一種基于壓縮感知的不規(guī)則物體體積測(cè)量方法
【專(zhuān)利摘要】一種基于壓縮感知的不規(guī)則物體體積測(cè)量方法，首先，對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行標(biāo)定，獲取系統(tǒng)的像素當(dāng)量；其次，利用三個(gè)攝像頭分別獲取待測(cè)物體俯視、左視、右視三個(gè)方向的原始圖像，并通過(guò)俯視圖獲得待測(cè)物體的最大外圍長(zhǎng)度圖像坐標(biāo)參數(shù)，同時(shí)利用俯視最大長(zhǎng)度像素?cái)?shù)為依據(jù)分割左右視圖所對(duì)應(yīng)的重構(gòu)范圍，用明暗恢復(fù)形狀法分別對(duì)左視圖與右視圖進(jìn)行三維重構(gòu)，隨機(jī)地選擇明暗恢復(fù)形狀法得到的部分坐標(biāo)點(diǎn)，以部分坐標(biāo)點(diǎn)為測(cè)量值，選擇壓縮測(cè)量矩陣和稀疏基，重建左右視圖的原始坐標(biāo)，提高坐標(biāo)值的準(zhǔn)確度，在圖像坐標(biāo)下分別計(jì)算左右視圖重構(gòu)物體的體積，然后求和；最后，根據(jù)像素當(dāng)量計(jì)算世界坐標(biāo)系中待測(cè)物體的實(shí)際體積，本發(fā)明可以實(shí)現(xiàn)不規(guī)則物體的體積測(cè)量。
【專(zhuān)利說(shuō)明】一種基于壓縮感知的不規(guī)則物體體積測(cè)量方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及一種利用數(shù)字圖像處理技術(shù)實(shí)現(xiàn)不規(guī)則物體體積測(cè)量的方法，具體涉及一種基于壓縮感知的不規(guī)則物體體積測(cè)量方法。
【背景技術(shù)】
[0002]在實(shí)際生活和工業(yè)領(lǐng)域中，有一些不規(guī)則物料需要測(cè)量其體積，如工業(yè)原材料的在線檢測(cè)系統(tǒng)。隨著測(cè)量技術(shù)的發(fā)展，不規(guī)則物體的測(cè)量環(huán)境復(fù)雜多變，測(cè)量方法也不斷革新。
[0003]傳統(tǒng)的測(cè)量方法是人用卷尺現(xiàn)場(chǎng)丈量規(guī)則對(duì)象的幾何形狀，雖然簡(jiǎn)單、易行，但需對(duì)觀測(cè)對(duì)象進(jìn)行整理，人工現(xiàn)場(chǎng)測(cè)量時(shí)效性差，精度不高，不適合大型物體的測(cè)量，也難以實(shí)現(xiàn)非接觸式測(cè)量。現(xiàn)有基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)測(cè)量主要是通過(guò)雙(多)目視覺(jué)對(duì)不規(guī)則物體進(jìn)行三維重構(gòu)，然后計(jì)算三維重構(gòu)的物體的體積。雙(多)目視覺(jué)測(cè)量是獲得不同角度的物體圖像信息，多臺(tái)攝像機(jī)之間的相對(duì)位置要得到精確的固定，同時(shí)要保證多臺(tái)攝像機(jī)在拍攝的同步性和穩(wěn)定性，控制上難以實(shí)現(xiàn)，基本上只能實(shí)現(xiàn)小范圍的應(yīng)用，需要尋找圖像間用于匹配的特征點(diǎn)，而特征點(diǎn)匹配又是圖像處理中的難點(diǎn)，因此利用多幅圖像進(jìn)行三維重建后的體積計(jì)算操作復(fù)雜、計(jì)算量大，不適用于動(dòng)態(tài)場(chǎng)景等問(wèn)題。單目視覺(jué)測(cè)量方法不存在圖像特征點(diǎn)的匹配，是直接利用場(chǎng)景中的已知幾何特征，在相差一個(gè)仿射變換的意義下獲得物體的三維結(jié)構(gòu)，對(duì)設(shè)備的要求簡(jiǎn)單，無(wú)需多幅圖像的匹配，成本低廉，易于實(shí)現(xiàn)，節(jié)約了時(shí)間，提高了效率，明暗恢復(fù)形狀法(SFS)法是最常用的單目視覺(jué)法，是根據(jù)圖像中物體表面的明暗變化，恢復(fù)物體表面各點(diǎn)的相對(duì)高度，但由于假設(shè)條件物體的重建精度不高，現(xiàn)有的不規(guī)則物體體積測(cè)量方法在一定程度上限制了其在工業(yè)過(guò)程中的應(yīng)用。
[0004]利用壓縮感知(CS)對(duì)物體進(jìn)行三維重建是用明暗恢復(fù)形狀法得到的部分?jǐn)?shù)據(jù)對(duì)物體進(jìn)行二次恢復(fù)，提高物體的重建精度，該方法能降低雙目視覺(jué)三維重建進(jìn)行體積計(jì)算的復(fù)雜度，減小了不規(guī)則物體的體積計(jì)算誤差。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005]為了克服上述現(xiàn)有技術(shù)的缺點(diǎn)，本發(fā)明的目的在于提供一種基于壓縮感知的不規(guī)則物體體積測(cè)量方法，以工業(yè)生產(chǎn)中不規(guī)則物料體積測(cè)量為背景，利用明暗恢復(fù)形狀得到的部分?jǐn)?shù)據(jù)對(duì)不規(guī)則物體進(jìn)行二次重構(gòu)，用于實(shí)現(xiàn)不規(guī)則物體體積的軟測(cè)量，加快測(cè)量速
度，提高生產(chǎn)效率。
[0006]為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用的技術(shù)方案是:
[0007]一種基于壓縮感知的不規(guī)則物體體積測(cè)量方法，包括如下步驟:
[0008]安裝三個(gè)攝像頭位于待測(cè)不規(guī)則物體的左、右、上三個(gè)方向組成體積測(cè)量系統(tǒng)，首先對(duì)體積測(cè)量系統(tǒng)進(jìn)行標(biāo)定，獲取系統(tǒng)的像素當(dāng)量；
[0009]其次，利用三個(gè)攝像頭分別獲取待測(cè)物體俯視、左視、右視三個(gè)方向的原始圖像，并通過(guò)俯視圖獲得待測(cè)物體的最大外圍長(zhǎng)度圖像坐標(biāo)參數(shù)，同時(shí)利用俯視最大長(zhǎng)度像素?cái)?shù)為依據(jù)分割左右視圖所對(duì)應(yīng)的重構(gòu)范圍，用明暗恢復(fù)形狀法分別對(duì)左視圖與右視圖進(jìn)行三維重構(gòu)，隨機(jī)地選擇明暗恢復(fù)形狀法得到的部分坐標(biāo)點(diǎn)，以部分坐標(biāo)點(diǎn)為測(cè)量值，選擇壓縮測(cè)量矩陣和稀疏基，重建左右視圖的原始坐標(biāo)，提高坐標(biāo)值的準(zhǔn)確度，在圖像坐標(biāo)下分別計(jì)算左右視圖重構(gòu)物體的體積，然后求和；
[0010]最后，根據(jù)像素當(dāng)量計(jì)算世界坐標(biāo)系中待測(cè)物體的實(shí)際體積。
[0011]所述對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行標(biāo)定，獲取系統(tǒng)的像素當(dāng)量的方法是:利用該系統(tǒng)對(duì)一個(gè)幾何參數(shù)L已知的物體進(jìn)行測(cè)量，得到代表其參數(shù)的像素?cái)?shù)M，然后利用公式ε =L/M計(jì)算像素當(dāng)量ε，得到單位像素所代表的實(shí)際尺寸。
[0012]利用大津法閾值分割對(duì)俯視圖進(jìn)行二值化處理，然后求出俯視圖上下頂點(diǎn)位置，取兩者橫向?qū)ΨQ(chēng)中心線，利用俯視最大長(zhǎng)度像素?cái)?shù)為依據(jù)分割左右視圖所對(duì)應(yīng)的重構(gòu)范圍。
[0013]用明暗恢復(fù)形狀法分別對(duì)左視圖與右視圖進(jìn)行三維重構(gòu)的過(guò)程是:
[0014]首先，將左右視圖與背景進(jìn)行分割，將背景灰度值設(shè)為O ;
[0015]其次根據(jù)不規(guī)則物體左右視圖的灰度信息，引入物體表面的光滑條件，解得物體表面的梯度值；
[0016]最后由梯度值得到物體的高度值，進(jìn)而得到物體的三維結(jié)構(gòu)。
[0017]實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本發(fā)明涉及的基于壓縮感知對(duì)不規(guī)則物體體積進(jìn)行測(cè)量，可以實(shí)現(xiàn)不規(guī)則物體的體積測(cè)量，是一種較準(zhǔn)確地非接觸式體積測(cè)量方法。若將本發(fā)明應(yīng)用于工業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域，可以較好的解決工業(yè)原始物料的體積無(wú)法準(zhǔn)確、快速、非接觸測(cè)量的問(wèn)題，減少人工操作，促進(jìn)工業(yè)發(fā)展，提高國(guó)民經(jīng)濟(jì)，具有很大的市場(chǎng)潛力。
【專(zhuān)利附圖】

【附圖說(shuō)明】
[0018]圖1為本發(fā)明體積測(cè)量方法處理流程圖。
【具體實(shí)施方式】
[0019]本發(fā)明以石塊作為被測(cè)對(duì)象，處理流程如附圖1所示，具體實(shí)施步驟如下:
[0020]St印1、安裝三個(gè)攝像頭位于待測(cè)不規(guī)則物體的左、右、上三個(gè)方向組成體積測(cè)量系統(tǒng)，首先對(duì)體積測(cè)量系統(tǒng)進(jìn)行標(biāo)定，即利用該系統(tǒng)對(duì)一個(gè)幾何參數(shù)L已知的物體進(jìn)行測(cè)量，得到代表其參數(shù)的像素?cái)?shù)Μ，然后利用公式e=L/M計(jì)算像素當(dāng)量ε，得到單位像素所代表的實(shí)際尺寸。
[0021]Step2、通過(guò)(XD攝像頭犾得待測(cè)物的俯視圖和左右兩幅側(cè)視圖。
[0022]Step3、利用大津法閾值分割對(duì)俯視圖進(jìn)行二值化處理。
[0023]Step4、求出俯視圖上下頂點(diǎn)位置，取兩者橫向?qū)ΨQ(chēng)中心線，利用俯視最大長(zhǎng)度像素?cái)?shù)為依據(jù)分割左右視圖所對(duì)應(yīng)的重構(gòu)范圍。
[0024]Step5、根據(jù)明暗恢復(fù)形狀法，對(duì)左右視圖進(jìn)行三維重構(gòu)，恢復(fù)左右視圖的三維圖像，得到左視圖的三維模型NL個(gè)圖像坐標(biāo)集合:(Xi，Ii, Zi) ’ ；右視圖的三維模型NR個(gè)圖像坐標(biāo)集合:(Xi, Yi, ZiV。
[0025]St印6、對(duì)左視圖的NL個(gè)(Xi，Ji, Zi)隨機(jī)選取ML個(gè)坐標(biāo)點(diǎn)作為測(cè)量值Yscxi，其中Yscxi的每個(gè)元素是IX 3的點(diǎn)的坐標(biāo)值，選擇壓縮矩陣ΦΜαι，稀疏基ΨιχΜ利用壓縮感知來(lái)恢復(fù)左視圖的原始坐標(biāo)(Xi, Yi, Zi)。
[0026]St印7、統(tǒng)計(jì)左視圖三維模型空間中所包含的實(shí)際立體像素塊數(shù)目，計(jì)為sum_left。
[0027]St印8、對(duì)右視圖的NR個(gè)(Xi，Yi, Zi)隨機(jī)選取MR個(gè)坐標(biāo)點(diǎn)作為測(cè)量值Ymexi，其中Ymex1的每個(gè)元素是I X 3的點(diǎn)的坐標(biāo)值，選擇壓縮矩陣ΦΜΚΧΝΚ，稀疏基ΨΝΚΧΝΚ，利用壓縮感知來(lái)恢復(fù)右視圖的原始坐標(biāo)(Xi, Yi, Zi)。
[0028]St印9、統(tǒng)計(jì)右視圖三維模型空間中所包含的實(shí)際立體像素塊數(shù)目，計(jì)為sum_right。
[0029]St印10、圖像坐標(biāo)系中，左右三維模型包含的立體像素塊數(shù)目為sum=sum_left+sum—right。
[0030]Stepll、利用像素當(dāng)量，利用公式V=sumX ε 3，將圖像坐標(biāo)系中的體積換算為實(shí)際測(cè)量體積。
[0031]St印12、輸出物體實(shí)際體積。
[0032]上述右視圖的三維重構(gòu)過(guò)程:
[0033]Stepl:將灰度化處理后的右視圖與背景進(jìn)行分割，將背景灰度值設(shè)為O ;
[0034]Step2:將不規(guī)則物體的右視圖的曲面表示為z=z(x，y)，表面梯度為(p，q)，即
【權(quán)利要求】
1.一種基于壓縮感知的不規(guī)則物體體積測(cè)量方法，其特征在于，包括如下步驟: 安裝三個(gè)攝像頭位于待測(cè)不規(guī)則物體的左、右、上三個(gè)方向組成體積測(cè)量系統(tǒng)，首先對(duì)體積測(cè)量系統(tǒng)進(jìn)行標(biāo)定，獲取系統(tǒng)的像素當(dāng)量； 其次，利用三個(gè)攝像頭分別獲取待測(cè)物體俯視、左視、右視三個(gè)方向的原始圖像，并通過(guò)俯視圖獲得待測(cè)物體的最大外圍長(zhǎng)度圖像坐標(biāo)參數(shù)，同時(shí)利用俯視最大長(zhǎng)度像素?cái)?shù)為依據(jù)分割左右視圖所對(duì)應(yīng)的重構(gòu)范圍，用明暗恢復(fù)形狀法分別對(duì)左視圖與右視圖進(jìn)行三維重構(gòu)，隨機(jī)地選擇明暗恢復(fù)形狀法得到的部分坐標(biāo)點(diǎn)，以部分坐標(biāo)點(diǎn)為測(cè)量值，選擇壓縮測(cè)量矩陣和稀疏基，重建左右視圖的原始坐標(biāo)，提高坐標(biāo)值的準(zhǔn)確度，在圖像坐標(biāo)下分別計(jì)算左右視圖重構(gòu)物體的體積，然后求和； 最后，根據(jù)像素當(dāng)量計(jì)算世界坐標(biāo)系中待測(cè)物體的實(shí)際體積。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于壓縮感知的不規(guī)則物體體積測(cè)量方法，其特征在于，所述對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行標(biāo)定，獲取系統(tǒng)的像素當(dāng)量的方法是:利用該系統(tǒng)對(duì)一個(gè)幾何參數(shù)L已知的物體進(jìn)行測(cè)量，得到代表其參數(shù)的像素?cái)?shù)M，然后利用公式e=L/M計(jì)算像素當(dāng)量ε，得到單位像素所代表的實(shí)際尺寸。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于壓縮感知的不規(guī)則物體體積測(cè)量方法，其特征在于，利用大津法閾值分割對(duì)俯視圖進(jìn)行二值化處理，然后求出俯視圖上下頂點(diǎn)位置，取兩者橫向?qū)ΨQ(chēng)中心線，利用俯視最大長(zhǎng)度像素?cái)?shù)為依據(jù)分割左右視圖所對(duì)應(yīng)的重構(gòu)范圍。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于壓縮感知的不規(guī)則物體體積測(cè)量方法，其特征在于，用明暗恢復(fù)形狀法分別對(duì)左視圖與右視圖進(jìn)行三維重構(gòu)的過(guò)程是: 首先，將左右視圖與背景進(jìn)行分割，將背景灰度值設(shè)為O ; 其次根據(jù)不規(guī)則物體左右視圖的灰度信息，引入物體表面的光滑條件，解得物體表面的梯度值； 最后由梯度值得到物體的高度值，進(jìn)而得到物體的三維結(jié)構(gòu)。
【文檔編號(hào)】G01B11/00GK103822581SQ201410066892
【公開(kāi)日】2014年5月28日 申請(qǐng)日期:2014年2月26日 優(yōu)先權(quán)日:2014年2月26日
【發(fā)明者】黨宏社, 張娜 申請(qǐng)人:陜西科技大學(xué)