基于均质雾天下摄像机动态标定的交通场景三维重建

摘要

本文基于均质雾天结合暗原色先验原理提出了一种摄像机动态标定算法并在此基础上重建三维交通场景.与以往方法不同,本文提出的摄像机模型增加了场景中固有的天气因素:均质雾天.同时模型只包含路面以及运动车辆,忽略了车道线长度以及车辆尺寸等先验信息,因为在非结构化道路中往往不存在车道线.算法主要分为三步:首先在活动图的基础上,利用区域搜索算法(ASA)提取待识别区域,在待识别区域内如果像素自顶向下以双曲线形式变化则当前天气为均质雾天;其次,根据交通活动图划分路面区域,根据暗原色先验原理计算交通场景各点透射率,并将透射率值映射以便于图像显示,之后选取路面上具有最小、最大透射率差的8个点标定摄像机,并且通过多帧取平均的方法以获得参数的准确值.最后,根据三维重建公式结合场景距离信息,对交通图像上的点三维重建,实验结果验证了本文所提出算法的有效性与鲁棒性.