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龍圖騰網(wǎng)恭喜重慶交通大學(xué)申請(qǐng)的專利一種三維模型計(jì)算瀝青路面構(gòu)造深度方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN116342674B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-06發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202310309976.6，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T7/50；該發(fā)明授權(quán)一種三維模型計(jì)算瀝青路面構(gòu)造深度方法是由宋永朝;何力設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2019-01-21向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種三維模型計(jì)算瀝青路面構(gòu)造深度方法在說(shuō)明書摘要公布了：本發(fā)明提供一種三維模型計(jì)算瀝青路面構(gòu)造深度方法，包括如下步驟：100.獲取左右兩臺(tái)攝像機(jī)的內(nèi)參和外參；200.使用左右兩臺(tái)攝像機(jī)分別采集瀝青路面的左彩色圖像和右彩色圖像；300.將左圖像和右圖像分別處理成左灰度圖像和右灰度圖像；400.分別對(duì)左灰度圖像和右灰度圖像進(jìn)行畸變校正，得到第一校正左灰度圖像和第一校正右灰度圖像；500.分別對(duì)第一校正左灰度圖像和第一校正右灰度圖像進(jìn)行立體校正，得到第二校正左灰度圖像和第二校正右灰度圖像；600.對(duì)第二校正左灰度圖像和第二校正右灰度圖像進(jìn)行立體匹配；700.消除立體匹配錯(cuò)誤的值；800.修正拍攝角度誤差；900.計(jì)算瀝青路面的構(gòu)造深度。本發(fā)明具有快速高效、不易受干擾、價(jià)格低廉和檢測(cè)結(jié)果更加準(zhǔn)確等優(yōu)點(diǎn)。

本發(fā)明授權(quán)一種三維模型計(jì)算瀝青路面構(gòu)造深度方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種三維模型計(jì)算瀝青路面構(gòu)造深度方法，其特征在于，包括如下步驟：100.獲取左右兩臺(tái)攝像機(jī)的內(nèi)參和外參；200.使用左右兩臺(tái)攝像機(jī)分別采集瀝青路面的左彩色圖像和右彩色圖像；300.將左圖像和右圖像分別處理成左灰度圖像和右灰度圖像；400.分別對(duì)左灰度圖像和右灰度圖像進(jìn)行畸變校正，得到第一校正左灰度圖像和第一校正右灰度圖像；500.根據(jù)左右兩臺(tái)攝像機(jī)的內(nèi)參和外參，分別對(duì)第一校正左灰度圖像和第一校正右灰度圖像進(jìn)行立體校正，得到第二校正左灰度圖像和第二校正右灰度圖像；600.對(duì)第二校正左灰度圖像和第二校正右灰度圖像進(jìn)行立體匹配，識(shí)別出第二校正左灰度圖像和第二校正右灰度圖像上對(duì)應(yīng)的像素點(diǎn)，計(jì)算視差值d，根據(jù)視差值d計(jì)算圖像上每個(gè)像素點(diǎn)在攝像機(jī)坐標(biāo)系下距離攝像機(jī)平面的距離，生成一個(gè)包含圖像上每個(gè)像素點(diǎn)的高度信息的模型矩陣M，恢復(fù)出路面的三維模型；700.對(duì)模型矩陣中相鄰兩個(gè)像素點(diǎn)之間高度值的一階差商，確定出立體匹配錯(cuò)誤值的位置，利用中值濾波窗口對(duì)立體匹配錯(cuò)誤的值進(jìn)行修正，消除立體匹配錯(cuò)誤的值；800.對(duì)模型矩陣M進(jìn)行平面擬合，將模型矩陣M和擬合平面相減，修正采集圖像時(shí)由于攝像機(jī)光軸與路面不完全垂直帶來(lái)的拍攝角度誤差；900.計(jì)算瀝青路面的構(gòu)造深度；所述步驟300中，還包括如下步驟：301.將左彩色圖像和右彩色圖像分別由紅色R、綠色G、藍(lán)色B三個(gè)通道按下式計(jì)算后，轉(zhuǎn)換為左單通道灰度圖像和右單通道灰度圖像； 其中，為像素點(diǎn)的灰度值，、、分別為像素點(diǎn)的紅色、綠色、藍(lán)色三個(gè)通道的值；302.利用中值濾波對(duì)左單通道灰度圖像和右單通道灰度圖像進(jìn)行去噪處理，得到左灰度圖像和右灰度圖像；所述步驟400中，還包括如下步驟：401.根據(jù)攝像機(jī)的內(nèi)參按照下式確定出畸變系數(shù)、： ；其中，、為攝像機(jī)的畸變系數(shù)，u、v為無(wú)畸變的像素坐標(biāo),x、y為無(wú)畸變的連續(xù)像素坐標(biāo)，、為攝像機(jī)主點(diǎn)的像素坐標(biāo)，、為畸變后的像素坐標(biāo)；402.利用所得的攝像機(jī)畸變系數(shù)、按下式，分別對(duì)左灰度圖像和右灰度圖像進(jìn)行畸變校正： 所述步驟500中，還包括如下步驟：501.確定出左右兩臺(tái)攝像機(jī)之間的相對(duì)位置關(guān)系：502.利用羅德里格斯變換，將相對(duì)旋轉(zhuǎn)矩陣分解成為左圖像和右圖像各自的合成旋轉(zhuǎn)矩陣、；503.計(jì)算左右兩幅圖像各自的自旋轉(zhuǎn)矩陣、，將左圖像根據(jù)自旋轉(zhuǎn)矩陣旋轉(zhuǎn)，將右圖像根據(jù)自旋轉(zhuǎn)矩陣進(jìn)行旋轉(zhuǎn)，使兩幅圖像的極線水平，且極點(diǎn)在無(wú)窮遠(yuǎn)處，完成立體校正；所述步驟600中，還包括如下步驟：601.利用半全局匹配算法（SGBM）遍歷圖像上每一個(gè)像素點(diǎn)后，識(shí)別出第二校正左灰度圖像和第二校正右灰度圖像上的同一個(gè)像素點(diǎn)，并計(jì)算視差值d； 其中，、分別為同一個(gè)像素點(diǎn)在第二校正左灰度圖像和第二校正右灰度圖像上的像素橫軸坐標(biāo)；zc為比例因子，是拍攝所使用攝像機(jī)的物理參數(shù)之一，其取值為攝像機(jī)像素單元尺寸的倒數(shù)；602.用下式計(jì)算每一個(gè)像素點(diǎn)距離攝像機(jī)平面的高度值z(mì)； 其中，Tx為相對(duì)平移向量T在橫軸方向上的分量，其中T表示左右兩臺(tái)攝像機(jī)之間的距離，為攝像機(jī)焦距，、分別表示左右兩臺(tái)攝像機(jī)的主點(diǎn)在橫軸上的像素坐標(biāo)，d為視差值；Tx為攝像機(jī)視差，是拍攝所使用攝像機(jī)的物理參數(shù)之一，其取值為左攝像機(jī)光心與右攝像機(jī)光心之間的水平方向上的空間距離，即相對(duì)平移向量T在橫軸方向上的分量；603.將所有像素點(diǎn)的高度值組成一個(gè)模型矩陣M，恢復(fù)出路面的三維模型；所述步驟700中，包括如下步驟：701.按下式計(jì)算像素點(diǎn)對(duì)應(yīng)的高度值的一階差商，確定立體匹配錯(cuò)誤像素點(diǎn)的位置； 其中，k為像素點(diǎn)的一階差商，，為第i和第i+1個(gè)像素點(diǎn)的像素橫坐標(biāo)，，為第i和第i+1個(gè)像素點(diǎn)的高度值；702.將一階差商大于1的點(diǎn)定義為匹配錯(cuò)誤的值，利用的濾波窗口，把匹配錯(cuò)誤的值放在窗口中心，將窗口內(nèi)所有的灰度值從小到大進(jìn)行排列，計(jì)算出窗口內(nèi)灰度值的中值，用中值替換匹配錯(cuò)誤的值，輸出替換后的高度值。

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