CN112001973A - 基于数字散斑相关的快速三维人头测量方法 - Google Patents

基于数字散斑相关的快速三维人头测量方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于数字散斑相关的快速三维人头测量方法，给人头模型套上带有散斑的丝质头套，将两个相机相对垂直放置以获得带散斑的人头模型二维图像；标记出图像中待测的散斑区域，设置散斑区域的中心点为种子点，通过SIFT和RANSAC获得种子点的初始估计位移；使用数字图像相关算法(DIC)可以获得两个相机视角之间的人头视差数据，利用相机的标定参数，将视差数据转为三维信息。本发明可实现单帧、高精度的三维人头测量。

Description

基于数字散斑相关的快速三维人头测量方法
技术领域
本发明属于光学测量技术领域，具体为一种基于数字散斑相关的快速三维人头测量方法。
背景技术
近几十年，三维轮廓测量技术被广泛的应用于各个领域，如在线工业检测，逆向建模和三维人脸测量等。在众多三维轮廓测量方法中，基于散斑相关和三角测量原理的数字图像相关技术是测量效率高和十分实用的技术之一，由于它具有无接触、全场、高精度和高效等优点。然而，在数字图像相关技术中，数字散斑相关算法会直接影响到数字图像相关的测量精度和测量效率。目前尚缺少一种仅需单次测量即可实现高效、高精度的三维测量方法。
发明内容
本发明的目的在于提出了一种基于数字散斑相关的快速三维人头测量方法。
实现本发明目的的技术解决方案为：一种基于数字散斑相关的快速三维人头测量方法，包括以下步骤：
步骤1：给人头模型套上带有散斑的头套，将两个相机在同一直线上下设置拍摄得到带散斑的人头模型二维图像；
步骤2：标记出人头模型二维图像中待测的散斑区域，并设置种子点，通过SIFT算法和RANSAC算法获得种子点的初始估计位移；
步骤3：通过基于质量图的位移参数传播算法完成全局的位移估计，获得两个相机视角之间的人头视差数据，利用相机的标定参数，将视差数据转为三维信息。
优选地，设置的种子点坐标(xs,ys)为：
Figure BDA0002600347530000011
Figure BDA0002600347530000012
其中，colmax和colmin是待测的散斑区域的水平方向的最大列值和最小列值，rowmax和rowmin是待测的散斑区域的水平方向的最大行值和最小行值。
优选地，通过SIFT和RANSAC获得种子点的初始估计位移的具体方法为：
采用SIFT算法分别找到两相机拍摄图像中的SIFT关键点，并排除质量较低的关键点；
采用RANSAC算法每次随机选择三对不共线的关键点对获得仿射变换参数；
根据仿射变换参数获得种子点的初始位移和一阶梯度；
根据种子点的初始位移和一阶梯度，通过IC-GN算法获得相似性最大的种子点的形变参数；
根据相似性最大的种子点的形变参数，通过IC-GN算法估计单一像素的初始位移。
优选地，排除质量较低的关键点的具体方法为：
分别判断第一关键点对之间的距离与第二关键点对之间的距离的比值是否小于设定阈值，若是，则判断为质量较低的关键点。
优选地，设定的阈值为0.6。
优选地，所述第一关键点对、第二关键点对的确定方法为：
将一个相机拍摄图像中的任一SIFT关键点与另一个相机拍摄图像中的所有SIFT关键点组成一系列关键点对；
计算各个SIFT关键点对之间的距离；
根据距离大小，按升序对SIFT关键点对进行排序，将距离最小的关键点对作为第一关键点对，距离次之的作为第二关键点对。
本发明与现有技术相比，其显著优点为：本发明通过给人头套上带有散斑图案的头套，仅需两个相机捕获一组散斑图案即可实现单帧、高精度的三维人头测量。
下面结合附图对本发明做进一步详细的描述。
附图说明
图1为本发明的流程示意图。
图2为单个相机拍摄得到的人头模型的散斑图。
图3为不同视角下人头模型的三维测量结果。
具体实施方式
如图1所示，一种基于数字散斑相关的快速三维人头测量方法，包括以下步骤：
步骤1：给人头模型套上带有散斑的头套，将两个相机在同一直线上下放置以获得带散斑的人头模型二维图像。
步骤2：标记出人头模型二维图像中待测的散斑区域，并设置种子点，通过SIFT算法和RANSAC算法获得种子点的初始估计位移。
具体地，通过人机交互的方法手动标记出人头模型二维图像中待测的散斑区域。
具体地，设置散斑区域的中心点为种子点。
进一步的实施例中，种子点的坐标为(xs,ys)：
Figure BDA0002600347530000031
Figure BDA0002600347530000032
其中，colmax和colmin是待测的散斑区域的水平方向的最大列值和最小列值。rowmax和rowmin是待测的散斑区域的水平方向的最大行值和最小行值。
通过SIFT和RANSAC获得种子点的初始估计位移的具体方法为：
通过SIFT算法分别找到两相机拍摄图像中的SIFT关键点，并排除质量较低的关键点；
对于一个相机拍摄图像中的某一SIFT关键点，其与另一个相机拍摄图像中的所有SIFT关键点组成一系列关键点对，然后计算各个SIFT关键点对之间的距离。然后根据距离大小，按升序对这些SIFT关键点对进行排序。距离最小的为第一关键点对，距离次之的为第二关键点对。通过比较第一关键点对之间的距离与第二关键点对之间的距离的比值是否小于设定阈值。排除一些质量较低的关键点，从而获得匹配度高的关键点对。具体地，设定的阈值为0.6。
通过RANSAC算法，每次随机选择三对不共线的关键点对获得仿射变换参数；由于这些关键点对处于种子点的附近区域，因此通过假设这些点处于局部平滑的平面内，通过估计这些关键点对之间的仿射变换得到种子点的位移。理论上，只需要三对不共线的关键点对即可计算出平面的仿射变换。但是通常需要更多的关键点对从而实现鲁棒的仿射变换参数估计。
具体地，选取的关键点对为以种子点为中心的半径为100pixels的圆形区域内的关键点对。
根据仿射变换参数获得种子点的初始位移和一阶梯度；
根据种子点的初始位移和一阶梯度，通过迭代地运行IC-GN算法获得相似性最大的种子点的形变参数。通常，经过RANSAC算法循环运行1000次可以获得优良的种子点的形变参数。
根据相似性最大的种子点的形变参数，通过迭代地运行IC-GN算法实现单一像素的初始位移估计。
步骤3：通过基于质量图的位移参数传播算法实现全局的位移估计，从而获得两个相机视角之间的人头视差数据，利用相机的标定参数，将视差数据转为三维信息。
实施例
为验证本发明的有效性，使用两台相机(型号acA2440-75um,Basler)和一台计算机构建了一套基于数字散斑相关的快速三维人头测量方法的三维测量装置。该套装置在进行物体的三维测量时的拍摄速度为25帧每秒。
利用步骤1所述，首先给人头模型套上带有散斑的头套，将两个相机相对垂直放置以获得带散斑的人头模型二维图像。
利用步骤2所述，通过人机交互的方法手动标记出图像中待测的散斑区域，设置散斑区域的中心点为种子点，通过SIFT和RANSAC获得种子点的初始估计位移；
利用步骤3所述，使用数字图像相关算法(DIC)可以获得两个相机视角之间的人头视差数据。利用相机的标定参数，将视差数据转为三维信息，从而实现单帧、高精度的三维测量。
本实施例进行人头模型测量实验，单个相机拍摄得到的人头模型的散斑图如图2所示，相应的3D重建结果如图3所示。然后，给出了三个不同视角的相应结果，以说明所本发明的可靠性。图3不同视角下人头模型的三维重建结果。通过实验结果证明，本发明可以实现单帧、高精度的三维人头测量。

Claims (6)

1.一种基于数字散斑相关的快速三维人头测量方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：给人头模型套上带有散斑的头套，将两个相机在同一直线上下设置拍摄得到带散斑的人头模型二维图像；
步骤2：标记出人头模型二维图像中待测的散斑区域，并设置种子点，通过SIFT算法和RANSAC算法获得种子点的初始估计位移；
步骤3：通过基于质量图的位移参数传播算法完成全局的位移估计，获得两个相机视角之间的人头视差数据，利用相机的标定参数，将视差数据转为三维信息。
2.根据权利要求1所述的基于数字散斑相关的快速三维人头测量方法，其特征在于，设置的种子点坐标(xs,ys)为：
Figure FDA0002600347520000011
Figure FDA0002600347520000012
其中，colmax和colmin是待测的散斑区域的水平方向的最大列值和最小列值，rowmax和rowmin是待测的散斑区域的水平方向的最大行值和最小行值。
3.根据权利要求1所述的基于数字散斑相关的快速三维人头测量方法，其特征在于，通过SIFT和RANSAC获得种子点的初始估计位移的具体方法为：
采用SIFT算法分别找到两相机拍摄图像中的SIFT关键点，并排除质量较低的关键点；
采用RANSAC算法每次随机选择三对不共线的关键点对获得仿射变换参数；
根据仿射变换参数获得种子点的初始位移和一阶梯度；
根据种子点的初始位移和一阶梯度，通过IC-GN算法获得相似性最大的种子点的形变参数；
根据相似性最大的种子点的形变参数，通过IC-GN算法估计单一像素的初始位移。
4.根据权利要求3所述的基于数字散斑相关的快速三维人头测量方法，其特征在于，排除质量较低的关键点的具体方法为：
分别判断第一关键点对之间的距离与第二关键点对之间的距离的比值是否小于设定阈值，若是，则判断为质量较低的关键点。
5.根据权利要求3所述的基于数字散斑相关的快速三维人头测量方法，其特征在于，设定的阈值为0.6。
6.根据权利要求3所述的基于数字散斑相关的快速三维人头测量方法，其特征在于，所述第一关键点对、第二关键点对的确定方法为：
将一个相机拍摄图像中的任一SIFT关键点与另一个相机拍摄图像中的所有SIFT关键点组成一系列关键点对；
计算各个SIFT关键点对之间的距离；
根据距离大小，按升序对SIFT关键点对进行排序，将距离最小的关键点对作为第一关键点对，距离次之的作为第二关键点对。
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