摄像头测距的数字图像处理方法研究(2)

万　

方数据＼移功方向

Ｖ

．ｈ

∽位

ｆ

、

位拟最小距鲋

。最大距离Ｂ

图Ｓ测量系统原理图

验证实验过程为：首先标定激光器与目标物ＵＳＢ摄像头采集激光反射图像；然后分别对采像转换成灰度图像，并用中值滤波器进行平滑处理，对处理后的灰度图像进行阈值分割，转换成二值图像，结果显示如图６所示；最后利用图像的特征描述法提取光斑的大小（面积），建立标定距离与对应光斑大小之间的关系曲线，并用最小二乘法来拟合，拟合结果如图７所示。

图６激光光斑图像处理结果显示

其中，本实验过程中所使用的数码摄像头采用的是具有３０万像素的ＣＭＯＳ图像传感器，光学分辨率为６４０×４８０，成像距离为５ｃｍ到无限远，自动对图７最小二乘曲

焦，对焦范围为１５ｃｍ线拟合结果

到无限远，最大帧数为３０帧／ｓ。

通过曲线拟合得到激光光斑大小Ｌ与被测距离Ｄ之间的定量关系为：

Ｄ一一０．０００３Ｌ２－４－１．０５２６Ｌ－４－４８．０３７８（４）

体之间的实际物理距离，在每一标定的距离处用集到的图像进行处理，将摄像头采集到的彩色图

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弹箭与制导学报第２９卷

适用探测距离为：１５ｅｍ≤Ｄ≤１０００ｃｍ需要注意的是由于环境和硬件设备的影响，此定量关系和探测距离仅适用于本实验中所测得的相关数据。

根据实验原理任意采集三处标定距离以外位置的激光反射图像，通过相应的数字图像处理算法得到其特征面积，利用拟合的曲线估算出该处的位移，并与实际的物理位移进行误差分析。结果见表１。同时，将文中所提出的方法应用于自适应机翼位移的测量中，能够有效测量机翼的位移变化量，提高了测量的速度，测量结果满足精度范围的要求。

表１测量结果分析表

接触实时测量。并在自适应机翼的位移测量中得

到了成功的应用。

在测量系统中误差的主要来源为：一方面由于环境变化和目标物体表面粗糙度对激光成像质量的影响，以及激光束固有的漂移等光学特性，使得成像光斑不稳定，从而影响光斑特征大小提取的精度；另一方面由于数码摄像头的安装调试、焦距的调准以及分辨率大小等因素的影响，导致误差的产生。因此，测量的精确度可以通过消除以上因素得到进一步的提高。

参考文献：

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究［Ｄ］．南京：东南大学．２００６．

［４］阮秋琦．数字图像处理学［Ｍ］．２版．北京：电子工

业出版社．２００７．

３结论与展望

文中所介绍的测距方法简单易于实现，且计算速度快，在标定的距离范围内可用于位移的非

（上接第２５５页）

Ｉｓ］Ｒａｆａｅｌ

ＣＧｏｎｚａｌｅｚ．数字图像处理（ＭＡＴＬＡＢ版）

［Ｍ］．阮秋琦．译．北京：电子工业出版社，２００８．

选基础上，采用灰度标准差、独立像元数、主次峰值比、图对信噪比的选择准则是有效的，可以对原始参考图不同区域的匹配性能作出可靠的评估，从而规划出满足要求的匹配区。需要特别指出，灰度标准差是其中非常重要的衡量参数，适配区的灰度标准差要明显大于不适宜匹配区的灰度标准差，具体数值与ＳＡＲ图像有关。

参考文献：

表ｌ所选基准圈参数及其匹配特性基一一灰度标独立像主次匹配概匹配

准差元数峰值比率Ｐ／ｇｉｇ／

准次磊

图

“”。（口。）

Ｎ／个

ＭＳＲ

％像素

［１］付文兴．王建民．金善良．一种实用的景象匹配区选

考虑到ＳＡＲ的成像特点，此畸变模型包括由近地点斜距测量误差、雷达高度表测高误差和高程起伏带来的灰度畸变及弹体姿态误差引起的几何失真。

［４］

５

择方法［Ｊ］．宇航学报，２００３．２４（４）：３４８—３５３．［２］沈振康．地图（图像）匹配制导技术［Ｍ］．长沙：国

防科技大学出版社．１９８３，

［３］刘扬．赵伟峰．金善良．景象匹配区选择方法研究

［Ｊ］．红外与激光工程．２００１．３０（３）：１６８—１７０．曹菲，杨小冈．景象匹配制导基准图选定准则研究［Ｊ］．计算机应用研究．２００５（５）：１３７—１３９．

结论

综合以上的试验结果可以看出，在高程预筛

万方数据　

基于摄像头测距的数字图像处理方法研究

作者：作者单位：刊名：英文刊名：年，卷(期)：

蒋珍今， 裴承鸣， 杨亮， JIANG Zhenjin， PEI Chengming， YANG Liang西北工业大学数据处理中心,西安,710072

弹箭与制导学报

JOURNAL OF PROJECTILES, ROCKETS, MISSILES AND GUIDANCE2009,29(6)

参考文献(5条)

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本文链接：/Periodical_djyzdxb200906072.aspx