专利汇可以提供一种基于空间编码结构光的稠密点云生成方法专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且本 发明 提供了基于 空间编码 结构光的稠密点 云 生成方法,属于主动式三维视觉测量技术领域,设计正弦条纹模式和随机点模式,编码到不同的 颜色 通道,得到空间编码结构光模式,投射到被测物体表面,相机同步拍摄得到结构光图像;提取左结构光图像和右结构光图像的条纹中心点,计算左、右条纹中心点的空间相关相似度,进行匹配;对同一行相邻的两对匹配中心点对之间的所有 像素 点构成的序列,获取每个像素点的 相位 信息,对相邻的两对匹配中心点对之间的所有像素点进行亚像素级匹配,最后计算所有匹配点的三维坐标。本发明能够精确高效地对颜色复杂的被测物体或运动目标进行 三维重建 ,获得稠密的三维点云数据。,下面是一种基于空间编码结构光的稠密点云生成方法专利的具体信息内容。
1.一种基于空间编码结构光的稠密点云生成方法,其特征在于,包括如下流程步骤:
步骤S110:根据相机和结构光投影仪的参数,设计正弦条纹模式和随机点模式,并编码到不同的颜色通道,组合得到新的空间编码结构光模式;
步骤S120:通过结构光投影仪将空间编码结构光模式投射到被测物体表面,使用结构光投影仪左右两侧的所述相机分别同步拍摄得到左结构光图像和右结构光图像;
步骤S130:基于条纹中心定位法,对左结构光图像和右结构光图像的条纹中心位置进行定位;
步骤S140:基于随机点模式,计算左结构光图像和右结构光图像条纹中心点的空间相关相似度,并进行匹配;
步骤S150:对同一行相邻的两对匹配中心点对之间的所有像素点构成的序列,采用傅立叶变换获取每个像素点的相位信息;
步骤S160:基于相位信息,对相邻的两对匹配中心点对之间的所有像素点进行亚像素级的匹配,最后计算所有匹配点的三维坐标。
2.根据权利要求1所述的基于空间编码结构光的稠密点云生成方法,其特征在于,所述步骤S110包括:
步骤S111:根据结构光投影仪的分辨率、灰度值范围参数信息,设置对应的正弦函数,生成正弦条纹模式;
步骤S112:根据相机分辨率和结构光投影仪分辨率在水平以及垂直方向上的比值,设置对应的随机点尺寸、分布密度,生成随机点模式;
步骤S113:将正弦条纹模式和随机点模式使用不同的颜色通道进行编码,得到新的空间编码结构光模式。
3.根据权利要求2所述的基于空间编码结构光的稠密点云生成方法,其特征在于,所述步骤S120包括:
通过结构光投影仪将空间编码结构光模式投射到被测物体表面,然后使用左、右两侧的相机分别同步拍摄得到左结构光图像和右结构光图像,分别记为IL和IR;
对左结构光图像IL和右结构光图像IR进行畸变校正和立体校正,得到校正后的结构光图像,分别记为IL′、IR′。
4.根据权利要求3所述的基于空间编码结构光的稠密点云生成方法,其特征在于,所述步骤S130具体包括:
步骤S131:将校正后左结构光图像IL′经过颜色通道分离,得到正弦条纹模式和随机点模式,分别记为 将校正后右结构光图像IR′经过颜色通道分离,得到正弦条纹模式和随机点模式,分别记为
步骤S132:计算图像 和 第i行像素值序列的一阶导数和二阶导数,利用二阶导数确定条纹边界点,再根据一阶导数对条纹中心点进行粗定位;
步骤S133:基于Hession矩阵确定粗条纹中心点的法线方向,在法线方向上利用泰勒展开实现条纹中点心的精确定位,得到左、右结构光图像第i行的条纹中心点坐标序列,分别记为 其中,j=1,2,3,...,NL,k=1,2,3,...,NR,NL表示左结构光图像第i行提取到的条纹中心点数量,NR表示右结构光图像第i行提取到的条纹中心点数量。
5.根据权利要求4所述的基于空间编码结构光的稠密点云生成方法,其特征在于,所述步骤S140中,对左结构光图像第i行第j个条纹中心点 基于随机点模式,采用零均值归一化相关算法计算其与右结构光图像第i行每个条纹中心点的空间相关相似度,选取相似度最高的点作为 的匹配点,记为 。
6.根据权利要求5所述的基于空间编码结构光的稠密点云生成方法,其特征在于,所述步骤S150具体包括:
步骤S151:对左结构光图像第i行相邻的2个条纹中心点 对应的右结构光图像第i行上的条纹中心点分别是 点 和 之间所有像素点构成的序列记为IL(u,i),点 和 之间所有像素点构成的序列记为IR(v,i),其中,
对IL(u,i)、IR(v,i)进行傅立叶变换;
步骤S152:采用带通滤波器对傅立叶变换的结果进行滤波,分别获取主复频率分量;
步骤S153:根据主复频率分量使用反正切函数计算相位,分别记为φL(u,i)、φR(v,i)。
7.根据权利要求6所述的基于空间编码结构光的稠密点云生成方法,其特征在于,所述步骤S160包括:
对左结构光图像第i行相邻的2个条纹中心点 和 之间的每一个像素点(u,i),根据其相位信息,计算出在右结构光图像 和 之间相位接近点,记为(v,i);点(u,i)和(v,i)的视差记为d=u-v;对视差进行亚像素级优化,计算出亚像素级视差dsub,则最终得到与点(u,i)匹配的点是(u+dsub,i);最后,基于三角测量原理,计算所有匹配点的三维坐标,得到被测物体表面的稠密点云数据。
8.根据权利要求7所述的基于空间编码结构光的稠密点云生成方法,其特征在于,亚像素级视差dsub的计算公式如下:
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