申请/专利权人：苏州大学

申请日：2024-03-20

公开（公告）日：2024-06-28

公开（公告）号：CN118258352A

主分类号：G01C3/00

分类号：G01C3/00;G06T7/13;G06T7/73

优先权：

专利状态码：在审-公开

法律状态：2024.06.28#公开

摘要：本发明提供了一种基于两帧成像和梯度差分的被动测距方法。依据光学成像系统参数，计算不同探测距离的点扩散函数获取测量矩阵库；利用光学成像系统依次采集到的两帧具有轴向距离偏差的同一目标的信号，结合压缩感知模型，进行计算重构，得到两组不同距离位置的图像信息并进行边缘提取；采用基于梯度差分的图像质量评价函数，计算不同距离位置边缘图像所对应的值，并进行求导处理，进而得到两组二阶导数为负数的极值点所对应的位置信息，结合同一目标的轴向偏差方向和所述的极值点位置信息，即可获取待测目标的距离信息。本发明具有系统简单、实时性好、测距精度高等特点，且能有效解决传统单目系统离焦成像法存在的对称解耦问题。

主权项：1.一种基于两帧成像和梯度差分的被动测距方法，其特征在于包括如下步骤：1探测信号的获取将待测场景1中的待测目标101经成像透镜2后在探测器3上成像，构建光学成像系统：探测器依次采集并记录待测目标轴向距离偏差为Δz的两帧图像信号Y1和Y2；2测距矩阵库的构建依据步骤1构建的光学成像系统，结合待测场景对应的虚拟三维世界，计算得到待测目标不同探测距离处的点扩散函数PSF，构建测量矩阵库A；3距离信息的求解Step1：基于压缩感知的距离层析图像重构采用压缩感知CS模型，依据构建的测量矩阵库A及两帧图像信号Y1和Y2，经计算重构得到两组不同距离位置处的图像信息X1i和X2i,i＝1,2,…,L；Step2：层析图像边缘信息的提取对计算重构得到的图像信息X1i和X2i,i＝1,2,…,L进行边缘提取操作，得到对应的两组不同距离位置处的边缘图像和i＝1,2,…,L；Step3：基于梯度差分的边缘图像评价函数计算采用基于梯度差分的图像质量评价函数IQEF方法，并行计算得到不同距离位置处两组边缘图像和i＝1,2,…,L所对应的值F1zi和F2zi；Step4：目标距离信息的获取对得到的F1z和F2z值分别进行求导处理，获得两组二阶导数为负数的极大值点所对应的位置信息±z1、±z2；依据对应的同一待测目标的轴向偏差方向Δz及得到的两组位置信息变化方向z1-z2，计算得到待测场景中待测目标的真实距离信息z。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 苏州大学 一种基于两帧成像和梯度差分的被动测距方法

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