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BEV的一些概念_bev图像和全景图像的区别

bev图像和全景图像的区别

BEV,BirdEye View,即鸟瞰图,通过6V前侧后视,或4V环视,将图像拼接成从上向下的俯视图,从而可以非常直观的看到汽车周围的环境。当然激光雷达点云同样可以表示为BEV,而且点云处理的操作会更方便。

现在很多车上已经搭载了BEV功能,可能叫做360度全景影像,或AVM(around view monitoring),全景影像监测,用来倒车时观察周围环境。

BEV主要步骤可以简单概括为标定、去畸变和拼接,如果是3D情况还会将BEV图像投影到一个碗状的模型上,这样就可以拖动观察。

IPM,Inverse Perspective Mapping,逆透视变换,在视觉BEV的生成中起到了重要的作用,在前视摄像头拍摄的图像中,由于透视效应的存在,本来平行的事物,在图像中确实相交的,比如平行的车道线变成了相交的。而IPM变换就是消除这种透视效应,所以也叫逆透视。

比如4V环视(一般都是用4V鱼眼来做BEV图像)生成BEV图像,最终的视角是在汽车正上方,俯视汽车,这个图像对应了一个虚拟的相机,它也有内参和外参,这些参数来自IPM过程。

鱼眼和针孔(pinhole)的区别在于,鱼眼相机,即fisheye camera的fov(field of view)更大,同时其代价就是畸变会明显更严重。鱼眼为了实现更大的视角(一般会大于140度),使用了一系列镜片的组合,这也导致它无法用传统的鱼眼相机模型来建模,Kannala-Brandt模型是一种常用的鱼眼镜头模型。matlab和opencv使用的鱼眼模型具体是什么样的我暂时不清楚,不过matlab有模型转换函数,可以将matlab的鱼眼模型转换到opencv支持的鱼眼模型(cameraIntrinsicsToOpenCV)。

fisheye camera同样可以使用matlab工具箱来进行标定。

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