一種激光散斑結(jié)構(gòu)光及深度信息的三維重建方法
【專利摘要】一種激光散斑結(jié)構(gòu)光及深度信息的三維重建方法。三維重建技術(shù)是機(jī)器視覺研究的重要課題之一，是指其通過三維物體的圖像來恢復(fù)三維物體的三維空間幾何形狀。一般三維重建的方式有通過雙攝像機(jī)的雙目視差原理通過三角測量法，或者通過結(jié)構(gòu)光來獲得空間編碼，通過三角測量法來獲得深度信息。本發(fā)明意在用一種激光散斑結(jié)構(gòu)光來獲得深度信息，類似的發(fā)明如微軟的kinect亦是通過此種方法來獲得物體的深度信息(通過激光散斑的互相關(guān)函數(shù)來匹配不同深度)，不同的在于通過散斑后再獲得深度信息的算法，本發(fā)明提出通過細(xì)化窗口對逐個像素塊通過多支持向量機(jī)并行分類編碼來獲得每個像素窗口的深度，通過深度信息反解攝像機(jī)模型來獲得物體在世界坐標(biāo)系下的坐標(biāo)，如此可以獲得更高精度的深度信息。
【專利說明】一種激光散斑結(jié)構(gòu)光及深度信息的三維重建方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明屬于機(jī)器視覺研究領(lǐng)域，是一種基于激光散斑結(jié)構(gòu)光的三維重建。
【背景技術(shù)】
[0002]三維重建技術(shù)是機(jī)器視覺研究的重要課題之一，是指其通過三維物體的圖像來恢復(fù)三維物體的三維空間幾何形狀。一般三維重建的方式有通過雙攝像機(jī)的雙目視差原理通過三角測量法，或者通過結(jié)構(gòu)光來獲得空間編碼，通過三角測量法來獲得深度信息。
[0003]本發(fā)明意在用一種激光散斑結(jié)構(gòu)光來獲得深度信息，類似的發(fā)明如微軟的kinect亦是通過此種方法來獲得物體的深度信息(通過激光散斑的互相關(guān)函數(shù)來匹配不同深度)，不同的在于通過散斑后再獲得深度信息的算法，本發(fā)明提出通過細(xì)化窗口對逐個像素塊通過多支持向量 機(jī)并行分類編碼來獲得每個像素窗口的深度，通過深度信息反解攝像機(jī)模型來獲得物體在世界坐標(biāo)系下的坐標(biāo)。
[0004]三維重建一般是根據(jù)已經(jīng)標(biāo)定好的攝像機(jī)通過已知的標(biāo)定內(nèi)、外部參數(shù)來求解物點(diǎn)的世界坐標(biāo)，而求解過程因?yàn)閿z像機(jī)模型和求解方程組的限定決定了求解的結(jié)果只能是一條射線方程，而無法通過其方程直接得到物點(diǎn)的3個世界坐標(biāo)。本發(fā)明意在提出一種新的方式來獲取物點(diǎn)的深度坐標(biāo)，進(jìn)而通過線性攝像機(jī)模型與徑向畸變的方程來直接求解物點(diǎn)的三維世界坐標(biāo)系下的3個坐標(biāo)。
[0005]當(dāng)激光通過粗糙透明表面(如毛玻璃)并投射在物體表面時，在物體表面可以觀察到無規(guī)則分布的明暗斑點(diǎn)，即激光散斑。這種激光散斑的產(chǎn)生是當(dāng)激光照射在粗糙表面上時，表面上每一點(diǎn)都要散射光，而空間個點(diǎn)都接收這些相干散射光的照射就形成了激光散斑，散斑場按光路分為兩種，一種散斑場是在自由空間中傳播而形成的(也稱作客觀散斑)，另一種是由透鏡成像形成的(也稱作主觀散斑)，本發(fā)明使用的是后者。
[0006]而對于空間各點(diǎn)形成的規(guī)則散斑，其中包含了空間每點(diǎn)的深度信息，通過紅外攝像機(jī)來捕獲所形成的散斑，通過特征的提取，分類器(SVM)的訓(xùn)練，最終可以獲得關(guān)于空間每點(diǎn)所形成的散斑中所包含的深度信息。
[0007]由所獲得的深度信息，通過公式
【權(quán)利要求】
1.基于激光散斑結(jié)構(gòu)光通過支持向量機(jī)獲取深度信息的三維重建方法，其特征在于，包含 以下關(guān)鍵步驟: 步驟一:相機(jī)標(biāo)定； 步驟二:選取合適坐標(biāo)系； 步驟三:激光散斑結(jié)構(gòu)光投影； 步驟四:獲取標(biāo)定散斑圖像與散斑測試圖像； 步驟五:特征提取； 步驟六:SVM批量訓(xùn)練； 步驟七:將步驟四獲得的測試圖進(jìn)行窗口化； 步驟八:特征提取； 步驟九:SVM分類； 步驟十:根據(jù)分類結(jié)果計算深度。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的，基于激光散斑結(jié)構(gòu)光通過支持向量機(jī)獲取深度信息的三維重建方法其特征在于:在步驟一中，所標(biāo)定的相機(jī)為紅外相機(jī)和普通CXD攝像機(jī)，標(biāo)定方法可以使用但不限于以下方法:兩步法，三步法，最小二乘法等。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的，基于激光散斑結(jié)構(gòu)光通過支持向量機(jī)獲取深度信息的三維重建方法其特征在于:在步驟二中，在選取世界坐標(biāo)系時，一般選取紅外攝像機(jī)所在的攝像機(jī)坐標(biāo)系，使得一旦攝像機(jī)有可控的移動時能夠快速計算出旋轉(zhuǎn)矩陣與平移矩陣。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的，基于激光散斑結(jié)構(gòu)光通過支持向量機(jī)獲取深度信息的三維重建方法其特征在于:在步驟三中，激光散斑投影要通過特殊設(shè)計的衍射光學(xué)部件組，具體到從激光生成器射出的激光要至少通過三部分的衍射光學(xué)部件(DOE)，通過第一部件為了將激光散射一定角度，同時衍射出特定形狀的散斑圖樣；第二 DOE所在位置能夠基本涵蓋第一部件所衍射出的圖樣，通過第二 DOE的衍射對散斑做光學(xué)卷積形成特定圖案，對這兩塊DOE的要求是光斑大小在投射出后，通過目標(biāo)區(qū)域散射回來后捕捉的光斑大小至少要大于或基本都大于一個像素的大小，第三光學(xué)部件選擇與第二 DOE具有相同空間周期的幾何尺寸，但要設(shè)計DOE傳遞函數(shù)，使得通過其的零級能量小于0.lmw。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的，基于激光散斑結(jié)構(gòu)光通過支持向量機(jī)獲取深度信息的三維重建方法其特征在于:在步驟四中，對于標(biāo)定散斑圖像，要取dist為間隔的采樣圖像，每幅圖像要覆蓋全部標(biāo)定平面，使得采樣圖像散斑能夠充分表征一定距離的散斑特征，根據(jù)權(quán)利要求I所述的，基于激光散斑結(jié)構(gòu)光通過支持向量機(jī)獲取深度信息的三維重建方法其特征在于:在步驟五中，對于采集到的圖樣，進(jìn)行如下特征提取但不限于這些:PCA主成分、光斑大小，亮度，灰度等級，以及他們之間的自相關(guān)系數(shù)和Hurst指數(shù)。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的，基于激光散斑結(jié)構(gòu)光通過支持向量機(jī)獲取深度信息的三維重建方法其特征在于:在步驟六中，將dist距離下的每一幅圖的特征作為訓(xùn)練集送入如下SVM組中:每一 SVM的參數(shù)都是一致，且使用RBF核函數(shù)，通過SVM交叉驗(yàn)證使得其核函數(shù)參數(shù)σ和正則化參數(shù)c最優(yōu)，最優(yōu)的標(biāo)準(zhǔn)是其訓(xùn)練結(jié)果在90%以上。
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的，基于激光散斑結(jié)構(gòu)光通過支持向量機(jī)獲取深度信息的三維重建方法其特征在于:在步驟七中，所述的窗口化方法可以隨意選取，也可以通過窗口化函數(shù)實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)窗口化，但不論何種窗口化方法都是基于計算時間與精度的考慮，后期處理速度至少達(dá)到60ms/f。
8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的，基于激光散斑結(jié)構(gòu)光通過支持向量機(jī)獲取深度信息的三維重建方法其特征在于:在步驟八中，所涉及的特征提取與權(quán)力要求6所述的特征提取相一致，可以但不限于以下特征:光斑大小，亮度，灰度等級，以及他們之間的自相關(guān)系數(shù)和Hurst指數(shù)。
9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的，基于激光散斑結(jié)構(gòu)光通過支持向量機(jī)獲取深度信息的三維重建方法其特征在于:在步驟九中，將測試集送入SVM組中，對于每個窗口樣本在某個SVM中的分類時間不超過0.015ms。
10.根據(jù)權(quán)利要求1所述的，基于激光散斑結(jié)構(gòu)光通過支持向量機(jī)獲取深度信息的三維重建方法其特征在于:在步驟十中，根據(jù)SVM組得到的二級制數(shù)據(jù)，通過公式D =Ls+B*dist計算每個窗口所代表的深度信息，然后根據(jù)所選窗口在窗口像素內(nèi)進(jìn)行插值，得到每個像素的深度 信息。
【文檔編號】G06T17/00GK103971405SQ201410190263
【公開日】2014年8月6日 申請日期:2014年5月6日 優(yōu)先權(quán)日:2014年5月6日
【發(fā)明者】魏善碧, 柴毅, 唐建, 鄧萍, 王詩年, 陳淳 申請人:重慶大學(xué)