为明显, 灰度值更大。
Ts inghua Uni versi ty, Beij ing 100084, Chi na)
Abstract: A r ever se in vers e perspect ive t ransf orm ( IPT ) met h od w as developed t o analyze environmen tal inf ormat ion coll ected by int el ligent vehicles . Th e image af t er t he trans form can be arranged accordin g t o th e users ' w ishes. Direct ional 2-D int erpolation in vari ou s s ubs ect ions w as used t o cal cul at e t he pix el gray values t o an al yze th e di rectional charact eris t ics of th e l an e m arkers . T heoret ical analys es and calibrat ion t est s sh ow t hat w it h t he direct ional 2-D int erpolat ion based IPT , t he im age accurat ely repres ent s t he road environm ent w it h much f ew er calculat ions and improved l ane m ark er iden ti ficat ion.
线方向的考虑权重越大, 本文中取 k 值为 0. 7。
远视场定向插值公式为
H p( m , n) = [ aH p ( i + 1, j ) + ( 1 - a) H p( i , j + 1) + bH p( i , j + 1) +
71 4
清 华 大 学 学 报 ( 自 然 科 学 版)
( 1 - b) H p( i + 1, j ) ] / 2.
3 摄像机横摆角及俯仰角偏 差补偿
在式( 2) 中假定摄像机安装的横摆角为 0°, 即 摄像机的光轴与车身的纵轴线之间不存在水平角, 实际上摄像机安装时会有一个水平的横摆角度, 经 测量本文所用实验车平台上的摄像机横摆角大约为 3°( 左偏) 。进行逆投影变换时对此横摆角度进行补
图 4 变换后图像中同一行像素灰度值对比
Key words: aut omobile; machi ne vis ion; inverse perspect ive t ransf orm; direct ional 2-D in terpolat ion
在智能车采集驾驶环境信息的过程中, 逆投影 变换得到了广泛的应用[ 1 5] 。传统逆投影变换方法 是利用从图像坐标系到世界坐标系的转换关系得到 去除透视效果的图像。本文提出了一种反向求解逆 投影的方法, 并考虑了车道线的方向特性, 提出了分 段的定向二维插值方法求解逆投影变换后图像各个 像素点的像素灰度值。
GUO Lei, LI K eqiang, MA Ying, WANG Jianqiang, LIAN Xiaomin
( State Key L aboratory of Automotive Saf ety and Energy, Department of Automotive Engi neeri ng,
2Py′t an 0t an 0P
0) ′ y
,
( 1)
Px =
h2 +
P
2 y
2P
′ x tan
W
0.
式中: h 为摄像机的安装高度, 2 0 为摄像机镜头的
水平视野角, 2 0 为 摄像机镜头的垂直视野角, 0 为摄像机的俯仰角。
本文提出的逆投影变换的反向求解方法利用了
从世界坐标系到图像坐标系的逆坐标变换关系。根
( 清华大学 汽车工程系, 汽车安全与节能国家重点实验室, 北京 100084)
26/ 35 71 2-71 5
摘 要: 为 了研究 逆投影 变换方法 在智能 车驾驶 环境信 息 采集 中的应用, 提出了 一种反向求 解逆投影 的方法, 即根 据 用户感兴趣的道路区域规划逆投影变换 后的图像, 并考 虑了 车道线的方向特性, 提出分段的定向二维插值方法求解 逆投 影变换后图像各个像素点的灰度值。理论分析 和标定试验表 明, 使用该方法进行逆投影变换后的图像能够较好地反 映客 观路 面情况, 并且可以 降低逆投影 变换的计 算量, 强化车 道 线信息。
收稿日期: 2005-04-26 基金项目: 国家 “十五”科技攻关项目 ( 2002BA 404A 21) 作者简介: 郭磊( 1980-) , 男( 汉) , 天津, 博士研究生。 通讯联系人: 李克强, 教授, E-mail: likq@ t sin ghua. edu . cn
郭 磊, 等: 基于定向二维插值的逆投影变换 方法
abH p( i + 1, j + 1) ] k +
1 3
H
p
(
i
+
1, j -
1) +
1 3
H
p(
i
+
2, j
-
1) +
1 3
H
(
i
+
2, j )
( 1 - k) .
( 3)
式( 3) 中前半部分为二维线性插值, 后半部分为
考虑左侧车道线在图像中的 45°方向特性而加入的

补偿项。比例因子 k 为定向幅度, k 值越小, 对车道
以左半幅图像为例求解定向二维插值。图2 中, 黑色点为插值公式用到的像素点, 白色点为未用点。
图 2 左半幅图像求解定向二维插值所用像素点
近视场定向插值公式为
H p( m, n) = [ ( 1 - a) ( 1 - b) H p( i , j ) +
a( 1 - b) H p( i + 1, j ) + b( 1 - a) H p( i, j + 1) +
ISSN 1000-0054 CN 11-2223/ N
清华大学学报 ( 自然科学版) J T singh ua U n iv ( Sci & Tech ) ,
2006 年 第 46 卷 第 5 期 2006, V o l. 46, N o . 5
基于定向二维插值的逆投影变换方法
郭 磊, 李克强, 马 莹, 王建强, 连小珉
关键词: 汽车; 机器视觉; 逆投影变换; 定向二维插值
中图分类号: U 27 文章编号: 1000-0054( 2006) 05-0712-04
文献标识码: A
1 逆投影变换的反向求解
定义世界坐标系和图像坐标系如图 1 所示。
Inverse perspective transform based on directional 2-D interpolation
取路平面上一点 P , 其路平面坐标系坐标为 ( P x , P y ) , P 点在图像平面内的对应点为 P ′, 其像 平面坐标系坐标为( P ′ x , P′ y ) 。
从图像坐标系到世界坐标系的坐标转换关系如
式( 1) 所示, 具体推导过程参见文[ 6] 。
Py =
h( H t an 0 + H - 2t an
等因素, 摄像机的俯仰角度会时刻变化, 本文提出利
用车道线平行假设来对摄像机俯仰角进行修正。
设经过逆投影变换后在图像中识别出来的左右
车道线的斜率分别为 kl 和 kr 。给出函数
S = ( kl - kr) 2.
( 7)
固 定摄像机其他参数不变, 函数 S 仅随摄像机
俯仰角变化。通常情况下, 道路两条车道线应该是近
( 4)
因为车道标志线在 远视场范围内所占区域较
小, 所以仅在插值公 式中考虑了在 45°方向上与点
( m, n) 相邻的两个像素点。
右半幅图像的定向二维插值可参照求解。
根据式( 5) 即可完成逆投影变换后图像中各像 素点像素灰度值的求解。
H p( M , N ) = H p( m , n) .
( 5)
似平行的, 也就是说两条车道线的斜率应该大致相
同, 因此函数 S 的值也应该接近 0。本文利用车道线
平行假设实时求解摄像机俯仰角度值。给定摄像机
俯仰角的变化范围, 以一定步长在此区间内变化, S 值最小点对应的俯仰角度值即为当幅图像所对应的
据式( 1) 可以求解出从世界坐标系到图像坐标系的
坐标映射如下式所示:
P ′ y =
PyH - H 2P yt an 0t an 0
htan 0 + 2ht an
,
0
P ′ x =
Px W
.
( 2)
h2 +
P
2 y
2tan
0
为说明如何反向求解逆投影变换, 将车辆前方纵 向 5～25 m, 横向- 4～4 m 的区域进行逆投影变换, 以得到 世界坐标系 内的道路图 像。首先 规划逆投影变