CN106574966B - 用于分箱飞行时间数据的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种用于分箱来自场景的TOF数据的方法，该方法用于增加TOF测量的准确度并减少其中的噪声，TOF数据包括：相位数据和置信度数据，该方法包括通过用多个经调制的信号照明场景来获取多个TOF数据；分别将每个经调制的信号与由相位和置信度数据定义的向量相关联；将多个向量相加以获得经分箱向量；确定经分箱向量的相位和置信度；处理经分箱向量的相位和置信度数据以获得场景的深度数据。

Description

用于分箱飞行时间数据的方法
发明的技术领域
本发明涉及用于分箱飞行时间数据的方法。具体而言，本发明涉及在噪声最小化的同时执行更精确的飞行时间测量的方法。
发明背景
飞行时间技术(TOF)是用于深度感知的有前景的技术。图1示出了标准TOF相机系统3的公知的基本操作原理。TOF相机系统3通过分析从专用照明单元18至一个物体的光的飞行时间来捕捉场景15的3D图像。TOF相机系统3包括相机，例如3D传感器1和数据处理装置4。用使用专用照明单元18以预定波长的经调制的光16(例如用至少一种预定频率的一些光脉冲)主动地照亮场景15。经调制的光从场景内的物体被反射回去。透镜2收集反射光17且在相机的成像传感器1上形成物体的图像。取决于物体距相机的距离，在经调制的光(例如，所谓的光脉冲)的发射和在相机处的这些反射的光脉冲的接收之间经历了延迟。在反射物体和相机之间的距离可依据观察到的时间延迟和光恒定值的速度而确定。
物体距相机的距离可如下计算。为清楚起见，各信号的示例在图2中给出。朝物体发送调制信号S 16。在物体上反射之后，光电检测器检测到信号17。与原始信号S相比，此信号由于行进时间而相移了相位例如，如果信号S 16是以下形式的正弦波：
S＝Acos(2πft) (等式1)
随后，可被视为具有以下数学形式的正弦波：
通过定义所谓的同相I和正交Q分量：
则可被写为
此等式允许以其极坐标形式(作为向量)表示如图3中示出的，其中是的相位以及r是对应于信号的振幅A的参数并还相关联于所谓的置信度。
I和Q是用于测量物体距相机的距离的关键参数。为了测量这些参数，光电检测的信号通常与命名为SI、和SQ、的电参考信号相关联。SI、和SQ、是与原始光信号S相比分别相移0°、180°、90°以及270°的电参考信号，如图2所示。获得的相关信号如下定义：
然后，两个参数I和Q可被计算使得：
以及
AS和α分别是光电检测的信号的振幅变化和相关的效率。
的提取取决于调制信号S的形状。例如，若S是正弦波，则
一旦知晓了相位物体距相机的距离就可由于以下公式而被检索：
其中fmod是调制频率且n是整数。
在现有工艺中，数据分箱是用于减少图像噪声的技术。这是用于降低小的观测误差的影响的数据预处理技术。落在给定的小的间隔(箱)中的原始数据值被代表该间隔的值(经常是中间值)所取代。
在图像处理的上下文中，分箱是将不同的图像数据组合成一个单图像数据的程序。分箱可以是时间或空间的。对于时间分箱，一个单个像素在不同时刻获取数据且所获取的数据被组合以形成代表时间间隔的单个数据。对于空间分箱，在一个单个时刻，由多个像素获取的数据被组合以形成代表空间间隔的一个单个数据。例如，一个4个像素的阵列变成一个单个更大的像素，以减少像素的总数。此类减少数据数目的聚合有助于分析。分箱数据还可减少经处理的图像上的读取噪声的影响。
在飞行时间测量的上下文中，分箱技术已经实现但往往，这些方法不准确。相位通常通过执行一系列测量并对测量的相位求平均来获得，如将在以下段落所解释的。
美国专利申请US 2014/049767 A1是与本发明有关的现有技术的参考。
为了获得准确的测量，确保参数I和Q的正确测量是很重要的。依然要提出一种方案以便改善这些测量的准确度。
发明概述
本发明涉及用于分箱飞行时间数据的方法，飞行时间数据包括相位数据和置信度数据，如权利要求1所述的。
此方法允许显著减少飞行时间测量的噪声。用本发明获得的经分箱相位也更精确。
有利地，分箱是时间的(在不同时间获取多个TOF数据时)，或是空间的(由不同的光感元件获取多个TOF数据时)，或者是空间和时间分箱的两者的组合。
优选地，该方法进一步包括预先确定置信度目标参数和确定将获取的TOF数据的数目的步骤，使得经分箱向量的置信度到达预先确定的置信度目标参数。
更优选地，当分箱是时间的时，该方法进一步包括预先确定移动阈值；检测场景的移动以及如果所检测到的场景移动高于预先确定的移动阈值时停止增加TOF数据的步骤。此移动阈值确保测量保持准确。
更优选地，当分箱是空间的时，该方法进一步包括预先确定深度阈值；检测场景的深度以及如果所检测到的场景深度高于预先确定的深度阈值时停止增加TOF数据的步骤。
本发明的其它优点和新特征将从以下详细描述并结合伴随的附图而变得更为明显。
附图说明
通过以下的描述和伴随的附图将会更好地理解本发明。
图1示出TOF相机系统的基本操作原理；
图2示出用来确定ToF系统中的相关测量的信号的示例；
图3示出反射信号的极坐标形式；
图4示出相位分箱的现有技术方法；
图5示出根据本发明的一实施例的向量加法。
图6是将用本发明的方法获得的噪声与用现有技术方法获得的噪声作比较的图表。
结合附图，本发明的优点和新颖特征将从以下详细描述中变得更明显。
发明描述
在现有技术中，分箱技术已被实现以减少飞行时间测量的噪声。图4示出了这些技术中的一者。每个向量和对应于所反射的经调制信号S1、S2和S3，分别具有相位和以及范数(或置信度)r1、r2和r3。这些3个向量可通过相同时间的3个不同的像素(对于空间分箱)或者通过3个不同时间的一个单个像素(对于时间分箱)获得。出于说明目的，只表示了3个向量和但是该方法通常与更多的信号和对应向量一起使用。
在现有技术中，相位分箱以非常简单的方式执行。经分箱的相位简单地为和的平均值，即
通过使用例如等式15，从该平均相位计算场景的各物体的距离。
另一等效方法是从和中计算3个深度D1、D2和D3并随后执行D1、D2和D3的平均以获得经分箱的深度Dm。
在本发明中，提供了更精确的技术以计算经分箱的相位。在图5中示出了此技术。此处再一次，出于简明的目的仅仅组合或分箱了3个信号S1、S2和S3，但是本发明不限于此且可用任何数目的信号来实现。
该方法的第一步是通过用多个经调制的信号来照射场景以获取多个时间飞行数据。借助于时间飞行数据，它意指从场景反射的信号的相位和范数、或置信度。此获取可用在现有技术中已知的很多不同技术(诸如例如相关性)执行。
然后，一旦经调制的信号的相位和置信度已知，每个飞行时间数据分别由经由相位和置信度数据所定义的向量相关联或表示。图5中表示3个向量和
每个向量和对应于经调制信号S1、S2和S3，分别具有相位和以及范数或置信度r1、r2和r3。这些3个向量可通过相同时间的3个不同的像素(空间分箱)或者通过3个不同时间的一个单个像素(时间分箱)获得。
然后，本发明的方法包括执行3个向量的向量加法以获得我们称之为“经分箱向量”，即通过添加或分箱与经调制的信号相关联的向量所获得的向量。每个向量可与形式的复指数相关联。
一旦执行了向量加法，经分箱向量可与形式的复指数相关联为并且确定此分箱向量的相位和置信度rf是可能的。
经分箱向量的此相位和置信度最终用于获得场景的深度数据。例如可在等式15中引入相位以确定距离参数。
分箱可以是时间的或空间的，或者两者的组合：
-对于时间分箱，在不同的时刻(即，在不同的帧)获得将被组合的TOF数据。
-对于时间分箱，在相同的时刻但通过不同的光感元件(例如，TOF相机的不同的像素)获得将被组合的TOF数据；
以下是本发明的优点中的一者。在实际情况中，当测量一个物体与飞行时间相机系统的距离时，获得配置(其中)极为罕见。
因此，用本发明获得的经分箱相位更精准且允许减少测量的噪声。
在图6中，呈现了将用现有技术方法获得的噪声与用本发明方法获得的噪声进行比较的图表。
该图表示出了作为在X轴上置信度(或范数)的函数的在Y轴上噪声的值。圆圈表示的数据示出了原始深度值，即未经分箱。十字表示的数据对应于在深度域中施加了分箱方法的深度值，即通过现有技术方法。最终，更厚且更暗的十字表示的数据对应于施加了本发明的IQ分箱的方法的深度值。
此图表描绘了置信度越高，原始数据上的噪声就越低。本发明允许减少整个置信度范围上的噪声达因数2而在深度域中的分箱(即现有技术方法)增加在低置信度上的噪声。
进一步步骤可在方法上实现。在一实施例中，该方法可进一步包括以下步骤：
-预先确定置信度目标参数，例如阈值。
-确定要获取的TOF数据的数量，使得经分箱向量的置信度到达预先确定的置信度目标参数。
针对时间分箱，该方法可进一步包括以下步骤：
-预先确定移动阈值；
-检测场景相对于移动阈值的移动；
-如果检测到的场景的移动在预先确定的移动阈值之上则停止随时间增加飞行时间数据。
移动检测可由现有技术中一些已知的方法执行。例如，如果预先确定的移动阈值是25cm，那么如果检测到了50cm的移动，则数据增加和对数据求平均被停止并开始新系列的获取。以此方式，所得视频流在时间上对场景的非移动部分进行滤波的同时，保证了运动稳健性。其他检测移动的方式可依赖于置信度的改变和/或其他存在的传感器，例如RGB传感器或加速度计。
针对空间分箱，该方法可进一步包括以下步骤：
-预先确定深度阈值；
-检测场景的深度；
-如果场景检测到的场景的深度在预先确定的深度阈值之上则停止增加飞行时间数据。
此深度阈值标准可以各种方式实现。其可以是与阈值的简单比较，然而还可以是迭代过程以标识智能分箱区域(cfr.超像素)。最终目的是保留场景中存在的边缘并将飞行时间数据相加在一起以在相似距离处的一个区域内的各部分上进行分箱。

Claims (7)

1.一种用于分箱来自场景的飞行时间TOF数据的方法，用于增加TOF测量的准确度并减少其中的噪声，所述TOF数据包括相位数据和置信度数据，所述方法包括以下步骤：
-通过用多个经调制的信号照明所述场景来获取多个TOF数据；
所述方法的特征在于以下进一步的各步骤：
-分别将每个经调制的信号与由相位和置信度数据定义的向量相关联；
-将多个向量相加以获得经分箱向量；
-确定所述经分箱向量的所述相位和置信度；
-处理所述经分箱向量的所述相位和置信度以获得所述场景的深度数据。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在不同时间获得多个TOF数据以执行时间分箱。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，通过不同的光感元件获得多个TOF数据以执行空间分箱。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分箱是时间分箱和空间分箱的两者的组合。
5.如前述权利要求中任一项所述的方法，进一步包括以下步骤：
-预先确定置信度目标参数；
-确定要获取的TOF数据的数量，使得所述经分箱向量的所述置信度到达所述预先确定的置信度目标参数。
6.如权利要求2所述的方法，其特征在于，进一步包括下列步骤：
-预先确定移动阈值；
-检测所述场景的移动；
-如果检测到的所述场景的移动在所述预先确定的移动阈值之上，则停止增加飞行时间数据。
7.如权利要求3所述的方法，其特征在于，进一步包括下列步骤：
-预先确定深度阈值；
-检测所述场景的深度；
-如果检测到的所述场景的深度在所述预先确定的深度阈值之上，则停止增加飞行时间数据。
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