基于几何参数的图像逆透视映射变换系统

资 源 简 介

本系统旨在利用MATLAB环境实现对图像的逆透视映射（Inverse Perspective Mapping, IPM）变换。功能的核心是将摄像头捕获的带有透视效应的图像重构为符合物理比例的鸟瞰俯视图。具体实现过程通过建立摄像头坐标系、像素坐标系与地面世界坐标系之间的几何映射方程，利用摄像头的高度信息、俯仰角度以及期望生成的最终图像在现实世界中代表的横向宽度，精确计算单应性矩阵。这种变换能够有效消除图像中近大远小的透视形变，使原本在远处交汇的车道线恢复平行，从而为后续的路径规划、障碍物测距以及高精地图构建

详 情 说 明

基于几何参数的图像逆透视映射变换系统

项目介绍

本系统是一个基于MATLAB开发的图像逆透视映射（Inverse Perspective Mapping, IPM）工具。其核心任务是消除摄像头捕获图像中的“近大远小”透视效应，将倾斜视角下的道路图像重构为符合物理比例的鸟瞰俯视图（Bird's Eye View, BEV）。该系统完全基于几何推导，通过摄像头的物理安装参数（高度、俯仰角）和内参（视场角）建立映射模型，适用于自动驾驶视觉感知、路面障碍物测距及车道线检测等场景。

功能特性

• 几何参数自适应： 无需复杂的标定板，仅需输入摄像头的安装高度和俯仰角度即可完成变换。
• 物理尺度对应： 用户可以自定义输出图像覆盖的实际物理范围（纵向距离和横向宽度），生成的图像像素与现实世界尺寸具有严格的比例。
• 高保真重采样： 内置双线性插值算法，确保在图像拉伸变换过程中保持平滑的色彩过渡，避免锯齿现象。
• 实时可视化分析： 系统能自动在原始图像上标注出逆透视采样的物理区域（ROI），方便验证几何参数的准确性。
• 自带模拟生成器： 内置测试图像生成功能，可构造带透视效果的车道线和天空场景，方便在无实际数据时进行算法验证。

实现逻辑与流程

系统遵循从“目标像素 -> 物理世界 -> 原始像素”的反向映射逻辑：

1. 环境配置与建模： 初始化摄像头安装参数（高度1.8m，俯仰角15度等）并设定BEV图像的覆盖窗口（如纵向3-15米）。
2. 相机内参推算： 根据设定的水平视场角（HFOV）和图像分辨率，推算出相机的等效焦距及主点位置，构建内参矩阵。
3. 逆向映射表计算：

* 遍历BEV图像中的每一个像素坐标点。 * 将BEV像素线性映射到现实世界地面上的物理坐标（X_world, Z_world）。 * 通过旋转矩阵（绕X轴旋转俯仰角）和位移向量（高度补偿），将地面坐标转换至摄像头坐标系。 * 利用透视投影公式，将摄像头坐标投影到原始图像的像素平面，生成坐标映射表。

1. 图像重采样： 根据映射表，在原始图像中定位对应点，并利用周围四个邻近像素进行双线性插值运算。
2. 结果呈现： 同屏显示原始透视视图与变换后的BEV鸟瞰图，并打印算法耗时。

关键算法细节说明

• 映射计算逻辑： 核心算法位于计算映射表的模块中。它首先建立以地面为X-Z平面的世界坐标系，随后执行坐标变换。具体地，利用旋转公式 y_c = y_cam * cos(pitch) + z_cam * sin(pitch) 和 z_c = -y_cam * sin(pitch) + z_cam * cos(pitch) 来模拟摄像头向下低头的动作，从而准确锁定远方物体在图像中的位置。
• 双线性插值实现： 为了获得高质量的BEV图像，系统手动实现了双线性插值。通过获取映射坐标的整数部分和小数部分，对原始图像中 $2 times 2$ 邻域内的像素值进行加权平均。这种处理方式在图像远端（对应原图高压缩区域）能有效提升细节表现。
• 边界验证（ROI绘制）： 系统包含一个辅助功能，用于将BEV覆盖的四个角点（如左前、右前、左后、右后）从现实物理坐标反求回原始像素平面。通过在原图上连线，可以直观看到系统采样的是哪一部分区域。
• 模拟图像构造： 内置函数通过数学线性方程模拟了在图像远处相交的车道线效果，并填充了路面颜色和天空背景，用于模拟真实的驾驶视角输入。

系统要求

• 软件环境： MATLAB R2016b 及以上版本。
• 硬件要求： 无特殊算力限制，支持常规CPU运算。
• 数据输入： 支持系统生成的模拟图像，也支持用户替换为真实的摄像头录制画面（需确保光轴方向与行车方向一致）。

使用方法

1. 打开MATLAB并将工作目录切换至本项目文件夹。
2. 在命令行窗口输入主程序名称（即该脚本定义的入口函数名）并回车。
3. 系统将自动弹出一个窗口，左侧展示带有黄色采样框的原始图像，右侧展示转换后的平行车道线鸟瞰图。
4. 用户可根据实际摄像头安装参数修改代码开头处的 camera_height（高度）和 pitch_angle（俯仰角）来优化变换效果。