CN111311659B - 一种基于斜交平面镜三维成像的校准方法 - Google Patents

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Abstract

本发明属于纺织品性能检测领域，涉及一种基于斜交平面镜三维成像的校准方法。所述方法步骤如下：步骤1：将校准器件放置于相机与斜交平面镜之间。步骤2：相机采集校准器件实物及在斜交平面镜上所成的像，得到校准图像；步骤3：通过校准算法计算得到镜面成像与实物图之间的位置关系，由位置关系确定虚像上每个像素点到实像处的三维重构路径。步骤4：在校准器件放置处替换上待测物，拍摄待测物实像与虚像，根据校准后的重构路径，实现物体三维模型的合成。本发明能提采用特制校准器件，采集校准图像，从而建立实像与虚像间像素点的映射关系，实现映射路径匹配，这一方法提高了多角度物体图像三维合成的精度，可以对物体进行的准确三维重构。

Description

一种基于斜交平面镜三维成像的校准方法
技术领域
本发明属于纺织品性能检测领域，具体涉及一种基于斜交平面镜三维成像的校准方法。
背景技术
图像三维重构技术广泛应用于航天航空、军事侦察、生物医学等领域。基于图像的三维重建是一种利用二维投影恢复物体三维信息的计算机技术，虽然精度不如三维测量方法，但重建效果逼真，设备成本较低，且自动化程度高，受到学者的广泛关注。二维图像的有效获取有利于三维信息的提取，能够实现物体简捷、准确的三维重建。
目前基于图像的三维检测方法主要有明暗度法、光度立体法、纹理法、运动法、双目视觉和三目视觉方法等，这些方法各有优缺点，总的来说，重建效果受到图像采集条件、图像处理效率等因素的影响，制约了其在不同领域的实际应用。
发明内容
本发明的目的是克服现有双(三)目视觉方法中多相机采集图像存在数据冗余性较大、不利于后续三维重建效率提高等缺陷，提高单目视觉方法特征提取的有效性，提供一种基于斜交平面镜三维成像的校准方法，该方法可使所采集的平面镜呈现的物体影像恢复物体实际尺寸，以便物体三维模型的合成。
按照本发明提供的技术方案，利用斜交平面镜可同时在一幅图像中呈现出不同视角下物体的轮廓，采用校准器件进行校准，使虚像映射路径得以计算，提高物体三维重构的准确性和精度。
一种基于斜交平面镜三维成像的校准方法，步骤如下：
步骤1：将校准器件放置于相机与斜交平面镜之间。
所述的校准器件采用若干个大小不同的不透明球体平行排列构成，其中最大的球体直径与待测物体尺寸相当，校准器件总高度与待测物高度相当。
步骤2：相机采集校准器件实物及在斜交平面镜上所成的像，得到校准图像，由于校准器件由均匀球体组成，通过实像和虚像在校准图像上的轮廓定位，得到实像与虚像中每个像素点之间在高度和宽度上的对应关系。
步骤3：通过校准算法计算得到镜面成像与实物图之间的位置关系，由位置关系确定虚像上每个像素点到实像处的三维重构路径。
三维重构路径采用重构路径算法得到，具体步骤如下：
已知：点O(0,0)为焦点，点I(0,L)斜交平面镜的交点，点A(0,za)为实物中心，点A0(0,f)为焦平面与直线OA的交点，点B(xb,zb)为虚像的中心，点B0(xb0,f)为焦平面与直线OB的交点，点C(xc,zc)为虚像上的一个点，点C0(xc0,f)是焦平面与OC的交点，点D(xd,zb)直线OC和直线BD的交点，直线BD平行于焦平面，向量是镜面的法向量，点T(xt,zt)为点C关于镜面的对称点，点E(xe,zc)为镜面与直线CE的交点，线段L两镜相交处与焦点O的距离，线段l为点I到点A的距离，线段f为焦距，角·为斜交平面镜的夹角，角·1为∠AOB，角·2是∠AOC。直线OB表示虚像的观测方向，直线BC垂直于直线OB，平面BC垂直于x-z平面，也被视为虚像所在的平面，根据镜面的法向量，将虚像直线BC上的点转换到实像所在的空间位置，直线AT上的转换点表示从虚像到实像的转换结果，参考坐标系中各点的坐标位置可以通过几何关系计算出来。
步骤4：在校准器件放置处替换上待测物，拍摄待测物实像与虚像，采用图像处理技术提取待测物各个成像的轮廓，根据校准后的重构路径，实现物体三维模型的合成。
本发明的有益效果是：
本发明能提供一种基于图像的单目三维合成校准方法，采用特制校准器件，采集校准图像，在校准图像中提取实像与虚像校准轮廓的位置参数，从而建立实像与虚像间像素点的映射关系，实现映射路径匹配，这一方法提高了多角度物体图像三维合成的精度，可以对物体进行的准确三维重构。
附图说明
图1为本发明校准器件示意图。
图2为测试装置俯视图，图中1为斜交平面镜，2为校准器件或待测物放置处，3为相机。
图3为校准算法在水平面上的映射示意图。
具体实施方式
以下结合附图和技术方案，进一步说明本发明的具体实施方式。
实施例1：
一种基于斜交平面镜三维成像的校准方法，步骤如下：
步骤1：将如图1所示的校准器件放置于图2所示的校准器件或待测物放置处2。
步骤2：图2所示相机3采集校准器件实物及在斜交平面镜1上所成的像，得到校准图像，由于校准器件由均匀球体组成，通过实像和虚像在图像上的轮廓定位，可得到实像与虚像中每个像素点之间在高度和宽度上的对应关系。
步骤3：通过校准算法计算得到镜面成像与实物图之间的位置关系，由位置关系确定三维重构路径。
步骤4：在校准器件放置处替换上待测物，拍摄待测物实像与虚像，采用图像处理技术提取待测物各个成像的轮廓，根据校准后的重构路径，实现物体三维模型的合成。
下面通过图3所示的校准算法在水平面上的映射示意图介绍重构路径算法。在图3中，仅显示了x-z平面，y轴未显示，图中标注的含义如下：点O(0,0)为焦点，点I(0,L)斜交平面镜的交点，点A(0,za)为实物中心，点A0(0,f)为焦平面与直线OA的交点，点B(xb,zb)为虚像的中心，点B0(xb0,f)为焦平面与直线OB的交点，点C(xc,zc)为虚像上的一个点，点C0(xc0,f)是焦平面与OC的交点，点D(xd,zb)直线OC和直线BD的交点(其中，直线BD平行于焦平面)，向量是镜面的法向量，点T(xt,zt)为点C关于镜面的对称点，点E(xe,zc)为镜面与直线CE的交点(直线CE平行于焦平面)，线段L两镜相交处与焦点O的距离，线段l为点I到点A的距离，线段f为焦距，角·为斜交平面镜的夹角，角·1为∠AOB，角·2是∠AOC。直线OB表示虚像的观测方向，直线BC垂直于直线OB，平面BC垂直于x-z平面，也被视为虚像所在的平面，根据镜面的法向量，将虚像直线BC上的点转换到实像所在的空间位置，直线AT上的转换点表示从虚像到实像的转换结果，参考坐标系中各点的坐标位置可以通过几何关系计算出来。
以虚像中的点C为例说明校准方法。点C的坐标可以表示为
公式(1)中yj由校准图像上虚像与实像缩放匹配后获得。在三角形·BCD中，CS为点C到直线BD最短距离，DS则可以表示为
DS＝CS·tanα2 (2)
点B为点A关于镜面的对称点，点B(xb,zb)可以表示为
在公式(3)中，yjb由校准图像上虚像与实像缩放匹配后获得。L和·可以从斜交平面镜三维成像系统中得到，l可以从点B和点B0之间的关系中计算得到。
点B0在焦平面上，因此其x坐标(xb0)为所采集矩阵图像的列，则点B(xb,zb)可以确定。然后，由于xc0在图像中可得，则通过点D和点C0之间的关系计算得到xd，
通过公式(2)中DS和CS之间的关系，它们可通过以下公式推导出
因此，点C的表达式可得。C关于平面镜的对称点T的坐标式为
与点B和点C相似，yjt由校准图像上虚像与实像缩放匹配后获得。
同理，在虚像上的其他点可参照点C的方法校准实现映射，从而得到待测物的三维模型。
实施例2：
一种基于斜交平面镜三维成像的校准方法，步骤如下：
第一步：采用5干个直径从上到下分别为5cm、10cm、15cm、10cm、5cm、不同的不透明球体平行排列构成校准器件：
第二步：相机焦距为55mm，校准器件或待测物的中心离平面镜交点的距离为40cm，平面镜夹角为80°，通过图像校准，得到具体的参数结果，可以推理的图像上属于虚像的像素点对应的映射关系公式。
第三步：通过映射公式，实现待测物的三维合成。

Claims (2)

1.一种基于斜交平面镜三维成像的校准方法，其特征在于，步骤如下：
步骤1：将校准器件放置于相机与斜交平面镜之间；
步骤2：相机采集校准器件实物及在斜交平面镜上所成的像，得到校准图像，由于校准器件由均匀球体组成，通过实像和虚像在校准图像上的轮廓定位，得到实像与虚像中每个像素点之间在高度和宽度上的对应关系；
所述的校准器件采用若干个大小不同的不透明球体平行排列构成，其中最大的球体直径与待测物体尺寸相当，校准器件总高度与待测物高度相当；
步骤3：通过校准算法计算得到镜面成像与实物图之间的位置关系，由位置关系确定虚像上每个像素点到实像处的三维重构路径；
步骤4：在校准器件放置处替换上待测物，拍摄待测物实像与虚像，采用图像处理技术提取待测物各个成像的轮廓，根据校准后的重构路径，实现物体三维模型的合成。
2.如权利要求1所述的一种基于斜交平面镜三维成像的校准方法，其特征在于，所述的三维重构路径采用重构路径算法得到，具体步骤如下：
已知：点O(0,0)为焦点，点I(0,L)斜交平面镜的交点，点A(0,za)为实物中心，点A0(0,f)为焦平面与直线OA的交点，点B(xb,zb)为虚像的中心，点B0(xb0,f)为焦平面与直线OB的交点，点C(xc,zc)为虚像上的一个点，点C0(xc0,f)是焦平面与OC的交点，点D(xd,zb)直线OC和直线BD的交点，直线BD平行于焦平面，向量是镜面的法向量，点T(xt,zt)为点C关于镜面的对称点，点E(xe,zc)为镜面与直线CE的交点，线段L两镜相交处与焦点O的距离，线段l为点I到点A的距离，线段f为焦距，角θ为斜交平面镜的夹角，角α1为∠AOB，角α2是∠AOC；直线OB表示虚像的观测方向，直线BC垂直于直线OB，平面BC垂直于x-z平面，视为虚像所在的平面；虚像中的点C的坐标表示为：
公式(1)中yj由校准图像上虚像与实像缩放匹配后获得；在三角形ΔBCD中，CS为点C到直线BD最短距离，DS则表示为：
DS＝CS·tanα2 (2)
点B为点A关于镜面的对称点，点B(xb,zb)表示为：
在公式(3)中，yjb由校准图像上虚像与实像缩放匹配后获得；L和θ从斜交平面镜三维成像系统中得到，l从点B和点B0之间的关系中计算得到；
点B0在焦平面上，因此其x坐标(xb0)为所采集矩阵图像的列，则点B(xb,zb)确定；由xc0在图像中可得，则通过点D和点C0之间的关系计算得到xd：
通过公式(2)中DS和CS之间的关系，通过以下公式推导出：
C关于平面镜的对称点T的坐标式为：
与点B和点C相似，yjt由校准图像上虚像与实像缩放匹配后获得。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113124819B (zh) * 2021-06-17 2021-09-10 中国空气动力研究与发展中心低速空气动力研究所 一种基于平面镜的单目测距方法
CN113744222B (zh) * 2021-08-26 2024-04-30 江南大学 一种基于内切圆的纱线条干三维建模校准方法
CN113739718B (zh) * 2021-08-26 2022-06-10 江南大学 一种基于多圆拟合的物体三维建模方法

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106468666A (zh) * 2016-07-19 2017-03-01 江南大学 一种基于双斜交平面镜成像的纱线毛羽三维检测方法
CN109556528A (zh) * 2018-10-30 2019-04-02 南京理工大学 一种单相机三维视频引伸计及测量方法

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106468666A (zh) * 2016-07-19 2017-03-01 江南大学 一种基于双斜交平面镜成像的纱线毛羽三维检测方法
CN109556528A (zh) * 2018-10-30 2019-04-02 南京理工大学 一种单相机三维视频引伸计及测量方法

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* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Lei Wang等.Three-dimensional measurement of yarn hairiness via multiperspective images.Optical Engineering.2018,第1-9页. *

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