Zpracování obrazu pro systém couvacího asistenta v automobilu

Abstract

V rámci této diplomové práce je představen stručný přehled možností využítí kamer pro parkovacího asitenta. Dále jsou uvedeny metody zpracování obrazu, které by mohly být vhodné pro účely asistovaného parkování. Další část byla zaměřena na metodu stereoskopie pro určení hloubky obrazu a tento přístup byl v praktické části testován na zkonstruované optické soustavě. Poté byl v práci popsán a proveden postup kalibrace a těchto kamerových modulů z Raspberry Pi, které byly programovány v jazyce Python. Experimentální část práce spočívala ve využití stereo vidění za účelem rekonstrukce scény pro využití v parkovacím asistentovi. Naměřená data byla interpretována a zpracována v prostředí Matlab. Hlavní použité metody zpracování obrazu byly segmentace, triangulace a detekce význačných bodů.

This diploma thesis contains brief overview about usage of cameras for needs of the parking assistant. The thesis also presents basic method of image processing, which can be recommended for assisted parking. Next part targets specifically method called stereo vision for it´s ability to recover depth of the image. This particular method was tested in practical part of the thesis on constructed optical system. This asked for camera calibration, which is also mentioned, and applied on Raspberry Pi cameras. The cameras are programmed in Python, whereas all methods of image processing applied to acquired images are processed in Matlab. The experimental part aimed for usage of stereo vision in terms of reconstructing the scene to be later used in parking assistant. All acquired data were interpreted Matlab. Main used methods of image processing were segmentation, triangulation a detection of featured points.