一種三維立體掃描方法及系統(tǒng)的制作方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及一種三維立體掃描方法及系統(tǒng)。
【背景技術(shù)】
[0002]傳統(tǒng)的三維掃描技術(shù)有激光掃描與結(jié)構(gòu)光掃描，這些掃描技術(shù)有一個(gè)通用的缺點(diǎn)是操作復(fù)雜，需要專業(yè)培訓(xùn)，數(shù)據(jù)處理時(shí)間長，尤其在高精度掃描應(yīng)用時(shí)，需要貼大量標(biāo)記點(diǎn)。
[0003]現(xiàn)有三維立體掃描系統(tǒng)，如三維人像掃描系統(tǒng)，多采用二維數(shù)碼相機(jī)陣列成像合成技術(shù)，或傳統(tǒng)的結(jié)構(gòu)光三維掃描技術(shù)。其中二維數(shù)碼相機(jī)陣成像合成陣列技術(shù)，并不能夠真正保存三維深度信息；結(jié)構(gòu)光三維掃描技術(shù)，采用可見白光或藍(lán)光，實(shí)現(xiàn)三維掃描，且多采用手持式掃描儀，掃描時(shí)間長，或多點(diǎn)固定式掃描方式，多角度拼接，并不能精確保存360度深度信息。
[0004]RGB-D傳感器可以在采集傳統(tǒng)RGB圖像信號的同時(shí)采集物體的深度信息，該類傳感器由一個(gè)傳統(tǒng)的視頻傳感器和一個(gè)近紅外深度傳感器組成，獲得深度信息的是依靠激光散斑成像。2011年微軟發(fā)布kinect傳感器即為第一代RGB-D傳感器，它是基于Primesense公司的激光散斑成像方式來獲得深度信息，采用類似技術(shù)的RGB-D傳感器還有華碩公司的Xt1n Pro Live，Primesense 公司的 Carminel.08 等。
[0005]基于RGB-D傳感器的三維掃描技術(shù)可用于人像掃描，室內(nèi)地圖等領(lǐng)域。不同于傳統(tǒng)的激光三維掃描或結(jié)構(gòu)光掃描，基于RGB-D的三維掃描技術(shù)具有使用方便，性價(jià)比高等優(yōu)點(diǎn)，例如Matterport公司的3D掃描儀，可在2小時(shí)掃描完成140平米的室內(nèi)掃描。

【發(fā)明內(nèi)容】

_6] 發(fā)明要解決的問題
[0007]本發(fā)明目的在于提供一種快速，高精度，實(shí)時(shí)重構(gòu)、操作簡單易用且無需貼標(biāo)記點(diǎn)的三維立體掃描方法。
_8] 用于解決問題的方案
[0009]本發(fā)明提供一種三維立體掃描方法，包括以下步驟:
[0010]步驟S1、獲取目標(biāo)物體的深度信息流與RGB信息流，具體包括:
[0011]步驟S11、基于預(yù)設(shè)的分割閾值，分割所述目標(biāo)物體，并對應(yīng)分配掃描儀，
[0012]步驟S12、通過所述掃描儀分塊獲取所述目標(biāo)物體的深度信息流與RG B信息流；
[0013]步驟S2、基于掃描儀位置信息、獲取的分塊深度信息、分塊RG B信息，合成所述目標(biāo)物體整體深度、RGB信息，具體包括:
[0014]步驟S21、獲取相鄰掃描儀位置信息和特征點(diǎn)，匹配特征點(diǎn)，對獲取的圖像進(jìn)行初步拼接，
[0015]步驟S22、提取所述相鄰掃描儀獲取的圖像間的重疊區(qū)域，通過平滑方法消除拼接縫隙，合成所述目標(biāo)物體整體深度、RGB信息；
[0016]步驟S3、基于獲取的深度信息、RGB信息、目標(biāo)物體與掃描儀的位置信息，提取運(yùn)動參數(shù)后進(jìn)行拼接，具體包括:
[0017]步驟S31、基于設(shè)定的掃描范圍，對當(dāng)前的掃描儀位置進(jìn)行預(yù)估:
[0018]根據(jù)光線投射方法，得到預(yù)估圖像，將所述預(yù)估圖像與掃描圖像進(jìn)行匹配，得到匹配誤差；
[0019]基于匹配誤差，再次根據(jù)光線投射方法，更新預(yù)估圖像，再次將所述預(yù)估圖像與掃描圖像進(jìn)行匹配，得到匹配誤差，直至所述匹配誤差小于閾值；
[0020]步驟S32、基于預(yù)先設(shè)定的目標(biāo)物體位置信息和轉(zhuǎn)動速度，計(jì)算相對運(yùn)動參數(shù)；
[0021]步驟S33、將所述相對運(yùn)動參數(shù)、深度信息、RGB信息、掃描儀位置數(shù)據(jù)集成到TSDF數(shù)據(jù)卷，實(shí)時(shí)獲得目標(biāo)物體的三維數(shù)據(jù)。
[0022]—種三維立體掃描方法，所述步驟Sll為:基于預(yù)設(shè)的分割閾值，將所述目標(biāo)物體分割為多個(gè)部分，并對應(yīng)分配掃描儀。
[0023]本發(fā)明還提供一種三維立體掃描系統(tǒng)，包括:
[0024]多個(gè)RGB-D傳感器，用于獲取目標(biāo)物體的深度信息流與RGB信息流，
[0025]處理模塊，與所述RGB-D傳感器連接，用于基于獲取的深度信息、RGB信息，提取運(yùn)動參數(shù)后進(jìn)行拼接，包括:
[0026]基于掃描儀位置信息、獲取的分塊深度信息、分塊RGB信息，合成所述目標(biāo)物體整體深度、RGB信息；基于獲取的深度信息、RGB信息、目標(biāo)物體與掃描儀的位置信息，提取運(yùn)動參數(shù)后進(jìn)行拼接；實(shí)時(shí)獲得目標(biāo)物體的三維數(shù)據(jù)。
[0027]三維立體掃描系統(tǒng)，所述多個(gè)RGB-D傳感器為多個(gè)。
[0028]三維立體掃描系統(tǒng)，所述RGB-D傳感器為集成式RGB-D傳感器。
[0029]發(fā)明的效果
[0030]本發(fā)明針對三維立體掃描，開發(fā)一種基于多個(gè)RGB-D傳感器的快速，高精度，實(shí)時(shí)重構(gòu)、操作簡單易用且無需貼標(biāo)記點(diǎn)的三維立體掃描方法和系統(tǒng)。實(shí)現(xiàn)了快速，高精度，實(shí)時(shí)重構(gòu)、操作簡單易用且無需貼標(biāo)記點(diǎn)等目標(biāo)。
[0031]本發(fā)明采用多來源采集，多維掃描，更為準(zhǔn)確。
【附圖說明】
[0032]圖1為本發(fā)明一實(shí)施例的流程示意圖；
[0033]圖2為本發(fā)明一實(shí)施例的流程示意圖；
[0034]圖3為本發(fā)明一實(shí)施例的流程示意圖；
[0035]圖4為本發(fā)明一實(shí)施例的流程示意圖；
[0036]圖5為本發(fā)明一實(shí)施例的結(jié)構(gòu)示意圖；
【具體實(shí)施方式】
[0037]以下將結(jié)合實(shí)施例詳細(xì)說明本發(fā)明的各種示例性實(shí)施例、特征和方面。為了更好的說明本發(fā)明，在下文的【具體實(shí)施方式】中給出了眾多的具體細(xì)節(jié)。本領(lǐng)域技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)理解，沒有這些具體細(xì)節(jié)，本發(fā)明同樣可以實(shí)施。在另外一些實(shí)例中，對于大家熟知的方法、手段、材料未作詳細(xì)描述，以便于凸顯本發(fā)明的主旨。
[0038]如圖1至圖4所示，一種三維立體掃描方法，包括以下步驟:
[0039]步驟S1、分塊獲取目標(biāo)物體的深度信息流與RGB信息流，具體包括:
[0040]步驟S11、基于預(yù)設(shè)的分割閾值，分割所述目標(biāo)物體，并對應(yīng)分配掃描儀，
[0041]步驟S12、通過所述掃描儀分塊獲取所述目標(biāo)物體的深度信息流與RGB信息流。
[0042]分塊獲取，可以是將目標(biāo)物體分割成幾塊，分別由不同的攝像頭掃描區(qū)域覆蓋。例如，可以由二個(gè)到六個(gè)攝像頭組成掃描系統(tǒng)，將目標(biāo)物體分割為對應(yīng)的份數(shù)，以三個(gè)攝像頭為例，可以將目標(biāo)物體分割為三塊區(qū)域，每一塊區(qū)域分別由不同的攝像頭的掃描區(qū)域覆蓋。
[0043]通過攝像頭的掃描，即通過掃描儀分塊獲取目標(biāo)物體對應(yīng)區(qū)域的深度信息流與RGB彳目息流。
[0044]深度信息流，由RGB-D傳感器輸出的包含深度信息的深度圖像組成。
[0045]RGB信息流，由RGB-D傳感器輸出的彩色圖像組成。
[0046]步驟S2、基于掃描儀位置信息、獲取的分塊深度信息、分塊RGB信息，合成所述目標(biāo)物體整體深度、RGB信息，具體包括:
[0047]步驟S21、獲取相鄰掃描儀位置信息和特征點(diǎn)，匹配特征點(diǎn)，對獲取的圖像進(jìn)行初步拼接；
[0048]步驟S22、提取所述相鄰掃描儀獲取的圖像間的重疊區(qū)域，通過平滑方法消除拼接縫隙，合成所述目標(biāo)物體整體深度、RGB信息。
[0049]簡而言之，就是基于預(yù)先標(biāo)定的多個(gè)攝像頭之間的位置信息，以及獲取的分塊深度信息、RGB信息，合成目標(biāo)物體整體深度、RGB信息。
[0050]通過找到相鄰攝像頭數(shù)據(jù)的特征點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)特征點(diǎn)匹配，并剔除誤匹配對。確定圖像間的重疊區(qū)域，并通過平滑方法消除拼接縫隙，實(shí)現(xiàn)三維圖像的無縫拼接。
[0051]通過特征點(diǎn)的比對，可以由此確定圖像間的重疊區(qū)域。然后，通過平滑方法消除拼接縫隙。
[0052]具體的，通過結(jié)合顏色不變模型以及三維尺度不變特征變換方法實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)配準(zhǔn)，結(jié)合隨機(jī)取樣一致性算法，尋找特征點(diǎn)，剔除其中的誤匹配對。
[0053]估計(jì)出拼接數(shù)據(jù)的單應(yīng)矩陣，對相應(yīng)的數(shù)據(jù)進(jìn)行變換，通過交叉匹配，確定數(shù)據(jù)間的重疊區(qū)域，并運(yùn)用像素加權(quán)融合方法平滑拼接縫隙，最終實(shí)現(xiàn)無縫圖像拼接。
[0054]步驟S3、基于整體深度、RGB信息，以及預(yù)先設(shè)定的目標(biāo)物體與攝像頭位置信息，計(jì)算運(yùn)動參數(shù)，從而進(jìn)行目標(biāo)物體三維模型拼接。步驟S3具體可以包括:
[0055]步驟S31、基于設(shè)定的掃描范圍，對當(dāng)前的掃描儀位置進(jìn)行預(yù)估:根據(jù)光線投射方法，得到預(yù)估圖像，將所述預(yù)估圖像與掃描圖像進(jìn)行匹配，得到匹配誤差；基于匹配誤差，再次根據(jù)光線投射方法，更新預(yù)估圖像，再次將所述預(yù)估圖像與掃描圖像進(jìn)行匹配，得到匹配誤差，直至所述匹配誤差小于閾值。
[0056]設(shè)定的掃描范圍，可以根據(jù)目標(biāo)物體的實(shí)際情況，設(shè)定一個(gè)具體的掃描范圍，例如，可以將掃描范圍的起始點(diǎn)設(shè)定為掃描儀，掃描范圍可以設(shè)定為掃描儀正前方0.5米X0.5米X0.5米至1.5米X1.5米X1.5米，或者其他體積更大的方案，譬如是3米X3米X 3米至6米X6米X6米，或者是其他體積更小的方案，譬如是0.1米X0.1米X0.1米至0.3米X0.3米X0.3米。
[0057]光線投射方法，可以為通過RayCast算法，得到預(yù)估圖像。
[0058]匹配誤差，是指預(yù)估圖像與掃描圖像的對應(yīng)點(diǎn)差值之和。
[0059]閾值，是指允許的匹配誤差最大值，該數(shù)值可以根據(jù)情況而設(shè)定。
[0060]步驟S32、依托預(yù)先設(shè)定的目標(biāo)物體位置信息和轉(zhuǎn)動速度，計(jì)算相對運(yùn)動參數(shù)。
[0061]相對運(yùn)動參數(shù)，可以為目標(biāo)物體與掃描儀間空間自由度的相對運(yùn)動參數(shù)。
[0062]步驟S33