專利名稱：用于圖像中的平面對(duì)象的識(shí)別和位置確定的方法和設(shè)備的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及識(shí)別源圖像中的平面對(duì)象的方法。本發(fā)明進(jìn)一步涉及用于從源圖像識(shí)別 并確定平面對(duì)象的位置以用于地圖數(shù)據(jù)庫(kù)中的設(shè)備。
背景技術(shù)：
需要收集大量"垂直"道路信息(例如，道路標(biāo)志、速度限制、方向路標(biāo)、公告牌 等)以用于導(dǎo)航系統(tǒng)和類似系統(tǒng)中使用的數(shù)字地圖數(shù)據(jù)庫(kù)。術(shù)語(yǔ)"垂直"指示道路信息 的信息平面大體上平行于重力向量。垂直道路信息(例如，停止標(biāo)志上的STOP) —般 寫在平面標(biāo)志上，所述平面標(biāo)志通常是安裝在柱子上的金屬板。因此，"垂直道路信息" 的特性在于其可從平面的平面提取。如今，可通過(guò)分析并解譯由移動(dòng)收集裝置收集到的 垂直圖片圖像和其它數(shù)據(jù)而獲得垂直道路信息。移動(dòng)測(cè)繪車輛(其是基于陸地的車輛， 例如汽車或貨車)用于收集移動(dòng)數(shù)據(jù)以用于增強(qiáng)數(shù)字地圖數(shù)據(jù)庫(kù)。增強(qiáng)的實(shí)例是交通標(biāo) 志、路線標(biāo)志、交通燈、展示街道名稱的街道標(biāo)志、出口標(biāo)志等的位置?？蓪⑦@些對(duì)象 的地理空間位置添加到地圖數(shù)據(jù)庫(kù)，這些對(duì)象在圖像內(nèi)的位置還可進(jìn)一步用于提取標(biāo)志 上所呈現(xiàn)的信息。
移動(dòng)測(cè)繪車輛具有許多相機(jī)，其中的某些相機(jī)是立體照相的。由于貨車具有車載的 精密GPS和其它位置和定向確定裝備，所以相機(jī)被準(zhǔn)確地地理定位。當(dāng)在道路網(wǎng)上行駛 時(shí)，俘獲圖像序列。
移動(dòng)測(cè)繪車輛記錄對(duì)象的一個(gè)以上圖像序列，例如標(biāo)志或建筑物或道路表面，且對(duì) 于圖像序列中的每一圖像，地理位置以及圖像序列的定向數(shù)據(jù)被準(zhǔn)確地確定。具有對(duì)應(yīng) 地理位置信息的圖像序列將被稱作經(jīng)地理編碼圖像序列。位置和定向數(shù)據(jù)被存儲(chǔ)為與每 一源圖像相關(guān)聯(lián)的元數(shù)據(jù)。也可同時(shí)地且以類似的地理編碼方式通過(guò)其它傳感器收集其 它數(shù)據(jù)。
由于巨量待處理的數(shù)據(jù)的緣故，分析圖像序列是非常耗時(shí)的，且花費(fèi)大量處理功率。 對(duì)于現(xiàn)代地圖數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用，具有路邊標(biāo)志和對(duì)應(yīng)的準(zhǔn)確位置信息較為重要。俘獲路 邊標(biāo)志信息的一種方式是使用安裝在裝備有準(zhǔn)確位置確定系統(tǒng)的移動(dòng)測(cè)繪車輛上的相 機(jī)。立體對(duì)的相機(jī)用于取得位置信息。然而，當(dāng)車輛移動(dòng)得較靠近標(biāo)志時(shí)，此類系統(tǒng)難 以取得充分的圖像覆蓋。此類系統(tǒng)還需要復(fù)雜的算法和大量處理功率來(lái)分析立體對(duì)的圖像。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明尋求提供一種自動(dòng)識(shí)別源圖像中的平面對(duì)象的改進(jìn)方法。 根據(jù)本發(fā)明，所述方法包含
檢索由第一基于陸地的相機(jī)獲得的第一源圖像； 檢索由第二基于陸地的相機(jī)獲得的第二源圖像； 檢索與所述第一和第二源圖像相關(guān)聯(lián)的位置數(shù)據(jù)； 檢索與所述第一和第二源圖像相關(guān)聯(lián)的定向數(shù)據(jù)；
憑借相關(guān)聯(lián)的位置數(shù)據(jù)和定向數(shù)據(jù)對(duì)所述第一和第二源圖像的至少一部分執(zhí)行組 合的觀察軸旋轉(zhuǎn)變換和徑向?qū)?shù)空間變換，以獲得第一和第二徑向?qū)?shù)數(shù)據(jù)圖像，其中 觀察軸旋轉(zhuǎn)變換對(duì)應(yīng)于將第一和第二源圖像變換為表示具有等同觀察軸的圖像的第一 和第二中間圖像；
檢測(cè)在第一和第二徑向?qū)?shù)數(shù)據(jù)圖像中具有類似尺寸的區(qū)域；以及
將所述區(qū)域識(shí)別為平面對(duì)象。
本發(fā)明基于以下認(rèn)識(shí)當(dāng)相機(jī)沿著其觀察軸移動(dòng)時(shí)，由相機(jī)俘獲的圖像中的靜止對(duì) 象的長(zhǎng)度和寬度與相機(jī)焦點(diǎn)與對(duì)象之間的距離成反比例地改變，例如，當(dāng)?shù)綄?duì)象的距離 減半時(shí)，對(duì)象的高度將加倍。通過(guò)移動(dòng)相機(jī)，對(duì)象沿著圖像空間中的直線行進(jìn)。S卩，對(duì) 象中的任何像素將沿著其在圖像空間中的確切直線行進(jìn)。換句話說(shuō)，相機(jī)的移動(dòng)對(duì)應(yīng)于 放大或縮小對(duì)象。此特性僅適用于平面對(duì)象，其中平面幾乎垂直于相機(jī)的觀察軸。非平 面的任何對(duì)象具有不處于同一深度的點(diǎn)。由于不同深度的緣故，沿著圖像空間中的直線 的行進(jìn)速度將不同。這導(dǎo)致對(duì)象在圖像空間中變形。
沿著地球表面行駛的移動(dòng)測(cè)繪車輛使用基于陸地的相機(jī)記錄表面收集的地理定位 的圖像序列。所述圖像中的某些圖像包含沿著道路旁邊的在車輛前方的平面垂直對(duì)象。 然而，即使在筆直的道路上，相機(jī)也不是沿著其觀察軸移動(dòng)。已知相機(jī)相對(duì)于車輛的位 置和定向，且由于集成在移動(dòng)測(cè)繪車輛中的準(zhǔn)確的位置和定向傳感器，準(zhǔn)確地知道車輛 相對(duì)于地理坐標(biāo)參考系(包括重力向量)的位置和定向。接著憑借三角測(cè)距法，可將源 圖像變換為表示已通過(guò)沿著觀察軸移動(dòng)相機(jī)而俘獲的圖像的圖像。當(dāng)對(duì)所述圖像執(zhí)行徑 向?qū)?shù)空間變換時(shí)，從圖像空間中的觀察軸開始的直線被變換為徑向?qū)?shù)空間中的直水 平線。根據(jù)上文，我們已了解，具有垂直于觀察軸的平面表面的對(duì)象的像素將沿著其在 圖像空間中的確切直線行進(jìn)。因此，所述對(duì)象將在徑向?qū)?shù)圖像中具有類似大小和形狀。此特征使得工程師能夠?qū)蓚€(gè)圖像執(zhí)行簡(jiǎn)單的匹配算法，以在所述圖像中檢測(cè)具有擁有 類似大小和特性的對(duì)象的區(qū)域。所檢測(cè)的區(qū)域?qū)?yīng)于具有平面表面的對(duì)象，所述平面表 面近似垂直于第一和第二中間圖像的觀察軸。
本發(fā)明使用簡(jiǎn)單和有效的過(guò)程來(lái)獲得圖像，其中平面對(duì)象具有類似尺寸，其使得工 程師能夠使用相對(duì)簡(jiǎn)單的圖案匹配算法來(lái)檢測(cè)所述圖像中的平面對(duì)象。在找到平面對(duì)象 之后，僅必須分析對(duì)應(yīng)于平面對(duì)象的區(qū)域以識(shí)別平面對(duì)象的特性，例如道路標(biāo)志的類型， 或路標(biāo)上的方向。通過(guò)使用本發(fā)明，與現(xiàn)有技術(shù)相比，用以從圖像序列俘獲平面對(duì)象的 處理功率可顯著減少。
在本發(fā)明的又一實(shí)施例中，所述方法進(jìn)一步包含
檢測(cè)第一源圖像或第一中間圖像的對(duì)應(yīng)于潛在平面對(duì)象的一部分；其中己通過(guò)對(duì)第 一中間圖像的對(duì)應(yīng)于潛在平面對(duì)象的所述部分執(zhí)行對(duì)數(shù)空間變換而獲得第一徑向?qū)?shù) 數(shù)據(jù)圖像，且已通過(guò)對(duì)第二中間圖像的一部分執(zhí)行對(duì)數(shù)空間變換而獲得第二徑向?qū)?shù)數(shù) 據(jù)圖像，其中通過(guò)第二中間圖像中的觀察軸的位置以及第一 中間圖像的對(duì)應(yīng)于潛在平面 對(duì)象的對(duì)應(yīng)部分來(lái)界定所述部分。這些特征減少了將要處理的圖像數(shù)據(jù)的量。首先確定 源圖像或經(jīng)觀察軸變換的圖像中的平面對(duì)象的潛在區(qū)域。然后對(duì)于每一區(qū)域，產(chǎn)生對(duì)應(yīng) 的第一徑向?qū)?shù)空間圖像，且還產(chǎn)生對(duì)應(yīng)于第二中間圖像中的其中可存在潛在平面對(duì)象 的部分的第二徑向?qū)?shù)空間圖像。此外，僅將必須分析相對(duì)小的第一和第二徑向?qū)?shù)數(shù) 據(jù)圖像以檢測(cè)并識(shí)別平面對(duì)象。
在本發(fā)明的又一實(shí)施例中，第一和第二中間圖像的觀察軸平行于水平平面。此特征 使得工程師能夠?qū)嵺`本發(fā)明來(lái)檢測(cè)平行于重力向量的平面。這非常適合地用以檢測(cè)垂直 道路信息(例如，道路標(biāo)志和方向路標(biāo))，其一般是筆直定位的，這意味著平行于重力 向量。
在本發(fā)明的一實(shí)施例中，第一和第二中間圖像中的所識(shí)別平面對(duì)象的性質(zhì)滿足以下 等式
A w2 H2
其中
R^第一中間圖像中的觀察軸的位置與對(duì)象的位置之間的距離； R2二第二中間圖像中的觀察軸的位置與對(duì)象的位置之間的距離；W^第一中間圖像中的對(duì)象的寬度； W^第二中間圖像中的對(duì)象的寬度； H^第一中間圖像中的對(duì)象的高度； H^第二中間圖像中的對(duì)象的高度。
這些特征使得我們能夠驗(yàn)證所識(shí)別對(duì)象的表面是否垂直于觀察軸。 給定用于在第一中間圖像中適當(dāng)位置的對(duì)象的簡(jiǎn)單透視等式，可觀測(cè)到
z義 z y
其中
f二相機(jī)的焦距
Z二從平面對(duì)象到相機(jī)的距離
y二對(duì)象在相機(jī)的觀察軸上方的高度
x二對(duì)象到相機(jī)的觀察軸的側(cè)距
Xb第一圖像中從對(duì)象到觀察軸的沿著X軸的距離
yl-第一圖像中從對(duì)象到觀察軸的沿著y軸的距離
R^第一中間圖像中的觀察軸的位置與對(duì)象的位置之間的距離；
因此
/ &
類似地，對(duì)于第二中間圖像中的對(duì)象，可導(dǎo)出
<formula>formula see original document page 8</formula>
d i S t =第 一 中間圖像和第二中間圖像的焦點(diǎn)的位置之間的距離。 在本發(fā)明的一實(shí)施例中，檢測(cè)動(dòng)作包括-
執(zhí)行圖案匹配算法以檢測(cè)第一和第二徑向?qū)?shù)數(shù)據(jù)圖像中的類似區(qū)域。由于徑向?qū)?shù)空間變換的特性，不需要縮放圖像，且可能在第一和第二徑向?qū)?shù)數(shù)據(jù)圖像中搜索到 類似區(qū)域。
在本發(fā)明的又一實(shí)施例中，圖案匹配算法包括-
將第一徑向?qū)?shù)數(shù)據(jù)圖像分段為若干區(qū)段，以獲得潛在平面對(duì)象的區(qū)域； 與潛在對(duì)象的區(qū)域一起執(zhí)行掃描算法，以檢測(cè)第二徑向?qū)?shù)數(shù)據(jù)圖像中的類似區(qū)域。
這些特征使得我們能夠有效地處理數(shù)據(jù)圖像。普遍已知的分段算法可用于將圖像分 段為若干區(qū)域。徑向?qū)?shù)空間變換的性質(zhì)在于，靜止平面對(duì)象在此些圖像中相對(duì)于角度 軸具有類似位置，且相對(duì)于徑向?qū)?shù)軸具有不同位置。因此，掃描算法可用于有效地找 到第二徑向?qū)?shù)數(shù)據(jù)圖像中類似于在第一徑向?qū)?shù)數(shù)據(jù)圖像中找到的潛在平面對(duì)象的 區(qū)域的區(qū)域。必須僅沿著第二圖像的徑向?qū)?shù)軸來(lái)移位第一圖像的區(qū)域以找到匹配區(qū) 域。
在本發(fā)明的一實(shí)施例中，執(zhí)行掃描算法包括
使用第一徑向?qū)?shù)圖像和第二徑向?qū)?shù)圖像的潛在對(duì)象的區(qū)域之間的rgb距離的最 小差來(lái)確定潛在平面對(duì)象的區(qū)域的水平位移；且所述方法進(jìn)一步包括
依照水平位移、位置和定向數(shù)據(jù)來(lái)計(jì)算平面對(duì)象的位置。此特征使得我們能夠檢測(cè) 徑向?qū)?shù)圖像中的類似區(qū)域，且通過(guò)測(cè)量所述兩個(gè)區(qū)域的水平位移，準(zhǔn)確地確定所述區(qū) 域相對(duì)于相機(jī)的位置。
在本發(fā)明的又一實(shí)施例中，執(zhí)行掃描算法進(jìn)一步包括
將潛在對(duì)象的區(qū)域劃分為至少兩個(gè)部分；
使用第一徑向?qū)?shù)圖像和第二徑向?qū)?shù)圖像中的一部分的區(qū)域之間的rgb距離的最 小差來(lái)確定所述至少兩個(gè)部分中每一者的水平位移；
驗(yàn)證所述至少兩個(gè)部分中每一者的水平位移是否類似。這些特征使得我們能夠具有 額外測(cè)試來(lái)驗(yàn)證潛在對(duì)象的垂直性。
在本發(fā)明的又一實(shí)施例中，如果第一徑向?qū)?shù)圖像和第二徑向?qū)?shù)圖像中的潛在對(duì) 象的區(qū)域之間的rgb距離的最小差小于預(yù)定閾值，則將所述區(qū)域識(shí)別為平面對(duì)象。此特 征使得我們能夠通過(guò)驗(yàn)證區(qū)域是否具有所需的類似程度而進(jìn)一步減小錯(cuò)誤肯定的數(shù)目。
在本發(fā)明的--實(shí)施例中，計(jì)算平面對(duì)象的位置執(zhí)行以下等式
<formula>formula see original document page 9</formula>其中
Z-第二中間圖像中的相機(jī)的焦點(diǎn)與觀察軸和對(duì)應(yīng)于平面對(duì)象的平面的交點(diǎn)之間的距
離，
width-對(duì)數(shù)空間圖像寬度， dist-現(xiàn)實(shí)世界中兩個(gè)相機(jī)位置的距離，
offset-徑向?qū)?shù)圖像空間中的對(duì)象位置之間的水平位移。這些特征使得我們能夠確 定相機(jī)與對(duì)象之間的距離。
可使用軟件、硬件或軟件與硬件的組合來(lái)實(shí)施本發(fā)明。當(dāng)本發(fā)明的全部或部分以軟 件實(shí)施時(shí)，所述軟件可駐留于處理器可讀存儲(chǔ)媒體上。恰當(dāng)?shù)奶幚砥骺勺x存儲(chǔ)媒體的實(shí) 例包括軟盤、硬盤、CD ROM、 DVD、存儲(chǔ)器IC等。當(dāng)系統(tǒng)包括硬件時(shí)，所述硬件可 包含輸出裝置(例如，監(jiān)視器、揚(yáng)聲器或打印機(jī))、輸入裝置(例如，鍵盤、指向裝置 和/或麥克風(fēng))以及與輸出裝置通信的處理器和與處理器通信的處理器可讀存儲(chǔ)媒體。所 述處理器可讀存儲(chǔ)媒體存儲(chǔ)能夠?qū)μ幚砥鬟M(jìn)行編程以執(zhí)行用以實(shí)施本發(fā)明的動(dòng)作的代 碼。本發(fā)明的過(guò)程還可實(shí)施在服務(wù)器上，可經(jīng)由電話線或者其它網(wǎng)絡(luò)或因特網(wǎng)連接來(lái)訪 問(wèn)所述服務(wù)器。
應(yīng)注意，WO01048683Al教示一種方法，其中具有重疊場(chǎng)景的所記錄圖像可被變換 為圖像的定性圓球立體對(duì)(QCSP)。類似于徑向?qū)?shù)空間變換的變換產(chǎn)生"徑向"立體 對(duì)。僅在圖像與行進(jìn)方向?qū)?zhǔn)的情況下，即在行進(jìn)方向上指向的情況下，此變換工作良 好。WO01048683Al不揭示一種方法，其中不與行進(jìn)方向?qū)?zhǔn)的圖像可用于獲得包括所 需特性以允許較不復(fù)雜的圖像辨識(shí)算法的"徑向"圖像立體對(duì)。此外，所述文獻(xiàn)不教示 可從此"徑向"立體對(duì)來(lái)確定對(duì)象相對(duì)于相機(jī)的位置。


下文將參考附圖使用眾多示范性實(shí)施例來(lái)更詳細(xì)地論述本發(fā)明，附圖中 圖1展示本發(fā)明的一實(shí)施例的流程圖2展示將源圖像進(jìn)行觀察軸旋轉(zhuǎn)變換成為具有類似觀看角度的圖像的一般原理的 俯視圖3展示相機(jī)的對(duì)應(yīng)于圖2a的圖像； 圖4展示相機(jī)的對(duì)應(yīng)于圖2b的圖像； 圖5展示兩個(gè)后續(xù)源圖像； 圖6展示變換圖5的圖像的結(jié)果；圖7說(shuō)明經(jīng)變換圖像的特性；
圖8說(shuō)明現(xiàn)實(shí)世界空間中的變換的特性；
圖9展示對(duì)圖6的圖像應(yīng)用徑向?qū)?shù)變換的結(jié)果；
圖IO展示相關(guān)函數(shù)輸出；
圖11說(shuō)明在經(jīng)全變換的圖像的徑向?qū)?shù)空間中，第一徑向?qū)?shù)圖像中的道路標(biāo)志 的位置與第二對(duì)數(shù)圖像中的所檢測(cè)位置之間的位移； 圖12說(shuō)明從圖像空間到世界坐標(biāo)的變換；
圖13是用于實(shí)施根據(jù)本發(fā)明的方法的示范性硬件系統(tǒng)的方框圖； 圖14展示具有相機(jī)的MMS系統(tǒng)；以及 圖15展示位置和定向參數(shù)的圖。
具體實(shí)施例方式
圖14展示采取貨車21形式的MMS系統(tǒng)。所述貨車21具備一個(gè)或一個(gè)以上相機(jī) 29 (i) (i=l、 2、 3、……、I)和一個(gè)或一個(gè)以上激光掃描器23 (j) (j-l、 2、 3、……、 J)。觀察角度或所述一個(gè)或一個(gè)以上相機(jī)29 (i)可在相對(duì)于貨車21的行駛方向的任何 方向上，且可因此為前方觀察相機(jī)、側(cè)部觀察相機(jī)或后方觀察相機(jī)等。所述相機(jī)29(i) 的觀看窗口覆蓋車輛前方的整個(gè)道路表面。優(yōu)選的是，貨車21的行駛方向與相機(jī)的觀 察角度之間的角度在任一側(cè)上在-45度到45度的范圍內(nèi)。駕駛員可沿所關(guān)注的道路駕駛 貨車21。
貨車21具備多個(gè)車輪22。此外，貨車21具備高準(zhǔn)確度位置確定平臺(tái)。如圖14所 示，位置確定平臺(tái)包括以下組件中的至少某些組件
GPS (全球定位系統(tǒng))單元，其連接到天線28且經(jīng)布置以與多個(gè)衛(wèi)星SLi (i=l、
2、 3.......)通信并根據(jù)從衛(wèi)星SLi接收的信號(hào)計(jì)算位置信號(hào)。所述GPS單元連接到微
處理器pP?；趶乃鯣PS單元接收的信號(hào)，微處理器nP可確定將要在貨車21中的 監(jiān)視器24上顯示的合適顯示信號(hào)，從而告知駕駛員貨車位于何處以及其可能正在哪個(gè) 方向上行進(jìn)。代替GPS單元，可使用差分GPS單元。差分全球定位系統(tǒng)(DGPS)是全 球定位系統(tǒng)(GPS)的增強(qiáng)形式，其使用基于固定地面的參考站的網(wǎng)絡(luò)來(lái)廣播衛(wèi)星系統(tǒng) 所指示的位置與已知固定位置之間的差異。這些站廣播所測(cè)量的衛(wèi)星偽距離與實(shí)際(內(nèi) 部計(jì)算的)偽距離之間的差異，且接收器站可將其偽距離校正相同量。
DMI (距離測(cè)量?jī)x器)。此儀器是通過(guò)感測(cè)車輪22中的一者或一者以上的旋轉(zhuǎn)數(shù) 來(lái)測(cè)量貨車21所行駛的距離的里程表。DMI也連接到微處理器以允許微處理器pP在根據(jù)來(lái)自GPS單元的輸出信號(hào)計(jì)算顯示信號(hào)的同時(shí)考慮DMI所測(cè)量的距離。
IMU (慣性測(cè)量單元)。此IMU可實(shí)施為三個(gè)陀螺儀單元，其經(jīng)布置以沿三個(gè)正 交方向測(cè)量旋轉(zhuǎn)加速度和平移加速度。所述IMU也連接到微處理器以允許微處理器 ^P在根據(jù)來(lái)自GPS單元的輸出信號(hào)計(jì)算顯示信號(hào)的同時(shí)考慮DMI所進(jìn)行的測(cè)量。IMU 還可包括航位推算傳感器。
將注意到，所屬領(lǐng)域的技術(shù)人員可找到全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)與車載慣性和航位推算系 統(tǒng)的許多組合來(lái)提供車輛和因此裝備(其參考車輛的參考位置和定向以已知位置和定向 安裝)的準(zhǔn)確位置和定向。
圖14中所展示的系統(tǒng)是所謂的"移動(dòng)測(cè)繪系統(tǒng)"，其例如通過(guò)用安裝在貨車21上 的一個(gè)或一個(gè)以上相機(jī)29 (i)拍攝圖片來(lái)收集地理數(shù)據(jù)。相機(jī)29 (i)連接到微處理器 HP。位于貨車前方的相機(jī)29 (i)可為立體相機(jī)。所述相機(jī)可經(jīng)布置以產(chǎn)生其中已以預(yù) 定義幀速率俘獲了所述圖像的圖像序列。在示范性實(shí)施例中，所述相機(jī)中的一者或一者 以上是靜止圖片相機(jī)，其經(jīng)布置以在貨車21的每個(gè)預(yù)定義位移或每個(gè)時(shí)間間隔俘獲圖 片。相機(jī)29 (i)將圖像發(fā)送到^P。在一實(shí)施例中，移動(dòng)測(cè)繪車輛包括三個(gè)相機(jī) 一個(gè) 前方觀察相機(jī)以及位于每一側(cè)的相對(duì)于車輛的航向方向具有在30到60度范圍內(nèi)且優(yōu)選 為45度的觀察軸的相機(jī)。在所述情況下，前方觀察相機(jī)俘獲尤其適合于檢測(cè)道路表面 上方的道路方向的圖像，且側(cè)部觀察相機(jī)俘獲尤其適合于檢測(cè)沿道路的物體(例如道路 標(biāo)志)的圖像。
一般需要從所述三個(gè)測(cè)量單元GPS、 IMU和DMI提供盡可能準(zhǔn)確的位置和定向 測(cè)量。在相機(jī)29 (i)拍攝圖片時(shí)測(cè)量這些位置和定向數(shù)據(jù)。所述圖片與貨車21的對(duì)應(yīng) 位置和定向數(shù)據(jù)相關(guān)聯(lián)地存儲(chǔ)在所述的合適存儲(chǔ)器中以供稍后使用，所述位置和定 向數(shù)據(jù)是在拍攝這些圖片的同時(shí)收集的。所述圖片包含例如關(guān)于建筑物區(qū)塊、樹、交通 標(biāo)志、停放的汽車、人、方向路標(biāo)等的視覺(jué)信息。
圖15展示可從圖14中所展示的三個(gè)測(cè)量單元GPS、 DMI和IMU獲得哪些位置信 號(hào)。圖15展示微處理器pP經(jīng)布置以計(jì)算六個(gè)不同參數(shù)，即預(yù)定坐標(biāo)系中相對(duì)于原點(diǎn)的 三個(gè)距離參數(shù)x、 y、 z以及各自三個(gè)角參數(shù)cox、 coy和coz，其分別指示圍繞x軸、y軸和 z軸的旋轉(zhuǎn)。優(yōu)選的是，z方向與重力向量的方向重合。全球UTM或WGS84坐標(biāo)系可 用作預(yù)定坐標(biāo)參考系。應(yīng)注意到，根據(jù)本發(fā)明的方法可與局部坐標(biāo)參考系一起使用，所 述局部坐標(biāo)參考系例如為NAD 83和其它國(guó)家網(wǎng)格系統(tǒng)。所述六個(gè)不同參數(shù)提供6個(gè)自 由度，需要其來(lái)及時(shí)跟蹤車輛的位置和定向。相機(jī)和激光掃描器相對(duì)于貨車21或位置 確定平臺(tái)上的參考位置和定向具有固定的位置和定向。這使得我們能夠準(zhǔn)確地從所述六數(shù)確定在拍攝圖像的時(shí)刻每一激光樣本在坐標(biāo)參考系中的位置以及所述相機(jī)在坐 標(biāo)參考系中的位置和定向。
根據(jù)本發(fā)明的方法涉及檢測(cè)道路標(biāo)志、方向路標(biāo)和其它平面對(duì)象。這些對(duì)象是靜止 的且通常具有垂直于道路軸的平面表面，其中道路信息寫在所述平面表面上。 一般來(lái)說(shuō)， 道路軸是水平的且在交通流的方向上。已發(fā)現(xiàn)，道路標(biāo)志不是確切地放置成垂直于道路 軸，而是朝向道路旋轉(zhuǎn)約5度，使得在道路上駕駛的駕駛員將具有對(duì)道路標(biāo)志的幾乎垂 直的觀看。此外，此較小的旋轉(zhuǎn)改進(jìn)了夜晚中的可見(jiàn)性，因?yàn)槠矫姹砻鎸衍囕v光更佳 地反射到駕駛員。
將揭示一種變換，其將從不同位置獲得且具有不同觀察軸的兩個(gè)圖像中可見(jiàn)的對(duì)象 變換為具有類似大小和形狀、在經(jīng)變換圖像中可見(jiàn)的對(duì)象。
圖l展示本發(fā)明的過(guò)程的流程圖。變換(其為組合的觀察軸旋轉(zhuǎn)和徑向?qū)?shù)空間變 換)的輸入信號(hào)是第一圖像和第二圖像以及相機(jī)在俘獲第一和第二圖像時(shí)的位置和定 向。所述定向表示相機(jī)的觀察軸相對(duì)于參考定向的角度。在一實(shí)施例中，參考定向?qū)?yīng) 于移動(dòng)測(cè)繪車輛或定位確定平臺(tái)的航向方向。源圖像表示由基于陸地的相機(jī)記錄的或多 或少的垂直圖像。所述源圖像可為憑借靜態(tài)圖片相機(jī)記錄的靜態(tài)圖片序列，所述相機(jī)在 例如每IO米位移被觸發(fā)。包含圖像傳感器的相機(jī)具有觀看角ou由相機(jī)的透鏡組合的焦 距確定觀看角(x。觀看角a可在45。 < a < 90°的范圍內(nèi)。此外，相機(jī)具有觀察軸，其在 觀看角的中心。相機(jī)觀察軸平行于水平平面，例如道路表面。通常，圖像傳感器安裝成 垂直于觀察軸。在此情況下，圖像傳感器記錄"純"垂直源圖像。此外，已知圖像傳感 器相對(duì)于水平平面(例如，地球表面)的高度。憑借三角測(cè)距法，可將從基于陸地的相 機(jī)檢索的經(jīng)地理編碼源圖像轉(zhuǎn)換到任何虛擬平面。即使觀察軸相對(duì)于水平平面成一已知 角度，也可從源圖像獲得所述虛擬平面。
由靜態(tài)圖片相機(jī)拍攝的圖像是相機(jī)視野中的最近表面點(diǎn)的顏色的表示。像素值對(duì)應(yīng) 于表面的顏色，將經(jīng)由圖像傳感器的測(cè)量所述像素顏色的光敏感元件從相機(jī)的焦點(diǎn)看到 所述表面的顏色。通常，用于當(dāng)今相機(jī)中的透鏡具有給予圖片每像素約0.01 -0.1度的角 度分辨率的分辨率和焦距。
移動(dòng)測(cè)繪車輛裝備有定位平臺(tái)，其包含定位傳感器，例如GPS接收器和可能的額外 慣性和航位推算傳感器以及定向傳感器，例如陀螺儀、加速度計(jì)和距離測(cè)量單元。這些 傳感器是普遍已知的。通過(guò)這些傳感器，可非常準(zhǔn)確地確定并記錄車輛的位置和定向。 此外，移動(dòng)測(cè)繪車輛裝備有許多相機(jī)以記錄圖像序列。兩個(gè)相機(jī)可安裝在汽車前方以記 錄車輛前方的圖像。這兩個(gè)相機(jī)可經(jīng)布置以產(chǎn)生立體圖像對(duì)序列。此外，相機(jī)可安裝在左側(cè)和右側(cè)以從汽車獲得側(cè)視圖，且相機(jī)可安裝在車輛后方以記錄從車輛后方看到的活 動(dòng)世界。如果相機(jī)安裝在車輛的所有側(cè)上，那么可獲得圍繞所述車輛的在所有方向上的 連續(xù)或接近連續(xù)的視圖。位于前方和后方的相機(jī)使得我們能夠而且從相反方向獲得同一 道路的兩個(gè)圖像序列。
所有記錄的數(shù)據(jù)源(至少包括定位和定向數(shù)據(jù)和圖像序列)使用相同的時(shí)間參考。 定位平臺(tái)使我們能夠非常準(zhǔn)確地確定移動(dòng)測(cè)繪車輛在坐標(biāo)參考系中的位置和定向?？蓮?來(lái)自定位平臺(tái)的數(shù)據(jù)和各自相機(jī)相對(duì)于定位平臺(tái)的所確定位置和定向的固定位置和定 向來(lái)導(dǎo)出相機(jī)的準(zhǔn)確位置和定向。所述位置可為準(zhǔn)確的絕對(duì)位置或至少一準(zhǔn)確的相對(duì)位 置?？蓮陌惭b在移動(dòng)車輛的兩個(gè)不同位置處的兩個(gè)相機(jī)或圖像序列的兩個(gè)后續(xù)圖像獲得 第一和第二圖像。優(yōu)選的是，由相同的靜態(tài)圖片相機(jī)俘獲第一和第二圖像，其中第一與 第二圖像之間的距離是10米。
相對(duì)于在俘獲第一和第二圖像時(shí)的定位平臺(tái)的參考位置和定向的定位平臺(tái)的位置 和定向以及相機(jī)的位置和定向經(jīng)處理以提取將是變換數(shù)據(jù)的徑向觀看參數(shù)。變換數(shù)據(jù)控 制第一和第二圖像到第一和第二徑向?qū)?shù)數(shù)據(jù)圖像的變換。下文將揭示關(guān)于變換的更多 細(xì)節(jié)。由于在兩個(gè)徑向?qū)?shù)數(shù)據(jù)圖像中的垂直對(duì)象的大小和形狀是類似的，所以可呈普 遍已知的圖案匹配算法形式的簡(jiǎn)單掃描算法用于匹配兩個(gè)徑向?qū)?shù)數(shù)據(jù)圖像中的類似 垂直對(duì)象。
己發(fā)現(xiàn)，根據(jù)本發(fā)明的方法能夠識(shí)別具有+/-10度的角度偏差的垂直平面對(duì)象。徑 向?qū)?shù)空間中的對(duì)應(yīng)誤差小于圖像的噪聲。
當(dāng)用于選擇道路標(biāo)志時(shí)，例如首先應(yīng)用大小過(guò)濾器來(lái)選擇僅具有不小于0.5x0.5米 且不大于1.2x1.2米的現(xiàn)實(shí)世界大小的對(duì)象。具有所需大小范圍內(nèi)的大小的對(duì)象被添加 到數(shù)據(jù)庫(kù)以供進(jìn)一步處理。所關(guān)注的垂直對(duì)象可與指派給每一像素的對(duì)應(yīng)位置一起存儲(chǔ) 為小圖像。在一個(gè)實(shí)施例中，小圖像包括對(duì)應(yīng)于源圖像中的平面對(duì)象的像素。所述進(jìn)一 步處理可為辨識(shí)道路標(biāo)志的類型、方向路標(biāo)上的各自標(biāo)志或可從圖像或小圖像提取的任 何其它類型信息?？蓪⑿畔⒆罱K存儲(chǔ)在地圖數(shù)據(jù)庫(kù)中，所述地圖數(shù)據(jù)庫(kù)可用于導(dǎo)航系統(tǒng) 中，以在屏幕上顯示駕駛員前方道路的改進(jìn)表示或基于從標(biāo)志俘獲的信息給予改進(jìn)的方 向。
在以下段落中，將以可區(qū)分的子變換描述變換。應(yīng)注意，可在一個(gè)步驟中執(zhí)行所述 變換而沒(méi)有中間結(jié)果，如下文將描述。
圖2展示將源圖像進(jìn)行觀察軸旋轉(zhuǎn)變換成為具有類似觀察軸的圖像的一般原理的俯 視圖。圖2a展示第一相機(jī)202和第二相機(jī)204，其兩者均安裝在觀測(cè)對(duì)象216的汽車206、 208上。第一相機(jī)202具有第一觀察軸210，且第二相機(jī)具有第二觀察軸214。兩 個(gè)相機(jī)均具有其各自的觀看角。第一和第二相機(jī)兩者均在其觀看角中具有對(duì)象216。圖 3的上部圖片展示具有使用第一相機(jī)俘獲的對(duì)象310的第一圖像，且圖3的下部圖片展 示具有使用第二相機(jī)俘獲的相同對(duì)象312的第二圖像。在距對(duì)象20米的距離處俘獲第 二圖像，而在距對(duì)象10米的距離處俘獲第一圖像。此對(duì)應(yīng)于移動(dòng)測(cè)繪車輛中的圖像的 記錄，所述移動(dòng)測(cè)繪車輛憑借一個(gè)相機(jī)沿著道路每10米位移俘獲一源圖像，其中相機(jī) 的觀察軸相對(duì)于行駛方向成一角度。
圖2b展示觀測(cè)對(duì)象216的相同第一相機(jī)202和第二相機(jī)204。與圖2a的差異在于， 第一和第二相機(jī)兩者的觀察軸實(shí)際上已被旋轉(zhuǎn)。第二相機(jī)204的觀察軸214a與第一相 機(jī)202的觀察軸210b成一直線。圖4的上部圖片展示具有使用具有虛擬觀察軸的第一 相機(jī)302俘獲的對(duì)象410的第一圖像，且圖4的下部圖片展示具有使用具有相同虛擬觀 察軸的第二相機(jī)204俘獲的相同對(duì)象412的第二圖像。在兩個(gè)圖中，由十字指示虛擬觀 察軸在圖像中間的位置。兩個(gè)圖像中的梯形指示圖3中的圖像在圖像的虛擬旋轉(zhuǎn)變換之 后的輪廓。
虛擬觀察軸對(duì)應(yīng)于道路的水平方向。如果由一個(gè)相機(jī)記錄圖像，則可由車輛在從俘 獲第一圖像的時(shí)刻俘獲第二圖像的時(shí)刻行駛時(shí)的水平行駛方向來(lái)近似虛擬觀察軸。必須 從相同時(shí)刻處的定向數(shù)據(jù)導(dǎo)出用于各自圖像的觀察軸的旋轉(zhuǎn)。如果由兩個(gè)不同相機(jī)俘獲 圖像，則必須使用關(guān)聯(lián)到各自圖像的位置和定向數(shù)據(jù)來(lái)確定觀察軸的旋轉(zhuǎn)，以獲得相對(duì) 于彼此平行的兩個(gè)虛擬觀察軸，且隨后圖像中的一者必須被平移以使虛擬觀察軸的位置 彼此成一直線。如果由移動(dòng)測(cè)繪車輛中的定位平臺(tái)產(chǎn)生的位置和定向數(shù)據(jù)不足夠準(zhǔn)確地 使虛擬觀察軸彼此成一直線，則徑向?qū)?shù)圖像將不足夠準(zhǔn)確地使掃描算法能夠找到第一 和第二徑向?qū)?shù)圖像中的匹配。應(yīng)進(jìn)一步注意，可通過(guò)具有不同觀看角的兩個(gè)相機(jī)獲得 第一和第二圖像。在那種情況下，觀察軸旋轉(zhuǎn)變換應(yīng)進(jìn)一步經(jīng)布置以獲得具有以每像素 度數(shù)為單位的相同角度分辨率的圖像。
圖5展示使用安裝在移動(dòng)車輛上的一個(gè)相機(jī)獲得的兩個(gè)后續(xù)圖像的實(shí)例。首先俘獲 下部圖像，且在左側(cè)展示道路標(biāo)志510。在車輛移動(dòng)特定距離后俘獲上部圖像，且再次 展示道路標(biāo)志512。
圖6展示通過(guò)實(shí)際旋轉(zhuǎn)圖像的觀察軸來(lái)變換圖5的圖像的結(jié)果。以此方式，己使用 等同的觀察軸獲得兩個(gè)圖像。可憑借與兩個(gè)圖像相關(guān)聯(lián)的位置和定向數(shù)據(jù)來(lái)執(zhí)行觀察軸 旋轉(zhuǎn)變換。此外，觀察軸602、 604的位置在圖像中是等同的。在上部和下部圖像中還 指示由圖像中的標(biāo)志的上部像素和下部像素形成的角度606、 608?？梢?jiàn)，角度606、 608是類似的。應(yīng)注意，圖像關(guān)于所界定軸的旋轉(zhuǎn)是現(xiàn)有計(jì)算機(jī)圖形卡的內(nèi)建功能，且因此 不相對(duì)于旋轉(zhuǎn)圖像以獲得具有等同觀察軸的圖像來(lái)給出進(jìn)一步細(xì)節(jié)。
圖7說(shuō)明圖4中的經(jīng)變換中間圖像的特性。圖7是圖4的上部和下部圖像的組合。 圖4的圖像中的與第一經(jīng)變換中間圖像相關(guān)聯(lián)的觀察軸以及與第二經(jīng)變換中間圖像相關(guān) 聯(lián)的觀察軸成一直線。此外，兩個(gè)圖像中的觀察軸的位置是相同的。參考標(biāo)志702指示 其中與兩個(gè)經(jīng)變換中間圖像相關(guān)聯(lián)的觀察軸交叉的像素。因此，可通過(guò)覆蓋來(lái)組合圖像。 從所述圖像可認(rèn)為第一和第二經(jīng)變換中間圖像對(duì)應(yīng)于已通過(guò)使相機(jī)沿著觀察軸移動(dòng)而 俘獲的圖像。假定已在距對(duì)象距離D1處俘獲第一經(jīng)變換中間圖像，且已在兩倍于距離 Dl處俘獲第二經(jīng)變換中間圖像。結(jié)果，第一經(jīng)變換中間圖像中的對(duì)象的大小Hl、 Wl 將是第二經(jīng)變換中間圖像中的對(duì)象的大小H2、 W2的兩倍。此外，對(duì)應(yīng)于觀察軸的像素 702與第一經(jīng)變換中間圖像和第二經(jīng)變換中間圖像中的對(duì)象的任何點(diǎn)之間的距離將加倍 Rl=2xR2。
第一和第二經(jīng)變換中間圖像中的任何垂直對(duì)象將滿足以下等式
<formula>formula see original document page 16</formula>其中
R^第一中間圖像中的觀察軸的位置與對(duì)象的位置之間的距離； R2二第二中間圖像中的觀察軸的位置與對(duì)象的位置之間的距離 Wf第一 中間圖像中的對(duì)象的寬度； W^第二中間圖像中的對(duì)象的寬度；
H^第一 中間圖像中的對(duì)象的高度；
H^第二中間圖像中的對(duì)象的高度。
此外，從圖7可見(jiàn)，對(duì)象相對(duì)于對(duì)應(yīng)于觀察軸的像素702的定向不改變。結(jié)果，第 一圖像中的對(duì)象的任何像素將具有等效于第二圖像中的角度或定向的角度或定向。這在 圖6中說(shuō)明。上部圖像展示虛擬觀察軸602的位置以及用于所述圖像中的道路標(biāo)志的上 部像素和下部像素的上部和下部角度的范圍606。在下部圖中，虛擬觀察軸604的位置 處于與上部圖中相同的位置。此外，用于下部圖像中的上部和下部像素的上部和下部角 度的范圍608等效于上部圖像中的范圍606。因此，通過(guò)沿著觀看軸移動(dòng)相機(jī)，僅觀察 軸的像素與對(duì)應(yīng)于對(duì)象的像素的位置之間的距離將改變。此特征優(yōu)點(diǎn)在于，如果在第一圖像中確定對(duì)象的大小，則知道第二圖像中可找到垂直對(duì)象的對(duì)應(yīng)區(qū)域，且僅圖像的所 述部分必須被處理。此顯著減少將要被處理的圖像數(shù)據(jù)的量，從而達(dá)到數(shù)據(jù)的更有效處 理。
圖8說(shuō)明現(xiàn)實(shí)世界空間中的變換的另一特性。展示在俘獲第一和第二圖像時(shí)相機(jī)位 置的俯視圖。可見(jiàn)，與先前等式組合，相機(jī)與相機(jī)從第一位置到第二位置的位移之間的 距離z滿足以下等式
z — —
其中
RF第一中間圖像中的觀察軸的位置與對(duì)象的位置之間的距離；
R2=第二中間圖像中的觀察軸的位置與對(duì)象的位置之間的距離；
Z=第二中間圖像中相機(jī)的焦點(diǎn)與對(duì)應(yīng)于平面對(duì)象的平面之間的最小距離；
dist-第一中間圖像和第二中間圖像的焦點(diǎn)的位置之間的距離。 可使用位移測(cè)量裝置(例如，車輪傳感器)來(lái)測(cè)量dist。
可通過(guò)基于顏色信息將圖像分段來(lái)獲得中間圖像中的潛在對(duì)象。然而，在中間圖像
中針對(duì)每一潛在對(duì)象測(cè)量潛在對(duì)象的半徑比例以及寬度和高度似乎過(guò)于復(fù)雜甚至是不
可能的。因此，已尋找一種變換，其有利地使用具有相同觀察軸的中間圖像的特性。徑 向?qū)?shù)變換具有這些優(yōu)點(diǎn)。對(duì)于圖像中的每一像素，將確定對(duì)應(yīng)于觀察軸的像素與所述
像素之間的距離R,且隨后將確定對(duì)數(shù)值。
在徑向?qū)?shù)空間中，x軸對(duì)應(yīng)于中間圖像中的對(duì)應(yīng)于觀察軸的像素(a，b)與像素(x,y)
之間的距離的對(duì)數(shù)值。y軸對(duì)應(yīng)于穿過(guò)觀察軸的像素(a,b)和像素(x,y)的線的角度。 如之前所述，中間第一和第二圖像中的垂直對(duì)象的特性在于，相對(duì)于觀察軸像素的角度 不改變。因此，在徑向?qū)?shù)空間中，對(duì)象相對(duì)于y軸的位置不改變。此外，對(duì)象與相機(jī) 之間的在現(xiàn)實(shí)世界中的距離與中間圖像中的大小成反比例。通過(guò)對(duì)半徑R施加對(duì)數(shù)函 數(shù)，對(duì)象在徑向?qū)?shù)空間中的大小和形狀獨(dú)立于相機(jī)與垂直對(duì)象之間的距離。圖9展示 對(duì)圖6的圖像應(yīng)用徑向?qū)?shù)變換的結(jié)果。在右手大小處，展示對(duì)應(yīng)圖中的道路標(biāo)志的放 大圖?？梢?jiàn)，不管相機(jī)與垂直平面對(duì)象之間的距離如何，徑向?qū)?shù)空間中的對(duì)象的形狀 和大小是類似的。因此，在徑向?qū)?shù)空間中，可通過(guò)簡(jiǎn)單的圖案匹配算法來(lái)檢測(cè)所關(guān)注 的對(duì)象。第一和第二徑向?qū)?shù)圖像中的對(duì)象之間的水平位移(這是以像素?cái)?shù)目為單位的沿著 X軸的位移)與當(dāng)記錄第一和第二源圖像時(shí)相機(jī)的焦點(diǎn)與對(duì)象之間的距離上的變化成比 例。
上文所描述的方法不應(yīng)用于整個(gè)圖像上，而是應(yīng)用于候選區(qū)段上。通過(guò)將圖像分段 為具有類似顏色的若干區(qū)段而獲得候選區(qū)段。拉隆德馬克(Lalonde Marc)和李英(Li Ying)的技術(shù)報(bào)告道路標(biāo)志辨識(shí)(Technical report Road Sign Recognition) (Centre de recherche informatique de Montreal, 1995.子工程2.4的現(xiàn)有技術(shù)調(diào)查(Survey of the State of the Art for Sub-Project 2.4) ， CRIM/IIT)描述了與從由CCD相機(jī)得到的彩色圖像中分 析和辨識(shí)道路標(biāo)志相關(guān)的圖案辨識(shí)的子域中的現(xiàn)有技術(shù)。此文獻(xiàn)提到用于經(jīng)由顏色分段 和形狀辨識(shí)來(lái)檢測(cè)標(biāo)志的多種算法。每一候選區(qū)段對(duì)應(yīng)于圖像中潛在作為對(duì)象的像素群 組。
第一中間圖像的候選區(qū)段被變換為第一徑向?qū)?shù)圖像。從上文描述我們已了解，當(dāng) 沿著相機(jī)觀察軸移動(dòng)相機(jī)時(shí)，由觀察軸的位置、中間圖像中的對(duì)象的上部像素和下部像 素形成的角度將不改變。因此，當(dāng)我們假定沿著觀察軸移動(dòng)相機(jī)時(shí)，第二中間圖像的僅 位于候選區(qū)段的角度內(nèi)的部分必須被變換為第二徑向?qū)?shù)圖像。已通過(guò)旋轉(zhuǎn)在對(duì)應(yīng)于候 選區(qū)段的源圖像之前的源圖像而獲得第二中間圖像。因此，第一和第二徑向?qū)?shù)圖像將 具有相同高度。隨后，沿著第二徑向?qū)?shù)圖像的適合計(jì)算的所述部分水平地掃描對(duì)應(yīng)于 候選區(qū)段的像素的第一徑向?qū)?shù)圖像。此實(shí)施例假定已由相同相機(jī)但在不同位置處俘獲 源圖像，其中所述相機(jī)俘獲車輛前方的道路。此外，源圖像的觀察軸不類似于行駛方向。 在第一中間圖像中，將要檢測(cè)的對(duì)象將具有比第二中間圖像中大的大小。僅將徑向?qū)?shù) 空間變換應(yīng)用于第一中間圖像的一區(qū)段的像素和第二中間圖像中可能存在所述區(qū)段的 部分。兩個(gè)措施顯著減少?gòu)较驅(qū)?shù)空間變換所需的計(jì)算功率。以上暗示第一源圖像在時(shí) 間上是在第二源圖像之后俘獲的。
使用簡(jiǎn)單的掃描算法來(lái)驗(yàn)證對(duì)象檢測(cè)并確定在第一與第二徑向?qū)?shù)圖像之間的沿 著x軸的位移。掃描算法確定如在第一對(duì)數(shù)圖像中所識(shí)別的對(duì)象與第二徑向?qū)?shù)圖像中 的每一可能的水平位移(偏移)(以像素?cái)?shù)目計(jì))之間的rgb差。rgb差的實(shí)例是rgb空
間中的像素之間的平方和距離?？捎梢韵碌仁酱_定像素之間的平方距離 quared—dist = sum ((rl-r2)2+(gl-g2)2+(bl-b2)2) 其中
rl和r2分別是第一和第二徑向?qū)?shù)圖像中的像素的紅色分量的值，
gl和g2分別是第一和第二徑向?qū)?shù)圖像中的像素的綠色分量的值，且
1bl和b2分別是第一和第二徑向?qū)?shù)圖像中的像素的藍(lán)色分量的值。 對(duì)所有選定像素(包括第一徑向?qū)?shù)圖像中的對(duì)象和其在第二徑向?qū)?shù)圖像中的對(duì) 應(yīng)物)進(jìn)行求和。
可通過(guò)以下偽代碼描述掃描算法 bestfit = Not A Number; minSum = MAX_NUMBER; for each potential offset o do: sum = 0;
for each point x,y in mask of object do:
sum = sum+dist(rgbl(x,y),rgb2(x+o,y)) if (sum < minSum)
bestfit =o;
minSum=sum;
其中rgbl(x，y)和rgb2(x+o，y)分別是第一和第二徑向?qū)?shù)圖像中的像素在位置x，y和 x+o，y處的值。
在執(zhí)行此算法之后，"bestfit"的值將為最佳匹配的值。
通過(guò)使用對(duì)應(yīng)于候選區(qū)段的第一徑向?qū)?shù)圖像來(lái)掃描第二徑向?qū)?shù)圖像，可檢測(cè)到 第二徑向?qū)?shù)圖像中的候選區(qū)段的最可能位置。掃描算法通過(guò)針對(duì)徑向?qū)?shù)圖像中的每 一假定的水平位移來(lái)分析rgb空間中的笛卡兒距離而產(chǎn)生相關(guān)輸出。具有相關(guān)輸出的最 小值的位置對(duì)應(yīng)于實(shí)現(xiàn)候選區(qū)段的像素與第二徑向?qū)?shù)圖像的像素之間的最高相關(guān)處 的位置。然而，如果第一徑向?qū)?shù)圖像對(duì)應(yīng)于移動(dòng)對(duì)象，則對(duì)象將不存在，或至少不完 全以第二對(duì)數(shù)圖像中的相同大小和形狀而存在。所述掃描算法將不產(chǎn)生具有相對(duì)小值的 相關(guān)輸出，其指示不存在具有候選區(qū)段的像素與第二徑向?qū)?shù)圖像的像素之間的相關(guān)的
位置。為減少錯(cuò)誤肯定，使用預(yù)定閾值檢查相關(guān)輸出的最小值。如果所述最小值小于預(yù) 定閾值，則將候選區(qū)段視為與第二徑向?qū)?shù)圖像中的一區(qū)域具有匹配，且因此斷定候選 區(qū)段是垂直于車輛行駛方向的靜止平面。
圖10展示通過(guò)執(zhí)行掃描算法而獲得的相關(guān)函數(shù)輸出。X軸表示候選區(qū)段相對(duì)于第 二徑向?qū)?shù)圖像中的位置的水平位移，且y軸表示笛卡兒距離值?？梢?jiàn)，在水平位移79 處，找到笛卡兒距離值中的最小值。此對(duì)應(yīng)于其中實(shí)現(xiàn)候選區(qū)段與第二對(duì)數(shù)圖像之間的 最高相關(guān)的點(diǎn)。
為驗(yàn)證候選區(qū)段對(duì)應(yīng)于垂直于觀察軸的對(duì)象，將第一徑向?qū)?shù)圖像等分為至少兩個(gè) 部分，例如左部分和右部分。對(duì)于每一部分，再次確定相關(guān)函數(shù)輸出。如果對(duì)象是垂直的，則兩個(gè)部分的水平位移將是相同的。然而，如果對(duì)象不具有垂直表面，則左部分和 右部分的水平位移將不同。如果此測(cè)試是肯定的，我們斷定對(duì)象具有垂直于第一和第二 中間圖像的觀察軸的平坦表面。
第一和第二徑向?qū)?shù)圖像中的候選圖像的水平位移(偏移)是用以計(jì)算相機(jī)與垂直 對(duì)象之間的距離的措施。
圖11說(shuō)明在經(jīng)全變換的圖像的徑向?qū)?shù)空間中，第一徑向?qū)?shù)圖像中的道路標(biāo)志 的位置與第二對(duì)數(shù)圖像中的所檢測(cè)位置之間的位移。
為計(jì)算距相機(jī)的對(duì)象距離(圖8中的z)，我們使用以下等式-
其中
z-在第二中間圖像中相機(jī)的焦點(diǎn)與觀察軸和對(duì)應(yīng)于平面對(duì)象的平面的交點(diǎn)之間的
距離，
width-對(duì)數(shù)空間圖像寬度，
dist-兩個(gè)相機(jī)位置在現(xiàn)實(shí)世界中的距離，
offset-徑向?qū)?shù)圖像空間中的對(duì)象位置之間的水平位移，換句話說(shuō)，從第一徑向?qū)?數(shù)圖像中的對(duì)象到第二徑向?qū)?shù)幀中找到的對(duì)象存在多少像素差。
舉例來(lái)說(shuō)，dist=10，徑向?qū)?shù)圖像的寬度是3000像素，且偏移是-80，我們可計(jì)算 出對(duì)象距相機(jī)的距離為52.015m。
計(jì)算出z后，我們可使用透視等式來(lái)計(jì)算對(duì)象的位置
<formula>formula see original document page 20</formula>XCam-中間圖像中的對(duì)象相對(duì)于對(duì)應(yīng)于觀察軸的像素的水平位置; ZCam-中間圖像中的對(duì)象相對(duì)于對(duì)應(yīng)于觀察軸的像素的垂直位置; z-先前已計(jì)算(徑向?qū)?shù)空間)width-原始幀圖像寬度 height-原始幀圖像高度 Xr對(duì)象在幀軸中的x坐標(biāo)
ys-對(duì)象在幀軸中的y坐標(biāo) fpx-以像素計(jì)的相機(jī)的焦距
現(xiàn)在我們具有XCam、 ZCam禾Bz，其是對(duì)象在相機(jī)空間中的坐標(biāo)。最終步驟是從相 機(jī)變換到現(xiàn)實(shí)世界坐標(biāo)以具有對(duì)象在坐標(biāo)參考系(例如，WGS84)中的最終位置 (Xp，yp,Zp)。
圖12說(shuō)明從圖像空間到世界坐標(biāo)的變換。(Xc,Yc， Zc)是相機(jī)的現(xiàn)實(shí)世界位置，Xs，Ys 是候選區(qū)段在中間圖像空間中的位置，且(Xp, Yp, Zp)是世界坐標(biāo)中的最終對(duì)象的位置。
在一實(shí)施例中，對(duì)象在世界坐標(biāo)中的位置用于確定平面對(duì)象在預(yù)定道路廊道中是否 具有一位置且隨后必須被存儲(chǔ)在地圖數(shù)據(jù)庫(kù)中。此預(yù)定道路廊道的一實(shí)例可能為 具有不遠(yuǎn)于移動(dòng)測(cè)繪車輛的位置的左部和/或右部10米的位置的所有對(duì)象； 具有道路表面上方的高于0.5米和/或低于6.0米的位置的所有對(duì)象； 具有在相機(jī)前方0.5-30米距離范圍內(nèi)的位置的所有對(duì)象。
作為世界坐標(biāo)的替代，例如相對(duì)于車輛位置的相對(duì)坐標(biāo)也可用于選擇哪些對(duì)象必須 被存儲(chǔ)在地圖數(shù)據(jù)庫(kù)中。應(yīng)用此位置選擇改進(jìn)了根據(jù)本發(fā)明的方法的錯(cuò)誤肯定率。
將圖像分段為候選區(qū)段具有以下優(yōu)點(diǎn)第一和第二圖像中的最小量像素用于執(zhí)行根
據(jù)本發(fā)明的方法。僅候選區(qū)段的像素被變換以獲得第一徑向?qū)?shù)圖像。此外，圖像的僅 可為垂直對(duì)象的部分被變換為第二對(duì)數(shù)圖像。這些措施改進(jìn)了用于執(zhí)行根據(jù)本發(fā)明的方 法和檢測(cè)垂直平面對(duì)象的處理速度。
圖13說(shuō)明可用于實(shí)施識(shí)別并確定上文所描述的平面對(duì)象的位置的方法的計(jì)算機(jī)系 統(tǒng)的高級(jí)方框圖。計(jì)算機(jī)系統(tǒng)可進(jìn)一步經(jīng)布置以用于俘獲平面對(duì)象的特性。在收集垂直 道路信息的領(lǐng)域中，所述特性可為道路的大小和類型、路線標(biāo)志上的方向和路線標(biāo)志上 的對(duì)應(yīng)位置、城市名稱等。拉隆德馬克(LalondeMarc)和李英(Li Ying)的技術(shù)報(bào)告 道路標(biāo)志辨識(shí)(Technical report Road Sign Recognition) (Centre de recherche informatique de Montreal, 1995.子工程2.4的現(xiàn)有技術(shù)調(diào)査(Survey of the State of the Art for Sub-Project 2.4) ， CRIM/IIT)描述了與從由CCD相機(jī)得到的彩色圖像分析和辨識(shí)道路 標(biāo)志相關(guān)的圖案辨識(shí)的子域中的現(xiàn)有技術(shù)。此文獻(xiàn)提到了用于俘獲標(biāo)志的特性的多種算 法。計(jì)算機(jī)系統(tǒng)進(jìn)一步經(jīng)布置以將平面對(duì)象的特性和位置存儲(chǔ)在存儲(chǔ)媒體上以用于地圖數(shù)據(jù)庫(kù)中。
圖13的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)包括處理器單元912和主存儲(chǔ)器914。處理器單元912可含有單 個(gè)微處理器或可含有多個(gè)微處理器以用于將計(jì)算機(jī)系統(tǒng)配置為多處理器系統(tǒng)。主存儲(chǔ)器 914部分存儲(chǔ)供處理器單元912執(zhí)行的指令和數(shù)據(jù)。如果本發(fā)明的方法全部或部分地以 軟件實(shí)施，那么主存儲(chǔ)器914當(dāng)在操作中時(shí)存儲(chǔ)可執(zhí)行代碼。主存儲(chǔ)器914可包括動(dòng)態(tài) 隨機(jī)存取存儲(chǔ)器(DRAM)以及高速度高速緩沖存儲(chǔ)器的存儲(chǔ)體。
圖9的系統(tǒng)進(jìn)一步包含大容量存儲(chǔ)裝置916、外圍裝置918、輸入裝置920、便攜式 存儲(chǔ)媒體驅(qū)動(dòng)器922、圖形子系統(tǒng)924和輸出顯示器926。出于簡(jiǎn)單的目的，圖9中所 展示的組件被描繪為經(jīng)由單個(gè)總線928連接。然而，所述組件可通過(guò)一個(gè)或一個(gè)以上數(shù) 據(jù)輸送構(gòu)件連接。舉例來(lái)說(shuō)，處理器單元912和主存儲(chǔ)器914可經(jīng)由局部微處理器總線 連接，且大容量存儲(chǔ)裝置916、外圍裝置918、便攜式存儲(chǔ)媒體驅(qū)動(dòng)器922和圖形子系 統(tǒng)924可經(jīng)由一個(gè)或一個(gè)以上輸入/輸出(I/O)總線連接。大容量存儲(chǔ)裝置916 (其可用 磁盤驅(qū)動(dòng)器或光盤驅(qū)動(dòng)器實(shí)施)是用于存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的非易失性存儲(chǔ)裝置，所述數(shù)據(jù)例如為 各自相機(jī)的經(jīng)地理編碼圖像序列、相機(jī)的校準(zhǔn)信息、恒定和可變位置參數(shù)、恒定和可變 定向參數(shù)、中間結(jié)果、具有所檢測(cè)對(duì)象的數(shù)據(jù)庫(kù)和供處理器單元912使用的指令。在一 個(gè)實(shí)施例中，大容量存儲(chǔ)裝置916存儲(chǔ)用于實(shí)施本發(fā)明的系統(tǒng)軟件或計(jì)算機(jī)程序以用于 加載到主存儲(chǔ)器914的目的。
便攜式存儲(chǔ)媒體驅(qū)動(dòng)器922結(jié)合便攜式非易失性存儲(chǔ)媒體(例如軟盤、微驅(qū)動(dòng)器和 快閃存儲(chǔ)器) 一起操作以將數(shù)據(jù)和代碼輸入到圖9的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)以及從圖9的計(jì)算機(jī)系 統(tǒng)輸出數(shù)據(jù)和代碼。在一個(gè)實(shí)施例中，用于實(shí)施本發(fā)明的系統(tǒng)軟件存儲(chǔ)在呈此便攜式媒 體形式的處理器可讀媒體上，且經(jīng)由便攜式存儲(chǔ)媒體驅(qū)動(dòng)器922輸入到計(jì)算機(jī)系統(tǒng)。外 圍裝置918可包括任何類型的計(jì)算機(jī)支持裝置，例如輸入/輸出(I/O)接口，以向計(jì)算 機(jī)系統(tǒng)添加額外功能性。舉例來(lái)說(shuō)，外圍裝置918可包括網(wǎng)絡(luò)接口卡以用于將計(jì)算機(jī)系 統(tǒng)介接到網(wǎng)絡(luò)、調(diào)制解調(diào)器等。
輸入裝置920提供用戶接口的一部分。輸入裝置920可包含用于輸入字母數(shù)字和其 它按鍵信息的字母數(shù)字小鍵盤或指向裝置，例如鼠標(biāo)、跟蹤球、觸筆或光標(biāo)方向按鍵。 為了顯示文本和圖形信息，圖9的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)包含圖形子系統(tǒng)924和輸出顯示器926。
輸出顯示器926可包含陰極射線管(CRT)顯示器、液晶顯示器(LCD)或其它合 適的顯示裝置。圖形子系統(tǒng)924接收文本和圖形信息，且處理所述信息以供輸出到顯示 器926。輸出顯示器926可用于報(bào)告中間結(jié)果、顯示所找到的對(duì)象，顯示確認(rèn)信息且/ 或顯示作為用戶界面的部分的其它信息。圖9的系統(tǒng)還包含音頻系統(tǒng)928，其包含麥克風(fēng)。在一個(gè)實(shí)施例中，音頻系統(tǒng)928包含聲卡，其從麥克風(fēng)接收音頻信號(hào)。另外，圖9 的系統(tǒng)包含輸出裝置932。合適的輸出裝置的實(shí)例包含揚(yáng)聲器、打印機(jī)等。
圖9的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)中所含有的組件是通常在通用計(jì)算機(jī)系統(tǒng)中找到的那些組件，且 期望表示此項(xiàng)技術(shù)中眾所周知的廣泛種類的此類計(jì)算機(jī)組件。
因此，圖9的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)可為個(gè)人計(jì)算機(jī)、工作站、小型計(jì)算機(jī)、大型計(jì)算機(jī)等。 所述計(jì)算機(jī)還可包括不同的總線配置、聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)、多處理器平臺(tái)等。可使用各種操作系 統(tǒng)，其中包括UNIX、索拉里斯(Solaris)、哩納克斯(Linux)、視窗(Windows)、麥金 托什(Macintosh) OS和其它合適的操作系統(tǒng)。
可自動(dòng)執(zhí)行上文所描述的方法?？赡馨l(fā)生這樣的情況圖像使得圖像處理工具和對(duì) 象辨識(shí)工具需要某種校正。舉例來(lái)說(shuō)，校正函數(shù)在一個(gè)以上位置處展示最大相關(guān)。在所 述情況下，所述方法包含一些驗(yàn)證和手動(dòng)調(diào)適動(dòng)作以實(shí)現(xiàn)確認(rèn)或調(diào)適中間結(jié)果或視覺(jué)上 選擇最佳位置的可能性。這些動(dòng)作還可適合于接受平面對(duì)象檢測(cè)的中間結(jié)果或最終結(jié) 果。
應(yīng)進(jìn)一步注意，使用在不同時(shí)刻俘獲的第一和第二源圖像具有以下優(yōu)點(diǎn)通過(guò)根據(jù)
本發(fā)明的方法，將幾乎不會(huì)將移動(dòng)的平面對(duì)象(例如，移動(dòng)車輛背部處的數(shù)字板)檢測(cè) 為平面對(duì)象。
所呈現(xiàn)的方法非常適合于產(chǎn)生用于地圖數(shù)據(jù)庫(kù)中的平面道路信息的方法。根據(jù)本發(fā) 明的方法將源圖像中的區(qū)域識(shí)別為平面對(duì)象。在識(shí)別后，可將源圖像中的所識(shí)別對(duì)象的
像素的區(qū)域或整個(gè)源圖像與源圖像中的區(qū)域的x，y位置以及與源圖像相關(guān)聯(lián)的位置和定
向數(shù)據(jù)一起存儲(chǔ)。在不同位置處拍攝的兩個(gè)源圖像中的平面對(duì)象的區(qū)域在坐標(biāo)參考系中
的x，y位置以及與所述兩個(gè)圖像相關(guān)聯(lián)的位置和定向數(shù)據(jù)使得我們能夠確定對(duì)象在坐標(biāo) 參考系中的位置。此外，對(duì)象的圖像可用于檢測(cè)道路信息的類型。另外，光學(xué)字符辨識(shí) (OCR)或智能字符辨識(shí)(ICR)軟件可用于檢測(cè)道路標(biāo)志上的文本信息?？蓪⒋诵畔⑴c 標(biāo)志的位置信息一起存儲(chǔ)在存儲(chǔ)器中。應(yīng)注意，不應(yīng)將位置信息總是表達(dá)為坐標(biāo)參考系 中的坐標(biāo)，而是還可呈對(duì)(例如)高速公路上的特定會(huì)合點(diǎn)的參考的形式。在那種情況 下，必須作出與實(shí)際位置和會(huì)合點(diǎn)的匹配。此可通過(guò)軟件或手動(dòng)地完成。
已出于說(shuō)明和描述的目的而呈現(xiàn)了本發(fā)明的前述詳細(xì)描述。不希望其為詳盡的或?qū)?本發(fā)明限于所揭示的精確形式，且顯然鑒于以上教示許多修改和變化都是可能的。所描 述的實(shí)施例經(jīng)選擇以便最佳闡釋本發(fā)明的原理和其實(shí)際應(yīng)用，以進(jìn)而使得所屬領(lǐng)域的技 術(shù)人員能夠在各種實(shí)施例中且使用適合于所預(yù)期的特定使用的各種修改來(lái)最佳利用本 發(fā)明。希望由所附權(quán)利要求書來(lái)界定本發(fā)明的范圍。
權(quán)利要求
1.一種識(shí)別源圖像中的平面對(duì)象的方法，其包括檢索由第一基于陸地的相機(jī)獲得的第一源圖像；檢索由第二基于陸地的相機(jī)獲得的第二源圖像；檢索與所述第一和第二源圖像相關(guān)聯(lián)的位置數(shù)據(jù)；檢索與所述第一和第二源圖像相關(guān)聯(lián)的定向數(shù)據(jù)；憑借所述相關(guān)聯(lián)的位置數(shù)據(jù)和定向數(shù)據(jù)對(duì)所述第一和第二源圖像的至少一部分執(zhí)行組合的觀察軸旋轉(zhuǎn)變換和徑向?qū)?shù)空間變換，以獲得第一和第二徑向?qū)?shù)數(shù)據(jù)圖像；其中所述觀察軸旋轉(zhuǎn)變換對(duì)應(yīng)于將所述第一和第二源圖像變換為表示具有等同觀察軸的圖像的第一和第二中間圖像；檢測(cè)所述第一和第二徑向?qū)?shù)數(shù)據(jù)圖像中具有類似尺寸的區(qū)域；以及將所述區(qū)域識(shí)別為平面對(duì)象。
2. 根據(jù)權(quán)利要求l所述的方法，其中所述方法進(jìn)一步包括檢測(cè)所述第一源圖像或第一中間圖像的對(duì)應(yīng)于潛在平面對(duì)象的一部分其中已通 過(guò)對(duì)所述第一中間圖像的對(duì)應(yīng)于所述潛在平面對(duì)象的所述部分執(zhí)行對(duì)數(shù)空間變換 而獲得所述第一徑向?qū)?shù)數(shù)據(jù)圖像徑向，且已通過(guò)對(duì)所述第二中間圖像的一部分執(zhí) 行對(duì)數(shù)空間變換而獲得所述第二徑向?qū)?shù)數(shù)據(jù)圖像，其中由所述第二中間圖像中的 所述觀察軸的位置和所述第一中間圖像的對(duì)應(yīng)于所述潛在平面對(duì)象的所述對(duì)應(yīng)部 分來(lái)界定所述部分。
3. 根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的方法，其中所述第一和第二中間圖像中的所識(shí)別平面對(duì) 象的性質(zhì)滿足以下等式尺2 W2 //2其中R產(chǎn)第一中間圖像中的觀察軸的位置與對(duì)象的位置之間的距離；R2二第二中間圖像中的觀察軸的位置與對(duì)象的位置之間的距離；W!=第 一 中間圖像中的對(duì)象的寬度；Wf第二中間圖像中的對(duì)象的寬度；H^第一 中間圖像中的對(duì)象的高度；Hf第二中間圖像中的對(duì)象的高度。
4. 根據(jù)權(quán)利要求l或2所述的方法，其中檢測(cè)包括執(zhí)行圖案匹配算法以檢測(cè)所述第一和第二徑向?qū)?shù)數(shù)據(jù)圖像中的類似區(qū)域。
5. 根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其中所述圖案匹配算法使用來(lái)自所述第一徑向?qū)?shù)數(shù) 據(jù)圖像的潛在對(duì)象的所述區(qū)域來(lái)執(zhí)行掃描算法，以檢測(cè)所述第二徑向?qū)?shù)數(shù)據(jù)圖像 中的類似區(qū)域。
6. 根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法，其中執(zhí)行所述掃描算法包括使用所述第一徑向?qū)?shù)圖像和所述第二徑向?qū)?shù)圖像的潛在對(duì)象的所述區(qū)域之 間的rgb距離的最小差來(lái)確定潛在平面對(duì)象的所述區(qū)域的水平位移；且所述方法進(jìn)一步包括依照所述水平位移、所述位置和定向數(shù)據(jù)來(lái)計(jì)算所述平面對(duì)象的所述位置。
7. 根據(jù)權(quán)利要求6所述的方法，其中執(zhí)行所述掃描算法進(jìn)一步包括-將潛在對(duì)象的所述區(qū)域劃分為至少兩個(gè)部分；使用所述第一徑向?qū)?shù)圖像和所述第二徑向?qū)?shù)圖像中的一部分的所述區(qū)域之 間的所述rgb距離的最小差來(lái)確定所述至少兩個(gè)部分中每一者的所述水平位移； 驗(yàn)證所述至少兩個(gè)部分中每一者的所述水平位移是否類似。
8. 根據(jù)權(quán)利要求6所述的方法，其中如果所述第一徑向?qū)?shù)圖像和所述第二徑向?qū)?shù) 圖像的潛在對(duì)象的所述區(qū)域之間的所述rgb距離的所述最小差小于預(yù)定閾值，則將 所述區(qū)域識(shí)別為平面對(duì)象。
9. 根據(jù)權(quán)利要求6所述的方法，其中計(jì)算所述平面對(duì)象的所述位置執(zhí)行以下等式<formula>formula see original document page 3</formula>其中z-第二中間圖像中的相機(jī)的焦點(diǎn)與觀察軸和對(duì)應(yīng)于平面對(duì)象的平面的交點(diǎn)之間 的距離，width-對(duì)數(shù)空間圖像寬度， dist-現(xiàn)實(shí)世界中兩個(gè)相機(jī)位置的距離， offset-徑向?qū)?shù)圖像空間中的對(duì)象位置之間的水平位移。
10. —種設(shè)備，其用于從源圖像識(shí)別并確定平面對(duì)象的位置以用于地圖數(shù)據(jù)庫(kù)中，所述設(shè)備包括 輸入裝置；處理器可讀存儲(chǔ)媒體；以及處理器，其與所述輸入裝置和所述處理器可讀存儲(chǔ)媒體通信； 輸出裝置，其用以實(shí)現(xiàn)與顯示單元的連接；所述處理器可讀存儲(chǔ)媒體存儲(chǔ)用以對(duì)所述處理器進(jìn)行編程來(lái)執(zhí)行一方法的代碼， 所述方法包括以下動(dòng)作檢索由第一基于陸地的相機(jī)獲得的第一源圖像； 檢索由第二基于陸地的相機(jī)獲得的第二源圖像； 檢索與所述第一和第二源圖像相關(guān)聯(lián)的位置數(shù)據(jù)； 檢索與所述第一和第二源圖像相關(guān)聯(lián)的定向數(shù)據(jù)；憑借所述相關(guān)聯(lián)的位置數(shù)據(jù)和定向數(shù)據(jù)對(duì)所述第一和第二源圖像的至少一部分 執(zhí)行組合的觀察軸旋轉(zhuǎn)變換和徑向?qū)?shù)空間變換，以獲得第一和第二徑向?qū)?shù)數(shù)據(jù) 圖像，其中所述觀察軸旋轉(zhuǎn)變換對(duì)應(yīng)于將所述第一和第二源圖像變換為表示具有等 同觀察軸的圖像的第一和第二中間圖像；檢測(cè)所述第一和第二徑向?qū)?shù)數(shù)據(jù)圖像中具有類似尺寸的區(qū)域；以及將所述區(qū)域識(shí)別為平面對(duì)象；俘獲所述平面對(duì)象的特性；憑借所述第一和第二徑向?qū)?shù)數(shù)據(jù)圖像來(lái)確定所述平面對(duì)象的所述位置；以及 將所述特性和位置存儲(chǔ)在存儲(chǔ)媒體上以用于地圖數(shù)據(jù)庫(kù)中。
11. 一種計(jì)算機(jī)程序，其在被加載在一計(jì)算機(jī)布置上時(shí)經(jīng)布置以執(zhí)行根據(jù)權(quán)利要求1到 9所述的方法中的任一方法。
12. —種承載計(jì)算機(jī)程序的處理器可讀媒體，其在被加載在一計(jì)算機(jī)布置上時(shí)經(jīng)布置以 執(zhí)行根據(jù)權(quán)利要求1到9所述的方法中的任一方法。
全文摘要
本發(fā)明涉及識(shí)別源圖像中的平面對(duì)象的方法。所述方法包括檢索由第一基于陸地的相機(jī)獲得的第一源圖像；檢索由第二基于陸地的相機(jī)獲得的第二源圖像；檢索與所述第一和第二源圖像相關(guān)聯(lián)的位置數(shù)據(jù)；檢索與所述第一和第二源圖像相關(guān)聯(lián)的定向數(shù)據(jù)；憑借所述相關(guān)聯(lián)的位置數(shù)據(jù)和定向數(shù)據(jù)對(duì)所述第一和第二源圖像執(zhí)行觀察軸旋轉(zhuǎn)變換，以獲得第一和第二中間圖像，其中所述第一和第二中間圖像具有等同觀察軸；對(duì)所述第一和第二中間圖像執(zhí)行徑向?qū)?shù)空間變換以獲得第一和第二徑向?qū)?shù)數(shù)據(jù)圖像；檢測(cè)所述第一圖像中潛在為平面對(duì)象的區(qū)域；比較所述第二徑向?qū)?shù)數(shù)據(jù)圖像中具有類似尺寸和類似rgb特性的所述潛在平面對(duì)象；以及最終，且將所述區(qū)域識(shí)別為平面對(duì)象并確定其位置。所述方法使得工程師能夠非常有效地檢測(cè)后續(xù)圖像中的平面垂直對(duì)象。
文檔編號(hào)G01C11/06GK101563581SQ200780037640
公開日2009年10月21日 申請(qǐng)日期2007年11月5日 優(yōu)先權(quán)日2006年11月3日
發(fā)明者阿爾卡迪烏什·維索茨基, 馬爾欽·米夏爾·克米奇克 申請(qǐng)人:電子地圖有限公司