光场成像目标测距技术

张石磊; 崔宇; 邢慕增; 闫斌斌

doi:10.37188/CO.2020-0043

光场成像目标测距技术

doi: 10.37188/CO.2020-0043

张石磊^{1, 3,},
崔宇²,
邢慕增³,
闫斌斌^3, ,

1.
中国人民解放军92941部队，辽宁葫芦岛 125001
2.
上海航天技术研究院，上海 201100
3.
西北工业大学航天学院，陕西西安 710072

基金项目: 国家自然科学基金委员会中国工程物理研究院NSAF联合基金资助（No. U1730135）

详细信息

作者简介:
张石磊（1982—），男，黑龙江哈尔滨人，硕士，工程师，2020年于西北工业大学获得工学硕士学位，2006年起长期在92941部队从事测控靶标总体工作。E-mail: zsl71382@163.com

闫斌斌（1981—），男，陕西西安人，副教授，2010年于西北工业大学导航、制导与控制专业获得博士学位，主要研究方向为飞行器制导控制和无人系统自主飞行。E-mail: yanbinbin@nwpu.edu.cn

通讯作者:
闫斌斌（1981—），男，陕西西安人，副教授，2010年于西北工业大学导航、制导与控制专业获得博士学位，主要研究方向为飞行器制导控制和无人系统自主飞行。E-mail：yanbinbin@nwpu.edu.cn

中图分类号: TP391
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出版历程
- 收稿日期: 2020-03-20
- 修回日期: 2020-04-24
- 网络出版日期: 2020-11-10
- 刊出日期: 2020-12-01

Light field imaging target ranging technology

ZHANG Shi-lei^{1, 3
,},
CUI Yu²,
XING Mu-zeng³,
YAN Bin-bin^{3
, ,}

1.
Chinese People's Liberation Army 92941, Huludao 125001, China
2.
Shanghai Institute of Aerospace Technology, Shanghai 201100, China
3.
School of Astronautics, Northwestern Polytechnical University, Xi’an 710072, China

Funds: Supported by the Joint Fund of the National Natural Science Commission and China Academy of Engineering physics (No. U1730135)

More Information

Corresponding author: yanbinbin@nwpu.edu.cn

摘要

摘要: 为了使现代制导律能够在图像制导中得以应用，提高图像制导的性能，针对图像制导难以获取目标距离信息的问题，提出基于光场成像的目标测距算法。该算法首先对光场数据进行解码和整定，从原始图像中提取出子孔径图像；其次，对两张子孔径图像进行双线性插值，以提高图像的空间分辨率；之后，选取两张子孔径图像进行标定以获取对应的内参数和外参数，并利用这些参数校正子孔径图像，使其共面且行对准；最后，采用半全局匹配方法进行图像匹配，获取目标的视差值，将视差进行三维转换即可得到目标距离。实验结果表明，改进前、后算法的平均测量误差分别为28.54 mm和14.96 mm，距离测量精度得到有效提高，能够在较为复杂的场景中有效提取目标距离信息，具有一定的理论和应用价值。
- 光场成像 /
- 子孔径图像 /
- 距离测量
Abstract: At present, it is difficult to obtain target distance information in image guidance. In order to apply modern guidance laws to image guidance technology and improve its performance, a target ranging algorithm using light field imaging is proposed. The algorithm decodes and tunes light field data to extract sub-aperture images from an original image. Bilinear interpolation is then performed on the two sub-aperture images to improve the image’s spatial resolution, and two sub-aperture images are selected as calibration data to obtain the corresponding internal and external parameters. The parameters are used to correct the sub-aperture images, which aligns them and makes them coplanar. Finally, a semi-global matching method is used to match the images to obtain the disparity value of the target. Then, 3D transformation of parallax can be used to get the target distance. The experimental results show that the average measurement errors of the algorithm are 28.54 mm and 14.96 mm, respectively, before and after improvement. This algorithm can effectively extract target distance information in complex scenes, which has value in theoretical and real-world applications.
- light field imaging /
- sub-aperture images /
- distance measurement

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图 1 光场成像原理

Figure 1. Light field imaging principle

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图 2 原始光场图像

Figure 2. Original light field image

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图 3 子孔径图像

Figure 3. Sub-aperture images

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图 4 4个坐标系空间相对位置

Figure 4. Relative position of four coordinate systems

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图 5 极线校正示意图

Figure 5. Schematic diagram of epipolar correction

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图 6 图像匹配示意图

Figure 6. Schematic diagram of image matching

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图 7 视差求取过程

Figure 7. Parallax finding process

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图 8 三维转换示意图

Figure 8. Schematic diagram of 3D conversion

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图 9 双线性插值

Figure 9. Bilinear interpolation

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图 10 不同姿态的标定板图像

Figure 10. Images of calibration plate with different attitudes

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图 11 标定板姿态复现

Figure 11. Calibration plate posture reproduction

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图 12 两张子孔径图像的校正图像

Figure 12. Correcting results of two sub-aperture images

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图 13 小参数匹配结果

Figure 13. Small parameter matching results

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图 14 大参数匹配结果

Figure 14. Large parameter matching results

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图 15 插值后匹配结果

Figure 15. Matching results after interpolation

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图 16 半全局匹配结果

Figure 16. Semi-global matching results

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图 17 双重改进结果

Figure 17. Double improvement results

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图 18 不同物体目标的测量结果（从左到右依次为原始图像，初始算法结果及双重改进算法结果）

Figure 18. Test results of different objects (From left to right are original image, initial algorithm results and double improvement algorithm results)

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表 1 不同算法的测量结果

Table 1. Measurement results with different algorithms

	距离测量/mm	有效像素点
初始算法	488.57	8051
双线性插值算法	480.59	21363
半全局匹配算法	483.10	16659
双重改进算法	466.55	57441

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表 2 实验结果

Table 2. Experiment results

	真实距离/mm	距离测量/mm	有效像素点	时间/s
A-初始算法	400	442.83	17218	1.31
A-改进算法	400	431.14	111380	6.42
B-初始算法	400	372.50	3161	1.06
B-改进算法	400	392.54	28557	5.83
C-初始算法	450	465.28	4156	1.27
C-改进算法	450	443.72	14168	5.76

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