ADAS imagen de la cámara costura algoritmo de topografía
Las interfaces de entrada y de salida
Entrada:
(1) cuatro cámaras de captura de imagen de resolución de vídeo (int int)
(2) cuatro cámaras de captura de vídeo de formato de imagen (RGB, YUV, MP4, etc.)
(3) parámetros de calibración de la cámara (la posición central (x, y) y cinco distorsión
Coeficiente (2 radialmente, tangencialmente 2, la nervadura 1), flotando tipo de punto flotante)
(4) los parámetros de la cámara de inicialización (posición de la cámara y inicial de tres direcciones de las coordenadas
ángulo de rotación, la velocidad del vehículo, etc. anchura altura, float float)
Salida:
(1) Imagen / empalme de fusión imagen de vídeo y la posición de coordenadas (punto flotante tipo float)
(2) y la imagen de fusión empalmado imágenes con una resolución de vídeo (int int)
(3) se unió a la imagen y formato de vídeo de fusión de imágenes (RGB, YUV, MP4, etc.)
(4) que rodea al vehículo de detección de obstáculos (char personaje)
22.1 Definición de la función
1) las coordenadas de posición de imagen de fusión / imagen de vídeo y la costura de cálculo.
2) se calcula y la fusión de imágenes empalmados resolución de imagen de vídeo.
3) determinar una fusión de imágenes y formato de vídeo fusión de imágenes.
4) detecta un obstáculo alrededor del vehículo y la policía.
22,2 plan de hoja de ruta tecnológica
360 ° vista panorámica del estacionamiento del sistema, instalado en la parte delantera del vehículo de asistencia, trasero, izquierdo cámara gran angular, y justo cuatro direcciones alrededor del vehículo de las imágenes de vídeo obtenidas por la síntesis de una tecnología de empalme de fusión y una vista panorámica alrededor del cuerpo, por último, en el centro de la pantalla pantalla de la consola de ampliar el campo de visión del conductor. Por vista de 360 ° panorámica del sistema de ayuda al aparcamiento, un conductor sentado en un coche visualmente ver si un vehículo está presente alrededor de la orientación relativa y la distancia hasta el obstáculo y el obstáculo, con el fin de vehículo de manipulación de calma en un aparcamiento estrecha en la congestión de estacionamiento poco o por medio de un camino complejo, que puede prevenir con eficacia los accidentes prácticamente cero, colisión, caída y así sucesivamente. Al mismo tiempo, la vista panorama puede ser reconocido como un sistema de conducción automática, la detección, el algoritmo de seguimiento proporciona apoyo.
tecnología de Fujitsu (Fujitsu) de imágenes de vídeo desarrollado, se puede lograr una verdadera completa de 360 ° rodea al vehículo. Cuatro cámara está montada alrededor de la periferia de la parte delantera y trasera del vehículo, la imagen de vídeo del entorno del vehículo sintetizados por la tecnología de conversión de proyección / punto de vista virtual Fujitsu 3D. Avanzados algoritmos tridimensionales se pueden combinar cuatro imagen de la cámara independiente más suavemente para proporcionar una perfecta y clara visión de 360 °. En concreto, cuatro imágenes de la cámara se transmiten al procesamiento de vídeo de la LSI, e incluye una función de captura de vídeo 3D, a continuación, las imágenes de la cámara de una sola imagen 3D en tiempo real en y proyectados en la red tridimensional en forma de cuenco, la generación de vídeo de un virtual en 3D envolvente, que puede ser cambiado Vista en perspectiva de los alrededores del vehículo.
1. Programa de topografía figura Organigrama Fujitsu
Con el fin de satisfacer las necesidades reales de empalme de vídeo, teniendo en cuenta la posición de la cámara instalada posición mutua entre los ángulos y las diferentes cámaras relativamente fijos, de múltiples vistas método de empalme de vídeo basado en la combinación del mosaico de imágenes específico con la tabla de consulta usa en este proyecto. En la fase de inicialización, previamente adquirido colocado primero en la parte frontal del vehículo, trasera, una imagen de calibración de tablero de ajedrez izquierda y derecha cuatro direcciones con, la imagen de calibración mediante el uso de las cuatro cámaras se calculan de calibración de parámetros y almacena para cada distorsión de la imagen de la cámara calibración de parámetros de corrección para la corrección de distorsión de la imagen, la eliminación de una distorsión de la imagen de la cámara y, a continuación la imagen de la calibración después de la corrección de distorsión realiza transformación proyectiva, calcula y almacena parámetro de transformación proyectiva; luego recogidos previamente colocada en la parte delantera del vehículo, trasera, izquierda y derecha de cuatro imagen específica de orientación con una rica puntos de función, y la distorsión se corrige por el parámetro de corrección de distorsión de imagen de la cámara de búsqueda, por imagen específica después de la corrección mirando parámetros de transformación proyectiva en una de las aves; ORB última extracción de cuatro de pájaro (Oriented RÁPIDO y se hace girar Breve) y las características coincidentes gruesas, utilizando RANSAC (muestra aleatoria Consenso, el muestreo aleatorio uniforme) algoritmo eliminan puntos coincidentes falsos, y ajustando el valor inicial de una matriz de homografía y, a continuación, utilizando la no lineal de Levenberg-Marquardt iterativo menos aproximación para el refinamiento, después de registro de la imagen, el empalme de fusión y genera 36 0 ° vista panorámica de la vista. Durante el sistema de ayuda al aparcamiento está activada, el salvado por buscar parámetro de corrección de distorsión de la imagen de la cámara, y los parámetros de transformación proyectiva homografía parámetros, las imágenes de vídeo de cuatro cámaras se empalma para generar una vista virtual de una vista panorámica.
Dado que los parámetros de calibración de cámara interna y externa de una gran influencia sobre la precisión del efecto de la imagen proyectada; requiere una combinación de una cámara montada en el caso particular en el que el algoritmo de ajuste, para satisfacer las necesidades de tiempo real, sistemas embebidos necesitan algoritmo de optimización continua; la medida de lo posible simplificar el proceso o proceso de automatización.
Figura 2. El flujo de algoritmo
cámara de imagen 3. La Fig sistema de coordenadas y
Los principales principios matemáticos, un punto en el sistema de coordenadas 
. Proyecta sobre el plano de la imagen de píxeles (u, v) el proceso para ir a través homogénea transformación de coordenadas:
En el que, s es un factor de escala arbitraria que no sea cero; αu = f / dx, f es la longitud focal de la cámara, dx x eje representa la dirección de la anchura de un píxel 
es una imagen en el factor de escala u-eje, llamado retorno o u eje de una longitud focal;
En donde dy eje y representa una dirección de la altura del píxel, un factor de escala de la imagen [alfa] v v en el eje, también conocida como v normalizado eje focal; 
que son coordinar la cámara de sistema en relación con el mundo sistema del vector de rotación de coordenadas; 
una cámara de sistema de coordenadas en relación con el vector de traducción en el sistema de coordenadas mundo; Ml hecha 
sólo con la cámara de parámetros internos decisiones pertinentes, llamado cámara matricial parámetro interno; M2 por la cámara con respecto a la orientación del mundo sistema de coordenadas se determina, referido como matriz de parámetro externo de la cámara; M es una matriz de 3 x 4, llamada la matriz de proyección se utiliza para calcular la conversión del sistema de coordenadas a la imagen del sistema de coordenadas. Visto, si se conocen los parámetros internos y externos de la cámara, es posible conocer la matriz de proyección M, para cualquier punto, si se sabe espacio coordenadas espaciales 
, es posible obtener las coordenadas de píxeles (U, V) corresponde.
método de calibración Zhang Zhengyou, utilizando una cuadrícula como un objetivo planar calibrador, sistema de coordenadas se puede configurar en el Zw = 0 plano el mundo.
En el que, 
y 
son coeficiente de distorsión radial. La fórmula (3) en forma de matriz como
Estos son la fórmula de corrección de distorsión.
Estos son la transformación proyectiva.
Estos son los corrección de la distorsión y transformación proyectiva de coordenadas de píxeles correspondientes a la fórmula.
Lo anterior es una imagen de matriz de homografía fórmula solución mosaico.
Estos son la región media de fusión método de empalme de solapamiento.
Estos son la nave modelo de matriz de transformación de perspectiva 3-D.
4. alfa fusión FIG.
22.3 Los parámetros técnicos e indicadores clave de rendimiento
Mirando alrededor de un tipo de sistema de evaluación de efecto y los puntos de característica de adaptación de sintonía fina automática de corte y empalme se basa, caracterizado por: que comprende las etapas de:
Paso A, la imagen obtenida antes de que el corte y empalme, y se calcula la posición de la imagen recortada de acuerdo con los mismos parámetros de corte y empalme capturados;
Etapa B, en un algoritmo adaptativo de puntos de función para obtener la misma posición de rotación de imagen matriz de traducción de empalme antes;
Procedimiento C, la matriz de rotación o la traducción sea información de ángulo y el sistema de índice de topografía evaluación de la información de desplazamiento calculado como efecto de mosaico, y utilizar esta matriz para afinar el efecto de mosaico.