CN107564051A - 一种深度信息采集方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种深度信息采集方法，包括对深度关系进行标定；垂直于待测物体方向发射第一激光图案，第一激光图案经待测物体表面反射形成第二激光图案；在垂直于待测物体方向接收第二激光图案；计算第二激光图案中采样点位置的像素密度值；根据标定的深度关系，确定像素密度值对应采样点的深度值。本发明还公开一种深度信息采集系统。本发明的方法和系统具有计算速度快、复杂度低、采集效率高、精度合适、系统结构简单、成本低等优点，深度图像分辨率可基于采样点的设计进行调整，适用于不同尺寸和不同精度要求的待测物体的深度信息采集。
Description
技术领域
本发明涉及电子技术领域。更具体地，涉及一种深度信息采集方法及系统。
背景技术
在电子技术领域中，深度信息是指图像采集设备中摄像头模组的镜头(Lens)与拍摄物体之间垂直距离的相关信息。近年来，随着虚拟现实(Virtual Reality，简称VR)和增强现实(Augmented Reality，简称AR)技术的发展，深度信息的应用也越来越广泛。目前，一般基于深度相机进行深度信息的采集，如在通过深度相机获取相机视野内的目标物体表面每个采样点的深度信息后，将采样点的集合构成目标物体的深度点云图，完成深度信息的采集。主流的深度相机技术一般包括飞行时间(Time Of Flight，以下简称TOF)技术和三维视觉技术。
TOF技术是通过计算光的飞行时间来计算视野内目标的深度信息，具体地是通过给目标连续发送光脉冲，然后用传感器接收从物体返回的光，通过探测光脉冲的飞行(往返)时间来得到目标物距离。TOF测距方法属于双向测距技术，它主要利用信号在两个异步收发机(Transceiver)(或被反射面)之间往返的飞行时间来测量节点间的距离，在信号电平比较好调制或在非视距视线环境下，基于RSSI(Received Signal StrengthIndication，接收的信号强度指示)测距方法估算的结果比较理想；在视距视线环境下，基于TOF距离估算方法能够弥补基于RSSI距离估算方法的不足。同时，TOF测距方法有两个关键的约束：一是发送设备和接收设备必须始终同步；二是接收设备提供信号的传输时间的长短。
三维视觉技术主要包括双目立体视觉和结构光三维视觉，还有其他的三维视觉技术，如由明暗恢复性状、由纹理恢复性状、激光测距、莫尔阴影与散焦测距。按照景物的照明条件，三维视觉技术可分为被动和主动两大类：双目立体视觉是被动方式，景物的照明是由物体周围的光照条件来提供。双目立体视觉是通过模拟人的双目成像原理，基于左右摄像头的偏差，计算成像物体的深度信息。结构光三维视觉则是主动方式，使用一个专门的光源装置来提供目标物体周围的照明。结构光三维视觉是基于光学三角法测量原理，光学投射将一定模式的结构光投射于物体表面，在表面上形成由被测物体表面形状所调制的光条三维图像，该三维图像由处于另一位置的摄像机探测，从而获得光条二维畸变图像。光条的畸变程度取决于光学投射期与摄像机之间的相对位置和物体表面的轮廓(高度)。
由于现有的深度相机技术算法复杂，随着被测物体的增大和测量信息的增多，处理时间越来越长，计算系统也变得越来越复杂性。因此，需要提供一种算法简单、计算速度快，可以实现高频率输出的深度信息采集方法及系统。
发明内容
为了克服上述问题，本发明的一个目的在于提供一种算法简单、计算速度快，可以实现高频率输出的深度信息采集方法。
为达到上述目的，本发明采用下述技术方案：
一种深度信息采集方法，包括
S1：对深度关系进行标定；
S2：垂直于待测物体方向发射第一激光图案，第一激光图案经待测物体表面反射形成第二激光图案；
S3：在垂直于待测物体方向接收第二激光图案；
S4：计算第二激光图案中采样点位置的像素密度值；
S5：根据标定的深度关系，确定像素密度值对应采样点的深度值，该深度值为采样点的深度信息；
其中，第一激光图案为等密度激光点图，发射第一激光图案的光程大于或小于接收第二激光图案的光程。
优选地，该深度信息采集方法还包括：
S6：获取多个采样点的深度信息，集合所有采样点的深度信息构成待测物体的深度点云图。
优选地，对深度关系进行标定，具体包括：
S11：垂直于一平面发射第一激光图案，第一激光图案经平面反射形成反射激光图案，垂直接收反射激光图案并计算其像素密度值；
S12：记录平面的深度值，建立像素密度值与深度值的对应关系；
S13：多次调整平面的深度位置并重复上述步骤，获得多组像素密度值与深度值的对应关系，完成深度关系的标定。
进一步优选地，在多组像素密度值与深度值的对应关系中，确定采样点位置的像素密度值对应的深度值为采样点的深度信息。
优选地，对深度关系进行标定，还包括：
S14：根据多组像素密度值与深度值的对应关系进行曲线拟合，获得自变量为像素密度值、因变量为深度值的函数关系式。
进一步优选地，令自变量为采样点位置的像素密度值，代入上述函数关系式，计算得到的深度值为采样点的深度信息。
优选地，通过调整光路结构，使接收第二激光图案的光路避让发射第一激光图案的光路。
优选地，计算反射激光图案中的像素密度值，包括：
建立xy坐标系；
获取反射激光图案中左上角点位置坐标(x1，y1)、右上角点位置坐标(x2，y2)、左下角点位置坐标(x3，y3)和右下角点位置坐标(x4，y4)；
计算反射激光图案中的像素密度值D(L)：
其中，其中D(L)为L深度平面的像素密度值，NH为反射激光图案中水平方向的点的数量，NV为反射激光图案中垂直方向的点的数量。
优选地，计算第二激光图案中采样点位置的像素密度值，包括：
建立xy坐标系；
获取采样点位置坐标P(x，y)；
获取采样点左侧点位置坐标(x-1，y)、右侧点位置坐标(x+1，y)、上侧点位置坐标(x，y+1)、下侧点位置坐标(x，y-1)、左上侧点位置坐标(x-1，y+1)、左下侧点位置坐标(x-1，y-1)、右上侧点位置坐标(x+1，y+1)和右下侧点位置坐标(x+1，y-1)；
计算第二激光图案中采样点位置的像素密度值M(x,y)：
其中，M(x,y)为点P(x，y)处的像素密度值，L(i,j)为点(i,j)到P(x，y)的像素距离。
本发明的另一个目的在于提供一种应用上述方法的深度信息采集系统，该系统包括激光单元、摄像头单元、存储单元、光路调整单元和计算单元，其中
激光单元，标定时垂直于一平面发射第一激光图案，第一激光图案经平面反射形成反射激光图案；测量时垂直于待测物体方向发射第一激光图案，第一激光图案经待测物体表面反射形成第二激光图案；
摄像头单元，标定时垂直于平面方向接收反射激光图案并发送至计算单元；测量时垂直于待测物体方向接收第二激光图案并发送至计算单元；
存储单元，用于存储深度信息采集系统标定的深度关系；
光路调整单元，包括半透半反部件，用于透射激光单元发射的第一激光图案并反射第二激光图案至摄像头单元；
计算单元，标定时计算反射激光图案的像素密度值，建立像素密度值与深度值的对应关系；测量时计算第二激光图案中采样点位置的像素密度值，对照标定的深度关系确定采样点位置的像素密度值对应的深度值为采样点的深度信息。
本发明的有益效果如下：
本发明的深度信息采集方法及系统，通过光路结构的设计，实现了同一角度对待测物的激光发射与图像采集过程，避免了元件之间的互相遮挡，解决了信息采集过程中的死角问题。同时，在上述结构的基础上，利用不同深度采集的图像具有不同像素密度值对系统深度关系进行标定，将测量过程中采集计算得到的像素密度值转化为已标定的深度值，从而实现了深度信息的采集。本发明的方法和系统具有计算速度快、复杂度低、采集效率高、精度合适、系统结构简单、成本低等优点，深度图像分辨率可基于采样点的设计进行调整，适用于不同尺寸和不同精度要求的待测物体的深度信息采集。
附图说明
下面结合附图对本发明的具体实施方式作进一步详细的说明。
图1示出深度信息采集系统结构示意图。
图2示出深度信息采集原理图。
图3示出标定时反射的激光图案示意图。
图4示出测量时反射的激光图案示意图。
具体实施方式
为了更清楚地说明本发明，下面结合优选实施例和附图对本发明做进一步的说明。附图中相似的部件以相同的附图标记进行表示。本领域技术人员应当理解，下面所具体描述的内容是说明性的而非限制性的，不应以此限制本发明的保护范围。
为了更清楚地说明本发明，下面结合优选实施例和附图对本发明做进一步的详细说明。在下面的详细描述中，阐述了许多具体的细节以提供对本公开的实施例的全面理解。然而，本领域技术人员应当理解，一个或多个实施例在没有具体细节的情况下也可以被实施。在其他情况下，公知的结构和装置以图示的方式体现以简化附图。应注意，措辞“包括”不排除其它元件或步骤，措辞“一”或“一个”不排除多个。
如图1所示，本发明的深度信息采集系统10包括激光单元11、摄像头单元12、存储单元14、光路调整单元15和计算单元13。
激光单元11用于发射等密度的激光图案，待测物体垂直于激光单元光轴方向设置，激光单元11发出的激光图案经光路调整单元15照射至待测物体20上。
本发明中的等密度的激光图案为具有相同间隔的小重复单元，应理解的是，该重复单元的形状并不做限定，为了描述方便，本发明中等密度的激光图案选择等密度点图。另外，本发明中作为光源的激光单元发出的光线为激光，本领域技术人员可以理解的是，本发明中光源的波段可以根据实际需要进行选择，例如可见光和红外光等。
照射至待测物体20上的激光图案经过待测物体表面的发射，形成反射后的激光图案，该图案中激光亮点由于待测物体表面深度不同而呈现非均匀分布现象，即该亮点的不均匀分布中包含了待测物体的深度信息。摄像头单元12接收经过反射的激光图案，并将该激光图案发送至计算单元13。
计算单元13对反射后的激光图案中的像素密度进行计算，得出采样点位置的像素密度值，为了利用该采样点位置的像素密度值获得该采样点的深度值，需要预先对该系统进行标定。通过标定建立该系统中像素密度值与深度值对应关系，从而将对采样点深度信息的检测转化为该位置像素密度值的计算，最终完成深度信息的采集。本发明中存储单元14用于存储标定的深度关系，当进行测量时，计算单元13根据计算得出的采样点位置的像素密度值，调取存储单元14中相同像素密度值对应的深度值，并将该深度值作为该采样点的深度信息，从而完成深度信息的采集。
应注意的是，本发明的深度信息采集系统10中，如图2所示，在等效光路图中，需要摄像头单元12、激光单元11与待测物体(图中未示出)位于同一直线，从而达到激光单元11发出的光线和摄像头单元12获取的光线垂直于待测物体20，实现同一角度对待测物的激光发射与图像采集过程，避免元件之间的互相遮挡，解决信息采集过程中的死角问题。
实际光路中，摄像头单元12、激光单元11与待测物体20位于同一直线，会导致元件之间的互相遮挡，因此设计光路调整单元15包括半透半反部件，用于透射激光单元11发射的激光图案并将物体反射后的激光图案反射至摄像头单元12。
进一步地，为了实现摄像头单元12在不同深度采集的图像具有不同像素密度值，需要设定发射激光图案的光程大于或小于接收激光图案的光程，即在等效光路图中，摄像头单元12位于激光单元11的上方或下方。为了获得更好的测量范围和效果，优选地，如图2所示，设置摄像头单元12位于激光单元11的上方。具有不同深度的平面L1、L2和L3对应的反射后的激光图像在图2中右侧示出，其中矩形激光点图为激光单元11发射的图案，虚线矩形内为摄像头单元采集区域。对应地，深度信息采集系统设计中，应满足激光单元11到待测物体的光程不等于待测物体到摄像头单元12的光程。
本领域技术人员应理解的是，本发明中深度信息采集系统中可根据需要包括数据接口等模块，在此不做详细说明。
应用上述深度信息采集系统进行测量时，其方法步骤如下：
第一步对深度关系进行标定
S1：垂直于一平面发射第一激光图案，第一激光图案经平面反射形成反射激光图案，垂直接收反射激光图案并计算其像素密度值；
S2：记录平面的深度值，建立像素密度值与深度值的对应关系；
S3：多次调整平面的深度位置并重复上述步骤，获得多组像素密度值与深度值的对应关系，将上述对应关系存储到存储单元14中，完成深度关系的标定。
计算反射的激光图案中的像素密度值，具体地，例如包括：
如图3所示
(1)建立xy坐标系；
(2)获取反射激光图案中左上角点位置坐标(x1，y1)、右上角点位置坐标(x2，y2)、左下角点位置坐标(x3，y3)和右下角点位置坐标(x4，y4)；
(3)计算反射激光图案中的像素密度值D(L)：
其中，其中D(L)为L深度平面的像素密度值，NH为反射激光图案中水平方向的点的数量，NV为反射激光图案中垂直方向的点的数量。
更进一步地，进行深度关系的标定还可以包括：
S4：根据多组像素密度值与深度值的对应关系进行曲线拟合，获得自变量为像素密度值、因变量为深度值的函数关系式。
应说明的是，不同标定方法获得不同的标定结果，并对应不同的计算方法，例如通过查找比对存储的对应关系或者通过代入函数关系式进行计算，都应属于本发明的保护范围。另外，由于标定过程中是基于平面进行的反射，可以认为反射激光图像中仍为等密度的激光点图。上述计算反射激光图案中的像素密度值的方法仅是示意性的，并不限制其他方法对像素密度值的计算。
第二步进行采样点深度信息的采集
S5：垂直于待测物体方向发射第一激光图案，第一激光图案经待测物体表面反射形成第二激光图案；
S6：在垂直于待测物体方向接收第二激光图案；
S7：计算第二激光图案中采样点位置的像素密度值；
S8：根据标定的深度关系，确定像素密度值对应采样点的深度值，该深度值为采样点的深度信息。
进一步地，上述方法还包括：
S9：获取多个采样点的深度信息，集合所有采样点的深度信息构成待测物体的深度点云图。
计算反射的激光图案中采样点位置的像素密度值，具体地，例如包括：
如图4所示
(1)建立xy坐标系；
(2)获取采样点位置坐标P(x，y)；
(3)获取采样点左侧点位置坐标(x-1，y)、右侧点位置坐标(x+1，y)、上侧点位置坐标(x，y+1)、下侧点位置坐标(x，y-1)、左上侧点位置坐标(x-1，y+1)、左下侧点位置坐标(x-1，y-1)、右上侧点位置坐标(x+1，y+1)和右下侧点位置坐标(x+1，y-1)；
(4)计算反射的激光图案中采样点位置的像素密度值M(x,y)：
其中，M(x,y)为点P(x，y)处的像素密度值，L(i,j)为点(i,j)到P(x，y)的像素距离。
应说明的是，上述计算激光图案中采样点位置的像素密度值的方法仅是示意性的，并不限制其他方法对像素密度值的计算。
本实施例所述的装置可以用于执行上述方法实施例，其原理和技术效果类似，此处不再赘述。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的模块及方法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
显然，本发明的上述实施例仅仅是为清楚地说明本发明所作的举例，而并非是对本发明的实施方式的限定，对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动，这里无法对所有的实施方式予以穷举，凡是属于本发明的技术方案所引伸出的显而易见的变化或变动仍处于本发明的保护范围之列。
Claims (10)
1.一种深度信息采集方法，其特征在于，包括
S1：对深度关系进行标定；
S2：垂直于待测物体方向发射第一激光图案，所述第一激光图案经待测物体表面反射形成第二激光图案；
S3：在垂直于待测物体方向接收所述第二激光图案；
S4：计算所述第二激光图案中采样点位置的像素密度值；
S5：根据标定的深度关系，确定所述像素密度值对应采样点的深度值，该深度值为所述采样点的深度信息；
其中，所述第一激光图案为等密度激光点图，发射所述第一激光图案的光程大于或小于接收所述第二激光图案的光程。
2.根据权利要求1所述的深度信息采集方法，其特征在于，还包括
S6：获取多个采样点的深度信息，集合所有采样点的深度信息构成待测物体的深度点云图。
3.根据权利要求1所述的深度信息采集方法，其特征在于，对深度关系进行标定，具体包括：
S11：垂直于一平面发射第一激光图案，所述第一激光图案经所述平面反射形成反射激光图案，垂直接收所述反射激光图案并计算其像素密度值；
S12：记录所述平面的深度值，建立所述像素密度值与所述深度值的对应关系；
S13：多次调整所述平面的深度位置并重复上述步骤，获得多组像素密度值与深度值的对应关系，完成深度关系的标定。
4.根据权利要求3所述的深度信息采集方法，其特征在于，在所述多组像素密度值与深度值的对应关系中，确定采样点位置的像素密度值对应的深度值为所述采样点的深度信息。
5.根据权利要求3所述的深度信息采集方法，其特征在于，对深度关系进行标定，还包括：
S14：根据所述多组像素密度值与深度值的对应关系进行曲线拟合，获得自变量为像素密度值、因变量为深度值的函数关系式。
6.根据权利要求5所述的深度信息采集方法，其特征在于，令自变量为采样点位置的像素密度值，代入上述函数关系式，计算得到的深度值为所述采样点的深度信息。
7.根据权利要求1所述的深度信息采集方法，其特征在于，通过调整光路结构，使接收所述第二激光图案的光路避让发射所述第一激光图案的光路。
8.根据权利要求3所述的深度信息采集方法，其特征在于，计算反射激光图案中的像素密度值，包括：
建立xy坐标系；
获取反射激光图案中左上角点位置坐标(x1，y1)、右上角点位置坐标(x2，y2)、左下角点位置坐标(x3，y3)和右下角点位置坐标(x4，y4)；
计算反射激光图案中的像素密度值D(L)：
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其中，其中D(L)为L深度平面的像素密度值，NH为反射激光图案中水平方向的点的数量，NV为反射激光图案中垂直方向的点的数量。
9.根据权利要求1所述的深度信息采集方法，其特征在于，计算第二激光图案中采样点位置的像素密度值，包括：
建立xy坐标系；
获取采样点位置坐标P(x，y)；
获取采样点左侧点位置坐标(x-1，y)、右侧点位置坐标(x+1，y)、上侧点位置坐标(x，y+1)、下侧点位置坐标(x，y-1)、左上侧点位置坐标(x-1，y+1)、左下侧点位置坐标(x-1，y-1)、右上侧点位置坐标(x+1，y+1)和右下侧点位置坐标(x+1，y-1)；
计算第二激光图案中采样点位置的像素密度值M(x,y)：
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其中，M(x,y)为点P(x，y)处的像素密度值，L(i,j)为点(i,j)到P(x，y)的像素距离。
10.应用权利要求1-9中任一种方法的深度信息采集系统，其特征在于，包括激光单元、摄像头单元、存储单元、光路调整单元和计算单元，其中
激光单元，标定时垂直于一平面发射第一激光图案，所述第一激光图案经所述平面反射形成反射激光图案；测量时垂直于待测物体方向发射第一激光图案，所述第一激光图案经待测物体表面反射形成第二激光图案；
摄像头单元，标定时垂直于平面方向接收所述反射激光图案并发送至计算单元；测量时垂直于待测物体方向接收所述第二激光图案并发送至计算单元；
存储单元，用于存储所述深度信息采集系统标定的深度关系；
光路调整单元，包括半透半反部件，用于透射所述激光单元发射的第一激光图案并反射所述第二激光图案至摄像头单元；
计算单元，标定时计算反射激光图案的像素密度值，建立所述像素密度值与所述深度值的对应关系；测量时计算第二激光图案中采样点位置的像素密度值，对照标定的深度关系确定采样点位置的像素密度值对应的深度值为所述采样点的深度信息；
其中，所述第一激光图案为等密度激光点图，发射所述第一激光图案的光程大于或小于接收所述第二激光图案的光程。
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Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN108333859A (zh) * | 2018-02-08 | 2018-07-27 | 宁波舜宇光电信息有限公司 | 结构光投射装置、深度相机以基于深度相机的深度图像成像方法 |
| CN109299662A (zh) * | 2018-08-24 | 2019-02-01 | 上海图漾信息科技有限公司 | 深度数据计算设备与方法及人脸识别设备 |
| CN110470219A (zh) * | 2019-08-16 | 2019-11-19 | 福建农林大学 | 基于边缘频谱保留的散焦图像测距方法及装置 |
| US11688102B2 (en) * | 2018-08-28 | 2023-06-27 | Eys3D Microelectronics, Co. | Image capture system with calibration function |
Citations (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101866056A (zh) * | 2010-05-28 | 2010-10-20 | 中国科学院合肥物质科学研究院 | 基于led阵列共透镜tof深度测量的三维成像方法和系统 |
| US20130016900A1 (en) * | 2011-07-12 | 2013-01-17 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Image filtering apparatus and method based on noise prediction using infrared ray (ir) intensity |
| EP2611171A1 (en) * | 2011-12-27 | 2013-07-03 | Thomson Licensing | Device for acquiring stereoscopic images |
| CN104376558A (zh) * | 2014-11-13 | 2015-02-25 | 浙江大学 | 一种基于长方体的Kinect深度相机的内参标定方法 |
| CN105306922A (zh) * | 2014-07-14 | 2016-02-03 | 联想(北京)有限公司 | 一种深度相机参考图的获取方法和装置 |
| CN105526913A (zh) * | 2015-12-01 | 2016-04-27 | 北京航空航天大学 | 一种基于tof相机的三维扫描系统及扫描方法 |
| US9462255B1 (en) * | 2012-04-18 | 2016-10-04 | Amazon Technologies, Inc. | Projection and camera system for augmented reality environment |
| CN106067968A (zh) * | 2015-04-20 | 2016-11-02 | 三星电子株式会社 | 图像传感器单元和系统 |
| CN106254738A (zh) * | 2016-08-24 | 2016-12-21 | 深圳奥比中光科技有限公司 | 双图像采集系统及图像采集方法 |
| CN106875435A (zh) * | 2016-12-14 | 2017-06-20 | 深圳奥比中光科技有限公司 | 获取深度图像的方法及系统 |
-
2017
- 2017-09-05 CN CN201710790832.1A patent/CN107564051B/zh active Active
Patent Citations (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101866056A (zh) * | 2010-05-28 | 2010-10-20 | 中国科学院合肥物质科学研究院 | 基于led阵列共透镜tof深度测量的三维成像方法和系统 |
| US20130016900A1 (en) * | 2011-07-12 | 2013-01-17 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Image filtering apparatus and method based on noise prediction using infrared ray (ir) intensity |
| EP2611171A1 (en) * | 2011-12-27 | 2013-07-03 | Thomson Licensing | Device for acquiring stereoscopic images |
| US9462255B1 (en) * | 2012-04-18 | 2016-10-04 | Amazon Technologies, Inc. | Projection and camera system for augmented reality environment |
| CN105306922A (zh) * | 2014-07-14 | 2016-02-03 | 联想(北京)有限公司 | 一种深度相机参考图的获取方法和装置 |
| CN104376558A (zh) * | 2014-11-13 | 2015-02-25 | 浙江大学 | 一种基于长方体的Kinect深度相机的内参标定方法 |
| CN106067968A (zh) * | 2015-04-20 | 2016-11-02 | 三星电子株式会社 | 图像传感器单元和系统 |
| CN105526913A (zh) * | 2015-12-01 | 2016-04-27 | 北京航空航天大学 | 一种基于tof相机的三维扫描系统及扫描方法 |
| CN106254738A (zh) * | 2016-08-24 | 2016-12-21 | 深圳奥比中光科技有限公司 | 双图像采集系统及图像采集方法 |
| CN106875435A (zh) * | 2016-12-14 | 2017-06-20 | 深圳奥比中光科技有限公司 | 获取深度图像的方法及系统 |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN108333859A (zh) * | 2018-02-08 | 2018-07-27 | 宁波舜宇光电信息有限公司 | 结构光投射装置、深度相机以基于深度相机的深度图像成像方法 |
| CN108333859B (zh) * | 2018-02-08 | 2024-03-12 | 宁波舜宇光电信息有限公司 | 结构光投射装置、深度相机以基于深度相机的深度图像成像方法 |
| CN109299662A (zh) * | 2018-08-24 | 2019-02-01 | 上海图漾信息科技有限公司 | 深度数据计算设备与方法及人脸识别设备 |
| US11688102B2 (en) * | 2018-08-28 | 2023-06-27 | Eys3D Microelectronics, Co. | Image capture system with calibration function |
| CN110470219A (zh) * | 2019-08-16 | 2019-11-19 | 福建农林大学 | 基于边缘频谱保留的散焦图像测距方法及装置 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
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