CN102445165B - 基于单幅彩色编码光栅的立体视觉测量方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于单幅彩色编码光栅的立体视觉测量方法，属于立体视觉测量技术领域。该测量方法利用彩色投影装置向待测物上投射一幅采用搜索哈密顿有向回路的方法进行排列编码的彩色编码光栅图样；利用两台彩色摄像装置分别拍摄投射在被测物体表面的彩色编码光栅图像；然后对拍摄到的两幅图像进行立体匹配，根据标定所建立的双目立体视觉模型，重建物体表面三维数据。进一步地，所述立体匹配首先通过在两幅图像中搜索同时满足编码值相同和极线约束的点的方法进行粗匹配，然后利用相关性计算进行精匹配，从而获得像素级的匹配结果。本发明投射一幅图像即可完成彩色条纹的编码，对设备的要求低，操作简单，易于实现；同时提高了匹配的精度。
Description
技术领域
本发明涉及一种立体视觉测量方法，尤其涉及一种基于单幅彩色编码光栅的立体视觉测量方法，属于三维视觉测量技术领域。
背景技术
双目立体视觉直接模拟人类双眼处理场景的方式，可靠简便，在许多领域具有广泛的应用价值。 目前主要应用于四个领域：机器人导航、微操作系统的参数检测、三维测量和虚拟现实。在立体视觉中，立体匹配是立体视觉测量的最为关键的问题，根据匹配的基元不同，立体匹配可分为区域匹配、特征匹配和相位匹配三大类。区域匹配主要运用数字图像相关性算法进行匹配，其优点是匹配结果较精确，其不足是匹配花费时间较长；特征匹配主要依据图像固有特征点进行匹配，对于特征较少的场景，该方法具有局限性；相位匹配具有较高的精度而得到最充分的研究和应用，当物体存在较大的突变时就很难准确依靠相位展开恢复物体形貌。而彩色编码结构光因为包含大量的颜色信息，可用于解决立体匹配问题。
目前彩色编码结构光测量技术获得了广泛的研究，如周劲、赵晓波提出的数字散斑投影和向往测量轮廓术相结合的三维数字成像方法；该方法先通过向物体投射正弦条纹图，利用傅里叶变换和傅里叶逆运算并结合欧拉公式得到折叠相位。利用极线几何约束和折叠相位的对应点查找，获得左相机上一点对应于右相机的一系列点；随后向物体投射一幅随机数字散斑图，通过采集的数字散斑图确定两个相机对应点的唯一性。该方法成像快速，计算量较小，可适用于无特征和动态三维测量。但是该方法需要在不同时间投射两幅条纹图于物体之上，对环境的不变性要求很高，测量过程较为不便，不能适于动态测量；同时在利用相位展开方法过程中，利用傅里叶变换及其逆运算将会降低测量精度。
张广军等提出一种基于相移的彩色编码光栅视觉测量方法，该方法也是通过向物体表面投射单张彩色光栅图样，两个相机从不同角度各获得一幅光栅图像，利用光栅编码和极线约束实现区域级的稀疏匹配；随后进一步利用彩色光栅图样的多次相位移动，实现像素级致密匹配，从而实现三维测量。该方法主要的不足在于，利用单张彩色图像做匹配时，区分序列较少（ 
,n为彩色条纹个数），另外，匹配包括序列区分和光条区分，实现比较复杂。更重要的一点是，需要多张彩色相移图像才能获得像素级的匹配结果，解相位过程误差较大，无法实现快速动态测量。
近年来在一些应用领域（例如在线检测、人体数据的三维采集和安全检查等）要求三维成像系统采集速度高、算法速度快和能够实现动态测量。现有方法已不能满足这种要求。
发明内容
本发明所要解决的技术问题在于克服现有技术所存在的区分序列较少、匹配过程实现复杂的技术问题，提供一种基于单幅彩色编码光栅的立体视觉测量方法，能够满足三维动态测量系统所需的高速采集、高速运算的要求。
本发明采用以下技术方案：
一种基于单幅彩色编码光栅的立体视觉测量方法，该方法包括以下步骤：首先利用
两台彩色摄像装置和一个彩色投影装置构成视觉传感器，并对两台彩色摄像装置的内部、外部参数进行标定；利用所述彩色投影装置向放置于所述视觉传感器测量区域中的被测物体表面投射一幅彩色编码光栅图样；两台彩色摄像装置分别拍摄投射在被测物体表面的彩色编码光栅图像；对拍摄到的彩色编码光栅图像进行解码，获得图像上每根光条唯一的编码值；根据两台彩色摄像装置所拍摄的两幅图像进行立体匹配，根据标定所建立的双目立体视觉模型，重建物体表面三维数据，所述彩色编码光栅图样按照以下方法生成：
从
个不同颜色的彩色光条基元中任意选取
个子元素进行全排列，得到
个排列；将这
个排列作为有向图的节点，在其中搜索一条哈密顿回路；将该哈密顿回路上各节点之间的边按顺序排列，构成一个环形序列，该环形序列即为所述彩色编码光栅图样。
上述技术方案中，所述立体匹配可采用现有的在两幅图像中搜索同时满足编码值相同和极线约束的点的方法，但采用该方法仅能实现区域级的稀疏匹配，而无法实现像素级的精确匹配，最终得到的测量结果精度较差。为了解决该问题，本发明进一步采用以下技术方案：
所述根据两台彩色彩色摄像装置所拍摄的两幅图像进行立体匹配，具体包括：
粗匹配的步骤：
在两台彩色摄像装置所拍摄的两幅图像中搜索同时满足编码值相同和极线约束的点作为一对匹配条纹区域；
精匹配的步骤：
步骤1、以所述两幅图像中的一幅作为匹配源图像，另一幅作为匹配目标图像；
步骤2、遍历匹配源图像中的每个像素点，分别提取以各像素点为中心，大小为
个像素点的窗口；
步骤3、对于匹配源图像中任一像素点pleft，在匹配目标图像中分别以该像素点pleft所对应的个目标匹配点pright(i)为中心，提取大小为
个像素点的窗口；其中
，为像素点pleft所对应的目标匹配点的个数；
步骤4、根据下式计算以像素点pleft为中心的窗口A与以目标匹配点pright(i)为中心的窗口B（i）之间的相关系数Coor i ，
式中，
，
分别为窗口
、
中坐标为（m,n）的像素点的灰度值/颜色值，
，
分别为窗口
、
中各像素点的灰度值/颜色值的平均值，
，；
步骤5、选择相关系数最大且其值大于一预先设定的阈值的窗口
，；窗口
的中心点pright(j)即为像素点pleft最终的目标匹配点；
步骤6、重复上述步骤3至步骤5，直到匹配源图像中所有像素点均完成最终的目标匹配。
相比现有技术，本发明具有以下有益效果：
一、本发明利用在有向图中搜索哈密顿回路的方法，对不同颜色的光条进行排列，只需投射一幅图像即可完成彩色条纹的编码，且对测量设备的要求较低，操作简单，易于实现；
二、本发明只需要测量一次，利用彩色编码匹配出对应的颜色条纹，然后利用相关性运算对其进行致密匹配，既缩小了相关性运算的窗口，又使匹配的精度提高。
附图说明
图1为本发明基于单幅彩色编码光栅的立体视觉测量方法的流程图；
图2为视觉传感器的结构示意图；
图3为哈密顿回路；
图4为本发明的编码原理图；
图5为本发明的立体匹配流程图；
图 6为相关性计算中窗口提取的原理图；
图7为立体视觉测量原理图；
图8为采用本发明方法进行立体视觉测量所得到的三维重建结果图，其中图（a）、图（b）分别为左、右相机拍摄的含有编码条纹的待测物图像，图（c）为待测物体的实物图片，图（d）为采用本发明方法得到的三维重建图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的技术方案进行详细说明：
本发明的基于单幅彩色编码光栅的立体视觉测量方法，如图1所示，包括以下步骤：
步骤1、利用两台彩色摄像装置和一个彩色投影装置构成视觉传感器，并对两台彩色摄像装置的内部、外部参数进行标定；
本具体实施方式中，采用两台彩色CCD相机及设置于两台相机中间的一台彩色投影仪构成如图2所示的双目立体视觉传感器。两个CCD相机分布在投影仪的两侧，相机与投影仪之间的相距约为300mm，被测物体置于投影仪下方600mm处，投影范围约为200×150mm。相机内外部参数的标定为现有技术，具体可参见文献[A Versatile Camera Calibration Techniaue for High-Accuracy 3D Machine Vision Metrology Using Off-the-shelf TV Cameras and Lenses（IEEE JOURNAL OF ROBOTICS AND AUTOMATION, VOL. RA-3, NO. 4, AUGUST 1987）]，此处不再赘述。
步骤2、利用所述彩色投影装置向放置于所述视觉传感器测量区域中的被测物体表面投射一幅彩色编码光栅图样；所述彩色编码光栅图样按照以下方法生成：从
个不同颜色的彩色光条基元中任意选取
个子元素进行全排列，得到
个排列；将这个排列作为有向图的节点，在其中搜索一条哈密顿回路；将该哈密顿回路上各节点之间的边按顺序排列，构成一个环形序列，该环形序列即为所述彩色编码光栅图样。
哈密顿回路是由天文学家哈密顿最先提出，是指在一个网络图中，经过图中所有顶点一次且仅一次的回路。本发明利用在有向图中搜索哈密顿回路的方法排列彩色图样并对其编码。本发明称上述定义中的顶点为节点，表示为Hm(V1~Vk)，用排列组合的方式随机确定Hm。将每条彩色条纹作为一个基元Vi，基于L个不同颜色的彩色条纹基元中选取k个基元，每个节点有k个基元，则节点Hm的个数为：
定义搜索规则为：将这
个子序列作为有向图的节点，搜索其中一条哈密顿回路满足：回路经过的每个节点，可以由前一个节点左移一个元素再新添一个新的基元得到；将新添的元素作为一个节点到另一个节点的边，将回路中所有的边按顺序排列就得到需要的序列。根据哈密顿回路的定义，由于每个节点（包含k个基元）是唯一的，且回路经过所有节点有且仅有一次，则获得的序列具有两个空间特性：1、整个序列中任意k长度的子序列唯一；2、在这些子序列中无重复基元。下面结合图3说明哈密顿回路的原理：
当L=3，k=2时，
=6，这六个节点分别表示为H1，H2，H3，H4，H5，H6，每个节点所含基元如图3所示。图3中满足搜索规则的其中一条回路为H1（V 1 ,V 2 ）-H2（V 2 ,V 1 ）-H3（V 1 ,V 3 ）-H4（V 3 ,V 2 ）-H5（V 2 ,V 3 ）-H6（V 3 ,V 1 ）-H1（V 1 ,V 2 ）上，路径如图3实心箭头所示，将节点之间的边按顺序排列构成的环形序列为V 1 V 3 V 2 V 3 V 1 V 2 V 1 。
通常根据相机分辨率可选取L=6，k=4的情况，此时节点数
=360。定义6个基元素为A、B、C、D、E、F，分别表示红、绿、蓝、青、黄、品红，即V 1 =A、V 2 =B、V 3 =C、V 4 =D、V 5 =E、V 6 =F。图4显示了采用上述方法获得的彩色条纹序列图，其中截取部分序列说明L=6，k=4的生成过程。按节点为“ADBE”、“DBEF”、“BEFD”、“EFDB”、“FDBE”、“DBEC”路径，将其偏移值按顺序排列得FDBEC，所得序列包含182个基元。
步骤3、两台彩色摄像装置分别拍摄投射在被测物体表面的彩色编码光栅图像；
步骤4、对拍摄到的彩色编码光栅图像进行解码，获得图像上每根光条唯一的编码值；
步骤5、根据两台彩色摄像装置所拍摄的两幅图像进行立体匹配；
本步骤中所述立体匹配可以采用现有的在两幅图像中搜索同时满足编码值相同和极线约束的点的方法，但采用该方法得到的结果为源匹配点对应一系列目标匹配点，仅能实现区域级的稀疏匹配，而无法实现像素级的精确匹配，因此只能称之为粗匹配。为此，本发明在采用现有方法进行粗匹配的基础上，又根据相关性计算进行进一步地致密匹配（或称为精匹配），以达到像素级的匹配结果。具体而言，本发明中的立体匹配如图5所示，按照以下方法：
首先利用现有方法进行粗匹配：
在两台彩色摄像装置所拍摄的两幅图像中搜索同时满足编码值相同和极线约束的点作为一对匹配条纹区域；粗匹配为现有技术，其原理及过程如图5虚框中所示，此处不再赘述。
精匹配的步骤：
步骤501、以所述两幅图像中的一幅I1作为匹配源图像，另一幅Ir作为匹配目标图像；
步骤502、遍历匹配源图像I1中的每个像素点，分别提取以各像素点为中心，大小为
个像素点的窗口；为了在保证测量精度的前提下尽可能减少计算时间，提高效率，优选地，所述
的取值范围为粗匹配条纹宽度方向所包含像素点个数的1-1.5倍；
步骤503、对于匹配源图像I1中任一像素点pleft，在匹配目标图像Ir中分别以该像素点pleft所对应的
个目标匹配点pright(i)为中心，提取大小为
个像素点的窗口；其中
，
为像素pleft所对应的目标匹配点的个数；窗口的提取如图6所示；
步骤504、根据下式计算以像素点pleft为中心的窗口A与以目标匹配点pright(i)为中心的窗口B（i）之间的相关系数Coor i ，
，
式中，，
分别为窗口
、
中坐标为（m,n）的像素点的灰度值（或颜色值），，
分别为窗口
、中各像素点的灰度值（或颜色值）的平均值，
，；
步骤505、选择相关系数最大且其值大于一预先设定的阈值T的窗口
，
；窗口
的中心点pright(j)即为像素点pleft最终的目标匹配点；其中阈值T可根据实际情况确定；
步骤506、重复上述步骤503至步骤505，直到匹配源图像中所有像素点均完成最终的目标匹配。
通过以上精匹配，即可得到两幅图像对应的像素点。
步骤6、根据标定所建立的双目立体视觉模型，重建物体表面三维数据；此为本领域常用技术，为便于公众全面理解本发明的技术方案，下面对其原理及过程作一简要描述：
以投影矩阵表示，空间点三维坐标可以由两个相机的投影模型表示为：
式中，pl、pr分别为空间点在左、右相机中的对应的图像坐标，Ml，Mr分别为左、右相机的投影矩阵，Xw为需要重建的空间点在世界坐标系中的三维坐标。实际上，双目立体视觉测量是匹配左右图像平面上的特征点并生成共轭对集合{(pl,i，pr,i)}，i=1,2,…,W，W为图像中像素点总数。每一个共轭对定义的两条射线，相交于空间中某一场景点。空间相交的问题就是找到相交点的三维空间坐标。
为了验证本发明方法的效果，采用本发明方法对一张折叠的白纸进行测量，其结果如图8所示，其中图（a）、图（b）分别为左、右相机拍摄的含有编码条纹的待测物图像，图（c）为待测物体的实物图片，图（d）为采用本发明方法得到的三维重建图。从图中可以看出采用本发明方法得到的三维重建效果更好，且仅需要投射一幅图像、测量一次即可完成。
Claims (3)
1.一种基于单幅彩色编码光栅的立体视觉测量方法，该方法包括以下步骤：首先利用两台彩色摄像装置和一个彩色投影装置构成视觉传感器，并对两台彩色摄像装置的内部、外部参数进行标定；利用所述彩色投影装置向放置于所述视觉传感器测量区域中的被测物体表面投射一幅彩色编码光栅图样；两台彩色摄像装置分别拍摄投射在被测物体表面的彩色编码光栅图像；对拍摄到的彩色编码光栅图像进行解码，获得图像上每根光条唯一的编码值；根据两台彩色摄像装置所拍摄的两幅图像进行立体匹配，根据标定所建立的双目立体视觉模型，重建物体表面三维数据，其特征在于，所述彩色编码光栅图样按照以下方法生成：
从 
个不同颜色的彩色光条基元中任意选取
个子元素进行全排列，得到
个排列；将这
个排列作为有向图的节点，在其中搜索一条哈密顿回路；将该哈密顿回路上各节点之间的边按顺序排列，构成一个环形序列，该环形序列即为所述彩色编码光栅图样。
2.如权利要求1所述基于单幅彩色编码光栅的立体视觉测量方法，其特征在于，
所述根据两台彩色摄像装置所拍摄的两幅图像进行立体匹配，具体包括：
首先进行粗匹配的步骤：
在两台彩色摄像装置所拍摄的两幅图像中搜索同时满足编码值相同和极线约束的点作为一对匹配条纹区域；
然后进行精匹配的步骤：
步骤1、以所述两幅图像中的一幅作为匹配源图像，另一幅作为匹配目标图像；
步骤2、遍历匹配源图像中的每个像素点，分别提取以各像素点为中心，大小为
个像素点的窗口；
步骤3、对于匹配源图像中任一像素点pleft，在匹配目标图像中分别以该像素点pleft所对应的
个目标匹配点pright(i)为中心，提取大小为
个像素点的窗口；其中
，
为像素点pleft所对应的目标匹配点的个数；
步骤4、根据下式计算以像素点pleft为中心的窗口A与以目标匹配点pright(i)为中心的窗口B（i）之间的相关系数Coor i ，
式中，
，分别为窗口、
中坐标为（m,n）的像素点的灰度值/颜色值，
，
分别为窗口
、
中各像素点的灰度值/颜色值的平均值，
，；
步骤5、选择相关系数最大且其值大于一预先设定的阈值的窗口
，
；窗口
的中心点pright(j)即为像素点pleft最终的目标匹配点；
步骤6、重复上述步骤3至步骤5，直到匹配源图像中所有像素点均完成最终的目标匹配。
3.如权利要求2所述基于单幅彩色编码光栅的立体视觉测量方法，其特征在于，所述
的取值范围为粗匹配条纹宽度方向所包含像素点个数的1-1.5倍。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| C06 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| C10 | Entry into substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| C14 | Grant of patent or utility model | ||
| GR01 | Patent grant |