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光场成像目标测距技术

张石磊 崔宇 邢慕增 闫斌斌

张石磊, 崔宇, 邢慕增, 闫斌斌. 光场成像目标测距技术[J]. 中国光学(中英文), 2020, 13(6): 1332-1342. doi: 10.37188/CO.2020-0043
引用本文: 张石磊, 崔宇, 邢慕增, 闫斌斌. 光场成像目标测距技术[J]. 中国光学(中英文), 2020, 13(6): 1332-1342. doi: 10.37188/CO.2020-0043
ZHANG Shi-lei, CUI Yu, XING Mu-zeng, YAN Bin-bin. Light field imaging target ranging technology[J]. Chinese Optics, 2020, 13(6): 1332-1342. doi: 10.37188/CO.2020-0043
Citation: ZHANG Shi-lei, CUI Yu, XING Mu-zeng, YAN Bin-bin. Light field imaging target ranging technology[J]. Chinese Optics, 2020, 13(6): 1332-1342. doi: 10.37188/CO.2020-0043

光场成像目标测距技术

doi: 10.37188/CO.2020-0043
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

Light field imaging target ranging technology

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

     

  • 图 1  光场成像原理

    Figure 1.  Light field imaging principle

    图 2  原始光场图像

    Figure 2.  Original light field image

    图 3  子孔径图像

    Figure 3.  Sub-aperture images

    图 4  4个坐标系空间相对位置

    Figure 4.  Relative position of four coordinate systems

    图 5  极线校正示意图

    Figure 5.  Schematic diagram of epipolar correction

    图 6  图像匹配示意图

    Figure 6.  Schematic diagram of image matching

    图 7  视差求取过程

    Figure 7.  Parallax finding process

    图 8  三维转换示意图

    Figure 8.  Schematic diagram of 3D conversion

    图 9  双线性插值

    Figure 9.  Bilinear interpolation

    图 10  不同姿态的标定板图像

    Figure 10.  Images of calibration plate with different attitudes

    图 11  标定板姿态复现

    Figure 11.  Calibration plate posture reproduction

    图 12  两张子孔径图像的校正图像

    Figure 12.  Correcting results of two sub-aperture images

    图 13  小参数匹配结果

    Figure 13.  Small parameter matching results

    图 14  大参数匹配结果

    Figure 14.  Large parameter matching results

    图 15  插值后匹配结果

    Figure 15.  Matching results after interpolation

    图 16  半全局匹配结果

    Figure 16.  Semi-global matching results

    图 17  双重改进结果

    Figure 17.  Double improvement results

    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)

    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480.5921363
    半全局匹配算法483.1016659
    双重改进算法466.5557441
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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400442.83 172181.31
    A-改进算法400431.141113806.42
    B-初始算法400372.50 31611.06
    B-改进算法400392.54 285575.83
    C-初始算法450465.28 41561.27
    C-改进算法450443.72 141685.76
    下载: 导出CSV
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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

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