1.一種基于雙目視覺的室內(nèi)陰影環(huán)境下障礙物檢測(cè)方法，采用雙目視覺系統(tǒng)，其特征在于，包括步驟：
（1）通過單尺度Retinex算法消除陰影，提取原圖像色彩飽和度,與消除陰影的圖像信息相融合，通過環(huán)境亮度信息自適應(yīng)地調(diào)節(jié)和增強(qiáng)地面與障礙物的灰度差，將障礙物區(qū)分出來；
（2）利用種子填充算法對(duì)融合圖像的地面區(qū)域進(jìn)行填充，再通過閾值分割、腐蝕、膨脹操作獲得障礙物區(qū)域，并求取其外接矩形；
（3）運(yùn)用雙目視覺系統(tǒng)，以獲得的障礙物區(qū)域?yàn)槟０逶谟蚁鄼C(jī)圖像中進(jìn)行匹配計(jì)算中心點(diǎn)視差，根據(jù)相似三角形原理計(jì)算出中心點(diǎn)的三維坐標(biāo)及障礙物的寬度和距離信息。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述基于雙目視覺的室內(nèi)陰影環(huán)境下障礙物檢測(cè)方法，其特征在于：所述步驟(1)具體是通過提取圖像的色彩飽和度信息，根據(jù)圖像亮度信息確定權(quán)重并歸一化，利用該權(quán)重把陰影消除后圖像與色彩飽和度圖像進(jìn)行融合，自適應(yīng)的消除陰影和增強(qiáng)地面與障礙物灰度差，利于后續(xù)障礙物檢測(cè)。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述基于雙目視覺的室內(nèi)陰影環(huán)境下障礙物檢測(cè)方法，其特征在于：所述步驟(2)具體是利用視野底端一般不存在障礙物的先驗(yàn)知識(shí)，在圖像最后一行中間位置逐一向兩端選取種子點(diǎn)進(jìn)行地面填充，直到填充區(qū)域大小滿足閾值要求，然后通過閾值分割、形態(tài)學(xué)操作獲得閉合后的地面聯(lián)通區(qū)域，并與填充后地面區(qū)域相減獲得疑似障礙物區(qū)域，通過閾值篩選出最終障礙物區(qū)域。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述基于雙目視覺的室內(nèi)陰影環(huán)境下障礙物檢測(cè)方法，其特征在于：所述步驟(3)具體是首先采用張正友平面標(biāo)定算法對(duì)雙目視覺系統(tǒng)進(jìn)行標(biāo)定，獲得左右相機(jī)的內(nèi)參數(shù)和兩相機(jī)之間的外參數(shù)；接著運(yùn)用標(biāo)定數(shù)據(jù)，對(duì)輸入的左右相機(jī)圖像進(jìn)行立體校正；最后將左相機(jī)得到的障礙物輪廓區(qū)域作為模板，在右相機(jī)圖像的并列行中進(jìn)行匹配計(jì)算視差，加快匹配速度，并根據(jù)相似三角形原理獲得障礙物寬度和距離信息。
5.一種基于雙目視覺的室內(nèi)陰影環(huán)境下障礙物檢測(cè)裝置，采用雙目視覺系統(tǒng)，其特征在于，包括：
陰影消除模塊，用于通過單尺度Retinex算法消除陰影，提取原圖像色彩飽和度,與消除陰影的圖像信息相融合，通過環(huán)境亮度信息自適應(yīng)地調(diào)節(jié)和增強(qiáng)地面與障礙物的灰度差，將障礙物區(qū)分出來；
障礙物檢測(cè)模塊，用于利用種子填充算法對(duì)融合圖像的地面區(qū)域進(jìn)行填充，再通過閾值分割、腐蝕、膨脹操作獲得障礙物區(qū)域，并求取其外接矩形；
障礙物測(cè)量模塊，用于運(yùn)用雙目視覺系統(tǒng)，以獲得的障礙物區(qū)域?yàn)槟０逶谟蚁鄼C(jī)圖像中進(jìn)行匹配計(jì)算中心點(diǎn)視差，根據(jù)相似三角形原理計(jì)算出中心點(diǎn)的三維坐標(biāo)及障礙物的寬度和距離信息。