CN109724537A - 一种双目三维成像方法及系统 - Google Patents
一种双目三维成像方法及系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN109724537A CN109724537A CN201910109595.7A CN201910109595A CN109724537A CN 109724537 A CN109724537 A CN 109724537A CN 201910109595 A CN201910109595 A CN 201910109595A CN 109724537 A CN109724537 A CN 109724537A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- coordinate
- pixel
- pixel point
- point
- image
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Landscapes
- Image Processing (AREA)
Abstract
本发明公开了一种双目三维成像方法及系统,该方法包括:投影仪将随机点阵图像投影到待成像物体表面;拍摄得到第一图像和第二图像;生成第一中心像素点;建立第一坐标系;在第一坐标系中提取与第一预设坐标点对应的像素点的灰度值,对第一中心像素点进行编码,生成第一中心像素点编码;生成第二中心像素点集;分别对第二中心像素点集中每一元素进行编码,得到第二像素中心像素点编码集;通过汉明距离计算,得到匹配像素点;采用三角法处理得到三维坐标;遍历第一图像的所有像素点,计算所有像素点的三维坐标,生成双目三维图像。本发明提出的方法及系统,具有能够快速准确的对光滑无纹理的被测物体表面进行三维成像的优点。
Description
技术领域
本发明涉及成像技术领域,特别是涉及一种双目三维成像方法及系统。
背景技术
双目三维成像广泛应用于三维尺寸测量、游戏场景重建、电影制作和智能汽车导航等领域。双目三维成像是利用两个相机模拟人眼的方式对实际目标物体进行三维模型构建。双目三维成像方法是在双目三维成像过程中把两个相机同时拍摄到目标物体的照片中对应的位置匹配起来的过程。
现有的三维成像方法需要被测物体表面有大量纹理,或者采用编码投影的方法创造纹理。在物体表面没有纹理时,双目特征点难以准确匹配,而表面没有纹理时如果采用编码投影的方法原纹理会对编码纹理干扰导致匹配失败。
发明内容
本发明的目的是提供一种双目三维成像方法及系统,具有能够快速准确的对光滑无纹理的被测物体表面进行三维成像的优点。
为实现上述目的,本发明提供了如下方案:
一种双目三维成像方法,包括:
投影仪将随机点阵图像投影到待成像物体表面;两个相机分别对投影后的待成像物体进行拍摄,得到第一图像和第二图像;所述第一图像与所述第二图像的对应像素点位于同一行;
获取所述第一图像的一个像素点,得到第一中心像素点;以所述第一中心像素点为原点建立第一坐标系;所述第一图像的像素点与所述第一坐标系的坐标点对应;
在所述第一坐标系中提取与第一预设坐标点对应的像素点的灰度值,生成第一像素点灰度值序列;根据所述第一像素点灰度值序列,对所述第一中心像素点进行census编码,生成第一中心像素点编码;
获取所述第二图像中与所述第一像素点位于同一行的所有像素点,得到第二中心像素点集;
分别对所述第二中心像素点集中每一元素进行census编码,得到第二像素中心像素点编码集;
将所述第二像素中心像素点编码集中的每一元素与所述第一中心像素点编码进行汉明距离计算,比较并获取最小汉明距离对应的第二像素中心像素点,得到匹配像素点;
对所述第一中心像素点和所述匹配像素点进行三角法处理,得到三维坐标;
遍历所述第一图像的所有像素点,计算所有像素点的三维坐标,得到待成像物体的三维坐标;根据所述待成像物体的三维坐标生成双目三维图像。
可选的,所述根据所述第一像素点灰度值序列,对所述第一中心像素点进行census编码,生成第一中心像素点编码,具体包括:
获取第一中心像素点灰度值;
将所述第一中心像素点灰度值依次与所述第一像素点灰度值序列中的每一元素进行比较;若所述第一中心像素点灰度值大于所述第一像素点灰度值序列中的元素值,第一编码值为1;否则,第一编码值为0;
依次排列生成的第一编码值,得到第一中心像素点编码。
可选的,所述对第二中心像素点集中每一元素进行census编码,得到第二像素中心像素点编码集,具体包括:
以所述第二中心像素点为原点建立第二坐标系;所述第二图像的像素点与所述第二坐标系的坐标点对应;
根据多个第二预设坐标点在所述第二坐标系中提取对应像素点的灰度值,生成第二像素点灰度值序列;
获取所述第二中心像素点灰度值;
将所述第二中心像素点灰度值依次与所述第二像素点灰度值序列中的每一元素进行比较;若所述第二中心像素点灰度值大于所述第二像素点灰度值序列中的元素值,第二编码值为1;否则,第二编码值为0;
依次排列生成的第二编码值,得到第二中心像素点编码。
可选的,对所述第一中心像素点和所述匹配像素点进行三角法处理,得到三维坐标,具体包括:
获取第一相机的焦点在所述第一图像的坐标,得到第一焦点坐标;同时获取第二相机的焦点在所述第二图像的坐标,得到第二焦点坐标;
根据所述第一焦点坐标、所述第二焦点坐标、所述第一中心像素点坐标和所述匹配像素点坐标计算所述三维坐标(x,y,z),计算公式如下:
式中,d表示所述第一中心像素点坐标和所述匹配像素点坐标的距离,d=T-u1+cu1-cu2+u2,T表示所述第一相机焦点与所述第二相机焦点的距离,所述第一中心像素点坐标为(u1,v1),所述匹配像素点坐标为(u2,v2),v1=v2,所述第一焦点坐标为(cu1,cv1),所述第二焦点坐标为(cu2,cv2),所述第一相机与所述第二相机的焦距均为f。
可选的,所述第一预设坐标点与所述第二预设坐标点均为点(-6,0)、(-4,0)、(-3,0)、(-2,0)、(-1,0)、(1,0)、(2,0)、(3,0)、(4,0)、(6,0)、(-3,1)、(-2,1)、(-1,1)、(0,1)、(1,1)、(2,1)、(3,1)、(-3,2)、(-2,2)、(-1,2)、(0,2)、(1,2)、(2,2)、(3,2)、(-5,3)、(-2,3)、(-1,3)、(0,3)、(1,3)、(2,3)、(5,3)、(0,4)、(-3,5)、(3,5)、(0,6)、(-3,-1)、(-2,-1)、(-1,-1)、(0,-1)、(1,-1)、(2,-1)、(3,-1)、(-3,-2)、(-2,-2)、(-1,-2)、(0,-2)、(1,-2)、(2,-2)、(3,-2)、(-5,-3)、(-2,-3)、(-1,-3)、(0,-3)、(1,-3)、(2,-3)、(5,-3)、(0,-4)、(-3,-5)、(3,-5)、(0,-6)。
本发明还提供一种双目三维成像系统,包括:
图像生成模块,用于采用投影仪将随机点阵图像投影到待成像物体表面;两个相机分别对投影后的待成像物体进行拍摄,得到第一图像和第二图像;所述第一图像与所述第二图像的对应像素点位于同一行;
第一中心像素点生成模块,用于获取所述第一图像的一个像素点,得到第一中心像素点;以所述第一中心像素点为原点建立第一坐标系;所述第一图像的像素点与所述第一坐标系的坐标点对应;
第一编码模块,用于在所述第一坐标系中提取与第一预设坐标点对应的像素点的灰度值,生成第一像素点灰度值序列;根据所述第一像素点灰度值序列,对所述第一中心像素点进行census编码,生成第一中心像素点编码;
第二中心像素点集生成模块,用于获取所述第二图像中与所述第一像素点位于同一行的所有像素点,得到第二中心像素点集;
第二编码模块,用于分别对所述第二中心像素点集中每一元素进行census编码,得到第二像素中心像素点编码集;
匹配像素点生成模块,用于将所述第二像素中心像素点编码集中的每一元素与所述第一中心像素点编码进行汉明距离计算,比较并获取最小汉明距离对应的第二像素中心像素点,得到匹配像素点;
三维坐标生成模块,用于对所述第一中心像素点和所述匹配像素点进行三角法处理,得到三维坐标;
双目三维图像生成模块,用于遍历所述第一图像的所有像素点,计算所有像素点的三维坐标,得到待成像物体的三维坐标;根据所述待成像物体的三维坐标生成双目三维图像。
可选的,所述第一编码模块,具体包括:
第一中心像素点灰度值获取单元,用于获取第一中心像素点灰度值;
第一编码值生成单元,用于将所述第一中心像素点灰度值依次与所述第一像素点灰度值序列中的每一元素进行比较;若所述第一中心像素点灰度值大于所述第一像素点灰度值序列中的元素值,第一编码值为1;否则,第一编码值为0;
第一中心像素点编码生成单元,用于依次排列生成的第一编码值,得到第一中心像素点编码。
可选的,所述第二编码模块,具体包括:
第二坐标系生成单元,用于以所述第二中心像素点为原点建立第二坐标系;所述第二图像的像素点与所述第二坐标系的坐标点对应;
第二像素点灰度值序列生成单元,用于根据多个第二预设坐标点在所述第二坐标系中提取对应像素点的灰度值,生成第二像素点灰度值序列;
第二中心像素点灰度值获取单元,用于获取所述第二中心像素点灰度值;
第二编码值生成单元,用于将所述第二中心像素点灰度值依次与所述第二像素点灰度值序列中的每一元素进行比较;若所述第二中心像素点灰度值大于所述第二像素点灰度值序列中的元素值,第二编码值为1;否则,第二编码值为0;
第二中心像素点编码生成单元,用于依次排列生成的第二编码值,得到第二中心像素点编码。
可选的,所述三维坐标生成模块,具体包括:
焦点坐标获取单元,用于获取第一相机的焦点在所述第一图像的坐标,得到第一焦点坐标;同时获取第二相机的焦点在所述第二图像的坐标,得到第二焦点坐标;
三维坐标生成单元,用于根据所述第一焦点坐标、所述第二焦点坐标、所述第一中心像素点坐标和所述匹配像素点坐标计算所述三维坐标(x,y,z),计算公式如下:
式中,d表示所述第一中心像素点坐标和所述匹配像素点坐标的距离,d=T-u1+cu1-cu2+u2,T表示所述第一相机焦点与所述第二相机焦点的距离,所述第一中心像素点坐标为(u1,v1),所述匹配像素点坐标为(u2,v2),v1=v2,所述第一焦点坐标为(cu1,cv1),所述第二焦点坐标为(cu2,cv2),所述第一相机与所述第二相机的焦距均为f。
可选的,所述第一预设坐标点与所述第二预设坐标点均为点(-6,0)、(-4,0)、(-3,0)、(-2,0)、(-1,0)、(1,0)、(2,0)、(3,0)、(4,0)、(6,0)、(-3,1)、(-2,1)、(-1,1)、(0,1)、(1,1)、(2,1)、(3,1)、(-3,2)、(-2,2)、(-1,2)、(0,2)、(1,2)、(2,2)、(3,2)、(-5,3)、(-2,3)、(-1,3)、(0,3)、(1,3)、(2,3)、(5,3)、(0,4)、(-3,5)、(3,5)、(0,6)、(-3,-1)、(-2,-1)、(-1,-1)、(0,-1)、(1,-1)、(2,-1)、(3,-1)、(-3,-2)、(-2,-2)、(-1,-2)、(0,-2)、(1,-2)、(2,-2)、(3,-2)、(-5,-3)、(-2,-3)、(-1,-3)、(0,-3)、(1,-3)、(2,-3)、(5,-3)、(0,-4)、(-3,-5)、(3,-5)、(0,-6)。
与现有技术相比,本发明的有益效果是:
本发明提出了一种双目三维成像方法及系统,通过使用投影仪将随机点阵图像投影到待成像物体表面,采用两个相机分别对投影后的待成像物体进行拍摄,使纹理复杂化,增加两张照片中像素点匹配时的数量;并且通过census编码快速准确的对光滑无纹理的被测物体表面进行三维成像。
此外,本发明选取60个第一预设坐标点和60个第二预设坐标点,根据预设坐标点提取对应像素点的灰度值后对中心像素点进行census编码,生成第一中心像素点编码,能够有效提高像素点匹配精度。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动性的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例中双目三维成像方法流程图;
图2为本发明实施例中census像素编码区域示意图;
图3为本发明实施例中双目三维成像系统结构图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
本发明的目的是提供一种双目三维成像方法及系统,具有能够快速准确的对光滑无纹理的被测物体表面进行三维成像的优点。
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂,下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
实施例:
图1为本发明实施例提供的一种双目三维成像方法流程图。如图1所示,一种双目三维成像方法,包括:
步骤101:投影仪将随机点阵图像投影到待成像物体表面;两个相机分别对投影后的待成像物体进行拍摄,得到第一图像和第二图像;第一图像与第二图像的对应像素点位于同一行。
步骤102:获取第一图像的一个像素点,得到第一中心像素点;以第一中心像素点为原点建立第一坐标系;第一图像的像素点与第一坐标系的整数坐标点对应。
步骤103:在第一坐标系中提取与第一预设坐标点对应的像素点的灰度值,生成第一像素点灰度值序列;根据第一像素点灰度值序列,对第一中心像素点进行census编码,生成第一中心像素点编码。
获取第一中心像素点灰度值。
将第一中心像素点灰度值依次与第一像素点灰度值序列中的每一元素进行比较;若第一中心像素点灰度值大于第一像素点灰度值序列中的元素值,第一编码值为1;否则,第一编码值为0。
依次排列生成的第一编码值,得到第一中心像素点编码。
图2为本发明实施例中census像素编码区域示意图,如图2所示,图中数字2表示第一中心像素点,数字1表示census像素待编码区域。图2中共有60个数字1,提取数字1所对应像素点的灰度值后对中心像素点进行census编码,生成第一中心像素点编码,能够有效提高像素点匹配精度。
第一预设坐标点为点(-6,0)、(-4,0)、(-3,0)、(-2,0)、(-1,0)、(1,0)、(2,0)、(3,0)、(4,0)、(6,0)、(-3,1)、(-2,1)、(-1,1)、(0,1)、(1,1)、(2,1)、(3,1)、(-3,2)、(-2,2)、(-1,2)、(0,2)、(1,2)、(2,2)、(3,2)、(-5,3)、(-2,3)、(-1,3)、(0,3)、(1,3)、(2,3)、(5,3)、(0,4)、(-3,5)、(3,5)、(0,6)、(-3,-1)、(-2,-1)、(-1,-1)、(0,-1)、(1,-1)、(2,-1)、(3,-1)、(-3,-2)、(-2,-2)、(-1,-2)、(0,-2)、(1,-2)、(2,-2)、(3,-2)、(-5,-3)、(-2,-3)、(-1,-3)、(0,-3)、(1,-3)、(2,-3)、(5,-3)、(0,-4)、(-3,-5)、(3,-5)、(0,-6)。
步骤104:获取第二图像中与第一像素点位于同一行的所有像素点,得到第二中心像素点集。
步骤105:分别对第二中心像素点集中每一元素进行census编码,得到第二像素中心像素点编码集。
以第二中心像素点为原点建立第二坐标系;第二图像的像素点与第二坐标系的整数坐标点对应。
根据多个第二预设坐标点在第二坐标系中提取对应像素点的灰度值,生成第二像素点灰度值序列。
获取第二中心像素点灰度值。
将第二中心像素点灰度值依次与第二像素点灰度值序列中的每一元素进行比较;若第二中心像素点灰度值大于第二像素点灰度值序列中的元素值,第二编码值为1;否则,第二编码值为0。
依次排列生成的第二编码值,得到第二中心像素点编码。
第二预设坐标点为点(-6,0)、(-4,0)、(-3,0)、(-2,0)、(-1,0)、(1,0)、(2,0)、(3,0)、(4,0)、(6,0)、(-3,1)、(-2,1)、(-1,1)、(0,1)、(1,1)、(2,1)、(3,1)、(-3,2)、(-2,2)、(-1,2)、(0,2)、(1,2)、(2,2)、(3,2)、(-5,3)、(-2,3)、(-1,3)、(0,3)、(1,3)、(2,3)、(5,3)、(0,4)、(-3,5)、(3,5)、(0,6)、(-3,-1)、(-2,-1)、(-1,-1)、(0,-1)、(1,-1)、(2,-1)、(3,-1)、(-3,-2)、(-2,-2)、(-1,-2)、(0,-2)、(1,-2)、(2,-2)、(3,-2)、(-5,-3)、(-2,-3)、(-1,-3)、(0,-3)、(1,-3)、(2,-3)、(5,-3)、(0,-4)、(-3,-5)、(3,-5)、(0,-6)。
步骤106:将第二像素中心像素点编码集中的每一元素与第一中心像素点编码进行汉明距离计算,比较并获取最小汉明距离对应的第二像素中心像素点,得到匹配像素点。
步骤107:对第一中心像素点和匹配像素点进行三角法处理,得到三维坐标。
获取第一相机的焦点在第一图像的坐标,得到第一焦点坐标;同时获取第二相机的焦点在第二图像的坐标,得到第二焦点坐标。
根据第一焦点坐标、第二焦点坐标、第一中心像素点坐标和匹配像素点坐标计算三维坐标(x,y,z),计算公式如下:
式中,d表示第一中心像素点坐标和匹配像素点坐标的距离,d=T-u1+cu1-cu2+u2,T表示第一相机焦点与第二相机焦点的距离,第一中心像素点坐标为(u1,v1),匹配像素点坐标为(u2,v2),v1=v2,第一焦点坐标为(cu1,cv1),第二焦点坐标为(cu2,cv2),第一相机与第二相机的焦距均为f。
步骤108:遍历第一图像的所有像素点,计算所有像素点的三维坐标,得到待成像物体的三维坐标;根据待成像物体的三维坐标生成双目三维图像。
图3为本发明实施例提供的一种双目三维成像系统结构图。如图3所示,一种双目三维成像系统,包括:
图像生成模块201,用于采用投影仪将随机点阵图像投影到待成像物体表面;两个相机分别对投影后的待成像物体进行拍摄,得到第一图像和第二图像;第一图像与第二图像的对应像素点位于同一行。
第一中心像素点生成模块202,用于获取第一图像的一个像素点,得到第一中心像素点;以第一中心像素点为原点建立第一坐标系;第一图像的像素点与第一坐标系的整数坐标点对应。
第一编码模块203,用于在第一坐标系中提取与第一预设坐标点对应的像素点的灰度值,生成第一像素点灰度值序列;根据第一像素点灰度值序列,对第一中心像素点进行census编码,生成第一中心像素点编码。
第一预设坐标点为点(-6,0)、(-4,0)、(-3,0)、(-2,0)、(-1,0)、(1,0)、(2,0)、(3,0)、(4,0)、(6,0)、(-3,1)、(-2,1)、(-1,1)、(0,1)、(1,1)、(2,1)、(3,1)、(-3,2)、(-2,2)、(-1,2)、(0,2)、(1,2)、(2,2)、(3,2)、(-5,3)、(-2,3)、(-1,3)、(0,3)、(1,3)、(2,3)、(5,3)、(0,4)、(-3,5)、(3,5)、(0,6)、(-3,-1)、(-2,-1)、(-1,-1)、(0,-1)、(1,-1)、(2,-1)、(3,-1)、(-3,-2)、(-2,-2)、(-1,-2)、(0,-2)、(1,-2)、(2,-2)、(3,-2)、(-5,-3)、(-2,-3)、(-1,-3)、(0,-3)、(1,-3)、(2,-3)、(5,-3)、(0,-4)、(-3,-5)、(3,-5)、(0,-6)。
第一编码模块203,包括:
第一中心像素点灰度值获取单元,用于获取第一中心像素点灰度值。
第一编码值生成单元,用于将第一中心像素点灰度值依次与第一像素点灰度值序列中的每一元素进行比较;若第一中心像素点灰度值大于第一像素点灰度值序列中的元素值,第一编码值为1;否则,第一编码值为0。
第一中心像素点编码生成单元,用于依次排列生成的第一编码值,得到第一中心像素点编码。
第二中心像素点集生成模块204,用于获取第二图像中与第一像素点位于同一行的所有像素点,得到第二中心像素点集。
第二编码模块205,用于分别对第二中心像素点集中每一元素进行census编码,得到第二像素中心像素点编码集。
第二编码模块205,包括:
第二坐标系生成单元,用于以第二中心像素点为原点建立第二坐标系;第二图像的像素点与第二坐标系的整数坐标点对应。
第二像素点灰度值序列生成单元,用于根据多个第二预设坐标点在第二坐标系中提取对应像素点的灰度值,生成第二像素点灰度值序列。
第二中心像素点灰度值获取单元,用于获取第二中心像素点灰度值。
第二编码值生成单元,用于将第二中心像素点灰度值依次与第二像素点灰度值序列中的每一元素进行比较;若第二中心像素点灰度值大于第二像素点灰度值序列中的元素值,第二编码值为1;否则,第二编码值为0。
第二中心像素点编码生成单元,用于依次排列生成的第二编码值,得到第二中心像素点编码。
第二预设坐标点为点(-6,0)、(-4,0)、(-3,0)、(-2,0)、(-1,0)、(1,0)、(2,0)、(3,0)、(4,0)、(6,0)、(-3,1)、(-2,1)、(-1,1)、(0,1)、(1,1)、(2,1)、(3,1)、(-3,2)、(-2,2)、(-1,2)、(0,2)、(1,2)、(2,2)、(3,2)、(-5,3)、(-2,3)、(-1,3)、(0,3)、(1,3)、(2,3)、(5,3)、(0,4)、(-3,5)、(3,5)、(0,6)、(-3,-1)、(-2,-1)、(-1,-1)、(0,-1)、(1,-1)、(2,-1)、(3,-1)、(-3,-2)、(-2,-2)、(-1,-2)、(0,-2)、(1,-2)、(2,-2)、(3,-2)、(-5,-3)、(-2,-3)、(-1,-3)、(0,-3)、(1,-3)、(2,-3)、(5,-3)、(0,-4)、(-3,-5)、(3,-5)、(0,-6)。
匹配像素点生成模块206,用于将第二像素中心像素点编码集中的每一元素与第一中心像素点编码进行汉明距离计算,比较并获取最小汉明距离对应的第二像素中心像素点,得到匹配像素点。
三维坐标生成模块207,用于对第一中心像素点和匹配像素点进行三角法处理,得到三维坐标。
三维坐标生成模块207,包括:
焦点坐标获取单元,用于获取第一相机的焦点在第一图像的坐标,得到第一焦点坐标;同时获取第二相机的焦点在第二图像的坐标,得到第二焦点坐标。
三维坐标生成单元,用于根据第一焦点坐标、第二焦点坐标、第一中心像素点坐标和匹配像素点坐标计算三维坐标(x,y,z),计算公式如下:
式中,d表示第一中心像素点坐标和匹配像素点坐标的距离,d=T-u1+cu1-cu2+u2,T表示第一相机焦点与第二相机焦点的距离,第一中心像素点坐标为(u1,v1),匹配像素点坐标为(u2,v2),v1=v2,第一焦点坐标为(cu1,cv1),第二焦点坐标为(cu2,cv2),第一相机与第二相机的焦距均为f。
双目三维图像生成模块208,用于遍历第一图像的所有像素点,计算所有像素点的三维坐标,得到待成像物体的三维坐标;根据待成像物体的三维坐标生成双目三维图像。
本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述,以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想;同时,对于本领域的一般技术人员,依据本发明的思想,在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述,本说明书内容不应理解为对本发明的限制。
Claims (10)
1.一种双目三维成像方法,其特征在于,包括:
投影仪将随机点阵图像投影到待成像物体表面;两个相机分别对投影后的待成像物体进行拍摄,得到第一图像和第二图像;所述第一图像与所述第二图像的对应像素点位于同一行;
获取所述第一图像的一个像素点,得到第一中心像素点;以所述第一中心像素点为原点建立第一坐标系;所述第一图像的像素点与所述第一坐标系的坐标点对应;
在所述第一坐标系中提取与第一预设坐标点对应的像素点的灰度值,生成第一像素点灰度值序列;根据所述第一像素点灰度值序列,对所述第一中心像素点进行census编码,生成第一中心像素点编码;
获取所述第二图像中与所述第一像素点位于同一行的所有像素点,得到第二中心像素点集;
分别对所述第二中心像素点集中每一元素进行census编码,得到第二像素中心像素点编码集;
将所述第二像素中心像素点编码集中的每一元素与所述第一中心像素点编码进行汉明距离计算,比较并获取最小汉明距离对应的第二像素中心像素点,得到匹配像素点;
对所述第一中心像素点和所述匹配像素点进行三角法处理,得到三维坐标;
遍历所述第一图像的所有像素点,计算所有像素点的三维坐标,得到待成像物体的三维坐标;根据所述待成像物体的三维坐标生成双目三维图像。
2.根据权利要求1所述的双目三维成像方法,其特征在于,所述根据所述第一像素点灰度值序列,对所述第一中心像素点进行census编码,生成第一中心像素点编码,具体包括:
获取第一中心像素点灰度值;
将所述第一中心像素点灰度值依次与所述第一像素点灰度值序列中的每一元素进行比较;若所述第一中心像素点灰度值大于所述第一像素点灰度值序列中的元素值,第一编码值为1;否则,第一编码值为0;
依次排列生成的所述第一编码值,得到第一中心像素点编码。
3.根据权利要求1所述的双目三维成像方法,其特征在于,所述对第二中心像素点集中每一元素进行census编码,得到第二像素中心像素点编码集,具体包括:
以所述第二中心像素点为原点建立第二坐标系;所述第二图像的像素点与所述第二坐标系的坐标点对应;
根据多个第二预设坐标点在所述第二坐标系中提取对应像素点的灰度值,生成第二像素点灰度值序列;
获取所述第二中心像素点灰度值;
将所述第二中心像素点灰度值依次与所述第二像素点灰度值序列中的每一元素进行比较;若所述第二中心像素点灰度值大于所述第二像素点灰度值序列中的元素值,第二编码值为1;否则,第二编码值为0;
依次排列生成的所述第二编码值,得到第二中心像素点编码。
4.根据权利要求1所述的双目三维成像方法,其特征在于,对所述第一中心像素点和所述匹配像素点进行三角法处理,得到三维坐标,具体包括:
获取第一相机的焦点在所述第一图像的坐标,得到第一焦点坐标;同时获取第二相机的焦点在所述第二图像的坐标,得到第二焦点坐标;
根据所述第一焦点坐标、所述第二焦点坐标、所述第一中心像素点坐标和所述匹配像素点坐标计算所述三维坐标(x,y,z),计算公式如下:
式中,d表示所述第一中心像素点坐标和所述匹配像素点坐标的距离,d=T-u1+cu1-cu2+u2,T表示所述第一相机焦点与所述第二相机焦点的距离,所述第一中心像素点坐标为(u1,v1),所述匹配像素点坐标为(u2,v2),v1=v2,所述第一焦点坐标为(cu1,cv1),所述第二焦点坐标为(cu2,cv2),所述第一相机与所述第二相机的焦距均为f。
5.根据权利要求3所述的双目三维成像方法,其特征在于,所述第一预设坐标点与所述第二预设坐标点均为点(-6,0)、(-4,0)、(-3,0)、(-2,0)、(-1,0)、(1,0)、(2,0)、(3,0)、(4,0)、(6,0)、(-3,1)、(-2,1)、(-1,1)、(0,1)、(1,1)、(2,1)、(3,1)、(-3,2)、(-2,2)、(-1,2)、(0,2)、(1,2)、(2,2)、(3,2)、(-5,3)、(-2,3)、(-1,3)、(0,3)、(1,3)、(2,3)、(5,3)、(0,4)、(-3,5)、(3,5)、(0,6)、(-3,-1)、(-2,-1)、(-1,-1)、(0,-1)、(1,-1)、(2,-1)、(3,-1)、(-3,-2)、(-2,-2)、(-1,-2)、(0,-2)、(1,-2)、(2,-2)、(3,-2)、(-5,-3)、(-2,-3)、(-1,-3)、(0,-3)、(1,-3)、(2,-3)、(5,-3)、(0,-4)、(-3,-5)、(3,-5)、(0,-6)。
6.一种双目三维成像系统,其特征在于,包括:
图像生成模块,用于采用投影仪将随机点阵图像投影到待成像物体表面;两个相机分别对投影后的待成像物体进行拍摄,得到第一图像和第二图像;所述第一图像与所述第二图像的对应像素点位于同一行;
第一中心像素点生成模块,用于获取所述第一图像的一个像素点,得到第一中心像素点;以所述第一中心像素点为原点建立第一坐标系;所述第一图像的像素点与所述第一坐标系的坐标点对应;
第一编码模块,用于在所述第一坐标系中提取与第一预设坐标点对应的像素点的灰度值,生成第一像素点灰度值序列;根据所述第一像素点灰度值序列,对所述第一中心像素点进行census编码,生成第一中心像素点编码;
第二中心像素点集生成模块,用于获取所述第二图像中与所述第一像素点位于同一行的所有像素点,得到第二中心像素点集;
第二编码模块,用于分别对所述第二中心像素点集中每一元素进行census编码,得到第二像素中心像素点编码集;
匹配像素点生成模块,用于将所述第二像素中心像素点编码集中的每一元素与所述第一中心像素点编码进行汉明距离计算,比较并获取最小汉明距离对应的第二像素中心像素点,得到匹配像素点;
三维坐标生成模块,用于对所述第一中心像素点和所述匹配像素点进行三角法处理,得到三维坐标;
双目三维图像生成模块,用于遍历所述第一图像的所有像素点,计算所有像素点的三维坐标,得到待成像物体的三维坐标;根据所述待成像物体的三维坐标生成双目三维图像。
7.根据权利要求6所述的双目三维成像系统,其特征在于,所述第一编码模块,具体包括:
第一中心像素点灰度值获取单元,用于获取第一中心像素点灰度值;
第一编码值生成单元,用于将所述第一中心像素点灰度值依次与所述第一像素点灰度值序列中的每一元素进行比较;若所述第一中心像素点灰度值大于所述第一像素点灰度值序列中的元素值,第一编码值为1;否则,第一编码值为0;
第一中心像素点编码生成单元,用于依次排列生成的第一编码值,得到第一中心像素点编码。
8.根据权利要求6所述的双目三维成像系统,其特征在于,所述第二编码模块,具体包括:
第二坐标系生成单元,用于以所述第二中心像素点为原点建立第二坐标系;所述第二图像的像素点与所述第二坐标系的坐标点对应;
第二像素点灰度值序列生成单元,用于根据多个第二预设坐标点在所述第二坐标系中提取对应像素点的灰度值,生成第二像素点灰度值序列;
第二中心像素点灰度值获取单元,用于获取所述第二中心像素点灰度值;
第二编码值生成单元,用于将所述第二中心像素点灰度值依次与所述第二像素点灰度值序列中的每一元素进行比较;若所述第二中心像素点灰度值大于所述第二像素点灰度值序列中的元素值,第二编码值为1;否则,第二编码值为0;
第二中心像素点编码生成单元,用于依次排列生成的第二编码值,得到第二中心像素点编码。
9.根据权利要求6所述的双目三维成像系统,其特征在于,所述三维坐标生成模块,具体包括:
焦点坐标获取单元,用于获取第一相机的焦点在所述第一图像的坐标,得到第一焦点坐标;同时获取第二相机的焦点在所述第二图像的坐标,得到第二焦点坐标;
三维坐标生成单元,用于根据所述第一焦点坐标、所述第二焦点坐标、所述第一中心像素点坐标和所述匹配像素点坐标计算所述三维坐标(x,y,z),计算公式如下:
式中,d表示所述第一中心像素点坐标和所述匹配像素点坐标的距离,d=T-u1+cu1-cu2+u2,T表示所述第一相机焦点与所述第二相机焦点的距离,所述第一中心像素点坐标为(u1,v1),所述匹配像素点坐标为(u2,v2),v1=v2,所述第一焦点坐标为(cu1,cv1),所述第二焦点坐标为(cu2,cv2),所述第一相机与所述第二相机的焦距均为f。
10.根据权利要求8所述的双目三维成像系统,其特征在于,所述第一预设坐标点与所述第二预设坐标点均为点(-6,0)、(-4,0)、(-3,0)、(-2,0)、(-1,0)、(1,0)、(2,0)、(3,0)、(4,0)、(6,0)、(-3,1)、(-2,1)、(-1,1)、(0,1)、(1,1)、(2,1)、(3,1)、(-3,2)、(-2,2)、(-1,2)、(0,2)、(1,2)、(2,2)、(3,2)、(-5,3)、(-2,3)、(-1,3)、(0,3)、(1,3)、(2,3)、(5,3)、(0,4)、(-3,5)、(3,5)、(0,6)、(-3,-1)、(-2,-1)、(-1,-1)、(0,-1)、(1,-1)、(2,-1)、(3,-1)、(-3,-2)、(-2,-2)、(-1,-2)、(0,-2)、(1,-2)、(2,-2)、(3,-2)、(-5,-3)、(-2,-3)、(-1,-3)、(0,-3)、(1,-3)、(2,-3)、(5,-3)、(0,-4)、(-3,-5)、(3,-5)、(0,-6)。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201910109595.7A CN109724537B (zh) | 2019-02-11 | 2019-02-11 | 一种双目三维成像方法及系统 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201910109595.7A CN109724537B (zh) | 2019-02-11 | 2019-02-11 | 一种双目三维成像方法及系统 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN109724537A true CN109724537A (zh) | 2019-05-07 |
CN109724537B CN109724537B (zh) | 2020-05-12 |
Family
ID=66301305
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201910109595.7A Expired - Fee Related CN109724537B (zh) | 2019-02-11 | 2019-02-11 | 一种双目三维成像方法及系统 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN109724537B (zh) |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110440712A (zh) * | 2019-08-26 | 2019-11-12 | 英特维科技(苏州)有限公司 | 自适应大景深三维扫描方法与系统 |
CN112013786A (zh) * | 2020-09-01 | 2020-12-01 | 三一重工股份有限公司 | 一种大视场深度相机及三维信息探测方法 |
CN112393722A (zh) * | 2020-11-04 | 2021-02-23 | 中国船舶重工集团公司第七一六研究所 | 一种远距离目标的实时多视角协同定位头盔及方法 |
CN114332345A (zh) * | 2021-09-23 | 2022-04-12 | 北京科技大学 | 一种基于双目视觉的冶金库区局部三维重建方法及系统 |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101877796A (zh) * | 2009-04-28 | 2010-11-03 | 青岛海信数字多媒体技术国家重点实验室有限公司 | 一种视差获取方法、装置和系统 |
CN102136136A (zh) * | 2011-03-17 | 2011-07-27 | 南京航空航天大学 | 基于自适应Census变换的光度不敏感立体匹配方法 |
CN102592117A (zh) * | 2011-12-30 | 2012-07-18 | 杭州士兰微电子股份有限公司 | 三维物体识别方法及系统 |
CN105335952A (zh) * | 2014-06-19 | 2016-02-17 | 株式会社理光 | 匹配代价计算方法和装置、以及视差值计算方法和设备 |
CN106225676A (zh) * | 2016-09-05 | 2016-12-14 | 凌云光技术集团有限责任公司 | 三维测量方法、装置及系统 |
CN106355608A (zh) * | 2016-09-09 | 2017-01-25 | 南京信息工程大学 | 基于可变权重代价计算与S‑census变换的立体匹配方法 |
-
2019
- 2019-02-11 CN CN201910109595.7A patent/CN109724537B/zh not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101877796A (zh) * | 2009-04-28 | 2010-11-03 | 青岛海信数字多媒体技术国家重点实验室有限公司 | 一种视差获取方法、装置和系统 |
CN102136136A (zh) * | 2011-03-17 | 2011-07-27 | 南京航空航天大学 | 基于自适应Census变换的光度不敏感立体匹配方法 |
CN102592117A (zh) * | 2011-12-30 | 2012-07-18 | 杭州士兰微电子股份有限公司 | 三维物体识别方法及系统 |
CN105335952A (zh) * | 2014-06-19 | 2016-02-17 | 株式会社理光 | 匹配代价计算方法和装置、以及视差值计算方法和设备 |
CN106225676A (zh) * | 2016-09-05 | 2016-12-14 | 凌云光技术集团有限责任公司 | 三维测量方法、装置及系统 |
CN106355608A (zh) * | 2016-09-09 | 2017-01-25 | 南京信息工程大学 | 基于可变权重代价计算与S‑census变换的立体匹配方法 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
张翔: "基于可编程片上系统的实时立体匹配算法研究", 《博士学位论文全文数据库》 * |
Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110440712A (zh) * | 2019-08-26 | 2019-11-12 | 英特维科技(苏州)有限公司 | 自适应大景深三维扫描方法与系统 |
CN112013786A (zh) * | 2020-09-01 | 2020-12-01 | 三一重工股份有限公司 | 一种大视场深度相机及三维信息探测方法 |
CN112393722A (zh) * | 2020-11-04 | 2021-02-23 | 中国船舶重工集团公司第七一六研究所 | 一种远距离目标的实时多视角协同定位头盔及方法 |
CN112393722B (zh) * | 2020-11-04 | 2022-09-27 | 中国船舶重工集团公司第七一六研究所 | 一种远距离目标的实时多视角协同定位头盔及方法 |
CN114332345A (zh) * | 2021-09-23 | 2022-04-12 | 北京科技大学 | 一种基于双目视觉的冶金库区局部三维重建方法及系统 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN109724537B (zh) | 2020-05-12 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN109724537A (zh) | 一种双目三维成像方法及系统 | |
CN106600686B (zh) | 一种基于多幅未标定图像的三维点云重建方法 | |
CN104408732B (zh) | 一种基于全向结构光的大视场深度测量系统及方法 | |
CN106651794B (zh) | 一种基于虚拟相机的投影散斑校正方法 | |
CN108242064B (zh) | 基于面阵结构光系统的三维重建方法及系统 | |
CN106023303B (zh) | 一种基于轮廓有效性提高三维重建点云稠密程度的方法 | |
CN105654547B (zh) | 三维重建方法 | |
CN105279789B (zh) | 一种基于图像序列的三维重建方法 | |
CN104835158A (zh) | 基于格雷码结构光与极线约束的三维点云获取方法 | |
CN105043250B (zh) | 一种基于至少两个公共标记点的双视角数据对齐方法 | |
CN104359464A (zh) | 基于立体视觉的移动机器人定位方法 | |
CN107990846B (zh) | 基于单帧结构光的主被动结合深度信息获取方法 | |
CN104599317A (zh) | 一种实现3d扫描建模功能的移动终端及方法 | |
CN111009030A (zh) | 一种多视高分辨率纹理图像与双目三维点云映射方法 | |
CN105844633A (zh) | 基于De序列和相位编码的单帧结构光深度获取方法 | |
CN110910431A (zh) | 一种基于单目相机多视点三维点集恢复方法 | |
CN108010125A (zh) | 基于线结构光和图像信息的真实尺度三维重建系统及方法 | |
CN107292956A (zh) | 一种基于曼哈顿假设的场景重建方法 | |
CN111768449A (zh) | 一种双目视觉结合深度学习的物体抓取方法 | |
CN108895979B (zh) | 线段编码的结构光深度获取方法 | |
CN102024272A (zh) | 一种获取三维运动物体计算全息图的装置和方法 | |
CN109087386A (zh) | 一种包含尺度信息的人脸三维重建方法及系统 | |
CN110766752B (zh) | 一种带反光标志点的虚拟现实交互眼镜及空间定位方法 | |
CN104463958B (zh) | 基于视差图融合的三维超分辨率方法 | |
CN107270875A (zh) | 运动模糊效应下的视觉特征三维重建方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant | ||
CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee | ||
CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee |
Granted publication date: 20200512 Termination date: 20220211 |