技术领域本发明涉及辅助驾驶领域，具体地说是一种360度全视角鸟瞰全景行车辅助标定方法。
背景技术：
随着图像和计算机视觉技术的快速发展，越来越多的技术被应用到汽车电子领域，传统的基于图像倒车影像系统在车尾安装摄像头，只能覆盖车尾周围有限的区域，而车辆的近距离范围和车头的盲区无疑增加了安全驾驶的隐患，在狭隘拥堵的市区和停车场容易出现碰撞和刮蹭时间。360度全视角鸟瞰全景行车辅助系统是通过多个视觉传感器的相互协同配合作用然后通过图像处理技术将所有图像合成处理，形成全车周围的全视角的视频图像，从而避开车辆周围的视线盲区，降低出现碰撞和刮蹭的几率。然后目前的360度全视角鸟瞰全景行车辅助系统在进行图像标定过程需要安装人员手动调试，标定过程相对复杂，消耗时间较长，并且拼接图像的质量受到人为操作的影响，对安装人员的要求较高。
技术实现要素：
针对现有技术的不足，本发明提供一种标定过程简单，不需要人工参与的360度全视角鸟瞰全景行车辅助标定方法。本发明为实现上述目的所采用的技术方案是：一种360度全视角鸟瞰全景行车辅助标定方法，包括以下步骤：步骤1：在地面上布置棋盘格，并将待标定车辆行驶至棋盘格上指定区域；步骤2：检测鱼眼畸变图像的棋盘格中标记点位置坐标；步骤3：将鱼眼畸变图像的坐标校正为无鱼眼畸变图像的坐标；步骤4：根据无鱼眼畸变图像中标记点的坐标，采用透视变换算法，得到鸟瞰视角坐标。所述指定区域为所述棋盘格中间的矩形区域，且使待标定车辆至于其中。所述棋盘格为由若干行和列组成的矩形网格，在指定区域的四周，每一侧设置四组或以上的黑色区域，每组黑色区域包括两个点连接的黑色矩形格。所述待标定车辆在车头和车尾的中心位置以及左右后视镜下部设置鱼眼摄像头。所述鱼眼摄像头的广角为180度。所述检测鱼眼畸变图像的棋盘格中标记点位置包括以下步骤：步骤1：将图像对比度拉伸，增强棋盘格黑白矩形的对比度；步骤2：计算每个像素点的响应值；步骤3：滑动局部极值检测窗，计算所有局部极值并记录其响应值及其坐标；步骤4：选取响应值最大的4个极值点，得到鱼眼畸变图像的棋盘格中标记点的位置坐标。所述计算每个像素点的响应值，计算方法为：设定一个矩形窗，将矩形窗中心移至待计算像素，并在水平方向和垂直方向将矩形窗平分为四等份，从左到右标记为A、B，从上到下标记为C、D，则响应值计算公式为：Num=|Σi∈Api-Σi∈Bpi|+|Σi∈Api-Σi∈Cpi|-|Σi∈Api-Σi∈Dpi|]]>其中：pi为像素的灰度值，Num为响应值。所述局部极值检测窗的宽度为矩形格的宽度，高度为矩形格的高度，横向滑动距离为矩形格宽的一半，纵向滑动距离为矩形格高的一半。所述将鱼眼畸变图像的坐标校正为无鱼眼畸变图像的坐标过程为：hA′=2rπarctan((x-w/2)2+(y-h/2)22r/π)]]>x′=(hA′(x-w/2)(x-w/2)2+(y-h/2)2)+w2]]>y′=(hA′(y-h/2)(x-w/2)2+(y-h/2)2)+h2]]>其中，h、w分别为图像高度和宽度，r为鱼眼半径，x、y分别鱼眼畸变图像中像素坐标，x’、y’分别为无鱼眼畸变图像的坐标；h’A为中间变量。本发明具有以下有益效果及优点：1.本发明棋盘格布局简单，易于实现；2.本发明标定过程简单并实现自动化，不需要人工参与；3.本发明定位精度高，没有人为误差。附图说明图1是本发明的方法流程图；图2是本发明的棋盘格布局示意图；图3是本发明的标记点位置检测流程图。具体实施方式下面结合附图及实施例对本发明做进一步的详细说明。如图1是本发明的方法流程图。360度全视角鸟瞰全景行车辅助系统是辅助驾驶领域的一个重要功能，本发明共包含以下步骤：步骤1：布置棋盘格，并将车辆行驶至棋盘格上指定区域；步骤2：在车头和车尾部中心位置以及左右后视镜下方安装180度鱼眼摄像头；步骤3：自动检测棋盘格中标记点位置；步骤4：鱼眼摄像头采集到的畸变图像校正为无畸变图像；步骤5：采用透视变换算法将摄像头的平视视角变换为鸟瞰视角；步骤6：将四幅图像拼接为整幅图像，获得全视角图像以及拼接索引图。棋盘格的布局设计如图2所示。棋盘格由31行、15列的矩形框组成，矩形框尺寸为30cm×30cm，其中：第9行至23行、第5列至11列区域为待标定车辆的停放区域；黑色矩形框的位置如下表：序号行位置列位置序号行位置列位置127171522291815143361916343102016135562118365102218137672319486924191299225267109142626911103272761210132827101312329296141213302910151343130716131232309表1步骤3中，标记点检测如图3所示，包含以下过程：将图像对比度拉伸，增强棋盘格黑白块的对比度；计算每个像素点的响应值，具体计算方法为：设定一个滑动窗，将滑动窗中心移至待计算像素，并在水平方向和垂直方向将滑动窗平分为四等份，从左到右从上到下依次标记为A、B、C、D。响应值计算公式为：Num=|Σi∈Api-Σi∈Bpi|+|Σi∈Api-Σi∈Cpi|-|Σi∈Api-Σi∈Dpi|]]>其中：pi为像素的灰度值；设定局部极值检测窗的大小为一个棋盘格的尺寸，其横向滑动距离为矩形格宽的一半，纵向滑动距离为矩形格高的一半；滑动检测窗计算所有局部极值并记录其响应值及其坐标；选取响应值最大的4个极值点，得到棋盘格中标记点的坐标。步骤4中，鱼眼畸变校正根据选用的鱼眼摄像头，设定鱼眼校正所选用公式，本专利中采用原图像素点到校正图的映射公式为：hA′=2rπarctan((x-w/2)2+(y-h/2)22r/π)]]>x′=(hA′(x-w/2)(x-w/2)2+(y-h/2)2)+w2]]>y′=(hA′(y-h/2)(x-w/2)2+(y-h/2)2)+h2]]>其中，h、w分别为图像高度和宽度，r为鱼眼半径，x、y分别原图中像素坐标，x’、y’分别为校正后图像的坐标。步骤5中，将步骤3中获得的角点坐标变换到鱼眼校正后的无畸变图像中，并根据该4个点位置进行透视校正。步骤6中，根据摄像头的位置拼接所获得的4幅校正后的图像，并记录其索引表，完成标定过程。