CN113409379A - 一种光谱反射率的确定方法、装置及设备 - Google Patents

一种光谱反射率的确定方法、装置及设备 Download PDF

Info

Publication number
CN113409379A
CN113409379A CN202110754926.XA CN202110754926A CN113409379A CN 113409379 A CN113409379 A CN 113409379A CN 202110754926 A CN202110754926 A CN 202110754926A CN 113409379 A CN113409379 A CN 113409379A
Authority
CN
China
Prior art keywords
target point
target
reflectivity
diffuse reflection
acquiring
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
Application number
CN202110754926.XA
Other languages
English (en)
Other versions
CN113409379B (zh
Inventor
师少光
吕晓波
刘敏
张雅琴
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Orbbec Inc
Original Assignee
Orbbec Inc
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Orbbec Inc filed Critical Orbbec Inc
Priority to CN202110754926.XA priority Critical patent/CN113409379B/zh
Publication of CN113409379A publication Critical patent/CN113409379A/zh
Priority to PCT/CN2022/080525 priority patent/WO2023273412A1/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN113409379B publication Critical patent/CN113409379B/zh
Priority to US18/373,888 priority patent/US20240020883A1/en
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
    • G01N21/25—Colour; Spectral properties, i.e. comparison of effect of material on the light at two or more different wavelengths or wavelength bands
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/90—Determination of colour characteristics
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/50—Depth or shape recovery
    • G06T7/55—Depth or shape recovery from multiple images
    • G06T7/593—Depth or shape recovery from multiple images from stereo images
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01J—MEASUREMENT OF INTENSITY, VELOCITY, SPECTRAL CONTENT, POLARISATION, PHASE OR PULSE CHARACTERISTICS OF INFRARED, VISIBLE OR ULTRAVIOLET LIGHT; COLORIMETRY; RADIATION PYROMETRY
    • G01J3/00—Spectrometry; Spectrophotometry; Monochromators; Measuring colours
    • G01J3/02—Details
    • G01J3/0278—Control or determination of height or angle information for sensors or receivers
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01J—MEASUREMENT OF INTENSITY, VELOCITY, SPECTRAL CONTENT, POLARISATION, PHASE OR PULSE CHARACTERISTICS OF INFRARED, VISIBLE OR ULTRAVIOLET LIGHT; COLORIMETRY; RADIATION PYROMETRY
    • G01J3/00—Spectrometry; Spectrophotometry; Monochromators; Measuring colours
    • G01J3/02—Details
    • G01J3/0297—Constructional arrangements for removing other types of optical noise or for performing calibration
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01J—MEASUREMENT OF INTENSITY, VELOCITY, SPECTRAL CONTENT, POLARISATION, PHASE OR PULSE CHARACTERISTICS OF INFRARED, VISIBLE OR ULTRAVIOLET LIGHT; COLORIMETRY; RADIATION PYROMETRY
    • G01J3/00—Spectrometry; Spectrophotometry; Monochromators; Measuring colours
    • G01J3/28—Investigating the spectrum
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01J—MEASUREMENT OF INTENSITY, VELOCITY, SPECTRAL CONTENT, POLARISATION, PHASE OR PULSE CHARACTERISTICS OF INFRARED, VISIBLE OR ULTRAVIOLET LIGHT; COLORIMETRY; RADIATION PYROMETRY
    • G01J3/00—Spectrometry; Spectrophotometry; Monochromators; Measuring colours
    • G01J3/28—Investigating the spectrum
    • G01J3/42—Absorption spectrometry; Double beam spectrometry; Flicker spectrometry; Reflection spectrometry
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00—Pattern recognition
    • G06F18/20—Analysing
    • G06F18/21—Design or setup of recognition systems or techniques; Extraction of features in feature space; Blind source separation
    • G06F18/213—Feature extraction, e.g. by transforming the feature space; Summarisation; Mappings, e.g. subspace methods
    • G06F18/2135—Feature extraction, e.g. by transforming the feature space; Summarisation; Mappings, e.g. subspace methods based on approximation criteria, e.g. principal component analysis
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/50—Depth or shape recovery
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/80—Analysis of captured images to determine intrinsic or extrinsic camera parameters, i.e. camera calibration
    • G06T7/85—Stereo camera calibration
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10004—Still image; Photographic image
    • G06T2207/10012—Stereo images
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10024—Color image

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Investigating Or Analysing Materials By Optical Means (AREA)

Abstract

本申请适用于光学技术领域，提供了一种光谱反射率的确定方法，包括：获取配准深度图和目标光谱图像；从配准深度图中获取目标点的深度信息，并获取目标点的第一灰度值；根据目标点的深度信息、成像光谱设备的第一内参数和目标点在所述目标光谱图像中的第一坐标信息，计算得到目标点的三维坐标信息；根据目标点的邻域点确定目标点对应的法线向量信息；将三维坐标信息和法线向量信息输入预设漫反射板全光照模型，得到第二灰度值；获取漫反射板的反射率，根据漫反射板的反射率、第一灰度值和第二灰度值计算目标点的反射率。上述方法，避免了待测物体接收的辐照度与漫反射板接收的辐照度在某些场景下差异大，避免了光谱反射率在计算时的误差。

Description

一种光谱反射率的确定方法、装置及设备
技术领域
本申请属于光学技术领域，尤其涉及一种光谱反射率的确定方法、装置及设备。
背景技术
在进行光谱反射率的测量时，可以采用间接测量法，间接测量法直接利用光谱探测设备探测得到的目标灰度值与参考漫反射板的灰度值之比计算光谱反射率。在使用间接测量法时，一个重要的前提是待测物体接收的辐照度与漫反射板接收的辐照度要相等，也就是要求漫反射板尽可能靠近待测物体，这样才能得到最后的测量结果。
但是，在近距离观测场景下，待测物体表面的结构变化不能被忽略，且待测物体不同部位与光源的距离变化也不能被忽略，此时待测物不能被视为均一平面，因此无法用一块姿态与位置固定的漫反射板来获得待测物体不同部位所接收的辐照度。也就是说，在实际测量中，待测物体接收的辐照度与漫反射板接收的辐照度在某些场景下差异较大，漫反射板与物体表面处辐照度不同会导致在计算光谱反射率时出现误差。
发明内容
本申请实施例提供了一种光谱反射率的确定方法、装置及设备，可以解决上述问题。
第一方面，本申请实施例提供了一种光谱反射率的确定方法，包括：
获取配准深度图和目标光谱图像；
从所述配准深度图中获取目标点的深度信息，并从所述目标光谱图像中获取所述目标点的第一灰度值；
根据所述目标点的深度信息、成像光谱设备的第一内参数和所述目标点在所述目标光谱图像中的第一坐标信息，计算得到所述目标点在所述成像光谱设备对应的坐标系下的三维坐标信息；
根据所述目标点的邻域点确定所述目标点对应的法线向量信息；
将所述三维坐标信息和所述法线向量信息输入预设漫反射板全光照模型，得到第二灰度值；
获取所述漫反射板的反射率，根据所述漫反射板的反射率、所述第一灰度值和所述第二灰度值计算所述目标点的反射率。
进一步地，所述获取配准深度图，包括：
获取由3D测量设备输出的初始深度图；
根据目标外参数、成像光谱设备的第一内参数和所述3D测量设备的第二内参数，将所述初始深度图转换为配准深度图。
进一步地，在所述获取配准深度图和目标光谱图像之前，还包括：
获取初始光谱图像和暗场图像；
根据所述初始光谱图像和所述暗场图像得到目标光谱图像。
进一步地，在所述将所述三维坐标信息和所述法线向量信息输入预设漫反射板全光照模型，得到第二灰度值之前，还包括：
获取目标波长下各个预设的位置姿态的样本数据；所述样本数据包括样本点的样本灰度值、样本法线向量信息和样本三维坐标信息；
对所述样本数据进行拟合处理，得到预设漫反射板全光照模型。
进一步地，在所述获取所述漫反射板的反射率，根据所述漫反射板的反射率、所述第一灰度值和所述第二灰度值计算所述目标点的反射率之后，还包括：
根据所述配准深度图中所有所述目标点的反射率，确定所述待测物体的光谱反射率曲线。
进一步地，所述根据所述目标点的邻域点确定所述目标点对应的法线向量信息，包括：
根据所述目标点的邻域点确定所述邻域点所形成的空间曲面，并根据所述空间曲面获取所述目标点对应法线向量信息。
第二方面，本申请实施例提供了一种光谱反射率的确定装置，包括：
第一获取单元，用于获取配准深度图和目标光谱图像；
第二获取单元，用于从所述配准深度图中获取目标点的深度信息，并从所述目标光谱图像中获取所述目标点的第一灰度值；
第一计算单元，用于根据所述目标点的深度信息、成像光谱设备的第一内参数和所述目标点在所述目标光谱图像中的第一坐标信息，计算得到所述目标点在所述成像光谱设备对应的坐标系下的三维坐标信息；
确定单元，用于根据所述目标点的邻域点确定所述目标点对应的法线向量信息；
第一处理单元，用于将所述三维坐标信息和所述法线向量信息输入预设漫反射板全光照模型，得到第二灰度值；
第二计算单元，用于获取所述漫反射板的反射率，根据所述漫反射板的反射率、所述第一灰度值和所述第二灰度值计算所述目标点的反射率。
进一步地，所述第一获取单元，具体用于：
获取由3D测量设备输出的初始深度图；
根据目标外参数、成像光谱设备的第一内参数和所述3D测量设备的第二内参数，将所述初始深度图转换为配准深度图。
进一步地，光谱反射率的确定装置，还包括：
第三获取单元，用于获取初始光谱图像和暗场图像；
第二处理单元，用于根据所述初始光谱图像和所述暗场图像得到目标光谱图像。
进一步地，光谱反射率的确定装置，还包括：
第三获取单元，用于获取目标波长下各个预设的位置姿态的样本数据；所述样本数据包括样本点的样本灰度值、样本法线向量信息和样本三维坐标信息；
第三处理单元，用于对所述样本数据进行拟合处理，得到预设漫反射板全光照模型。
进一步地，光谱反射率的确定装置，还包括：
第四处理单元，用于根据所述配准深度图中所有所述目标点的反射率，确定所述待测物体的光谱反射率曲线。
进一步地，所述确定单元，具体用于：
根据所述目标点的邻域点确定所述邻域点所形成的空间曲面，并根据所述空间曲面获取所述目标点对应法线向量信息。
第三方面，本申请实施例提供了一种光谱反射率的确定设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述第一方面所述的光谱反射率的确定方法。
第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述第一方面所述的光谱反射率的确定方法。
本申请实施例中，获取配准深度图和目标光谱图像；从配准深度图中获取目标点的深度信息，并获取目标点的第一灰度值；根据目标点的深度信息、成像光谱设备的第一内参数和目标点在所述目标光谱图像中的第一坐标信息，计算得到目标点的三维坐标信息；根据目标点的邻域点确定目标点对应的法线向量信息；将三维坐标信息和法线向量信息输入预设漫反射板全光照模型，得到第二灰度值；获取漫反射板的反射率，根据漫反射板的反射率、第一灰度值和第二灰度值计算目标点的反射率。上述方法，针对面光源或其他复杂光照条件，在进行光谱反射率的测量时，通过对一个确定位置与姿态的漫反射板的灰度值进行修正，得到一个与待测物体三维形貌完全相同的“漫反射体”，放在与待测物体完全相同的位置，此时“漫反射体”的各个部位与待测物体的相同部位接收到的辐照度完全相同，再来计算光谱反射率。这样就避免了待测物体接收的辐照度与漫反射板接收的辐照度在某些场景下差异较大，进一步避免了光谱反射率在计算时可能出现的误差，也可以为近距光谱应用提供更精确的数据源。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述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申请的一些实施例，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是本申请提供的假体人脸的拍摄场景的示意图；
图2是本申请第一实施例提供的一种光谱反射率的确定方法的示意流程图；
图3是本申请第一实施例提供的一种光谱反射率的确定方法中S104细化的示意流程图；
图4是本申请第一实施例提供的一种光谱反射率的确定方法中第一线段和第一夹角的示意图；
图5是本申请第二实施例提供的另一种光谱反射率的确定方法的示意流程图；
图6是本申请第三实施例提供的光谱反射率的确定设备的示意图；
图7是本申请第四实施例提供的光谱反射率的确定设备的示意图。
具体实施方式
以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本申请实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本申请。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本申请的描述。
应当理解，当在本申请说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。
还应当理解，在本申请说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。
另外，在本申请说明书和所附权利要求书的描述中，术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
在本申请说明书中描述的参考“一个实施例”或“一些实施例”等意味着在本申请的一个或多个实施例中包括结合该实施例描述的特定特征、结构或特点。由此，在本说明书中的不同之处出现的语句“在一个实施例中”、“在一些实施例中”、“在其他一些实施例中”、“在另外一些实施例中”等不是必然都参考相同的实施例，而是意味着“一个或多个但不是所有的实施例”，除非是以其他方式另外特别强调。术语“包括”、“包含”、“具有”及它们的变形都意味着“包括但不限于”，除非是以其他方式另外特别强调。
在进行光谱反射率的测量时，可以采用的方法有：直接测量法与间接测量法。
直接测量法一般只在实验室内使用。测量中精确控制实验环境与实验条件，利用精密的光学仪器测量目标表面各个波长下反射的光功率与接收的光功率，利用二者之比计算光谱反射率。直接测量法对测量要求较为苛刻，应用不够广泛。
间接测量法直接利用光谱探测设备探测得到的目标灰度值(DN值)与参考漫反射板的灰度值之比计算光谱反射率。间接测量法由于操作简便，对测量环境与设备的要求低，因而应用十分广泛。举例来说，图1为假体人脸的拍摄场景(700nm图像)，利用成像光谱仪拍摄场景各个波段的光谱图像，场景中除了有待测物体之外，在靠近待测物体处还放置了一块漫反射板。漫反射板具有朗伯发射特性，其反射率已知且在各个方向上反射的亮度是相同的。为了计算假体人脸额头上一点A的反射率曲线，进行如下操作：
1)利用成像光谱仪拍摄场景数据，得到各个波段下的光谱图像；
2)遮挡成像光谱仪镜头，拍摄暗场数据，得到各个波段下的暗场图像；
3)以图示700nm为例，读取700nm光谱图像中A点的灰度值，假设为112，读取700nm暗场图像中A点的灰度值，假设为12；
7)计算700nm光谱图像中漫反射板区域的平均灰度值，假设为210，计算700nm暗场图像中漫反射板区域的平均灰度值，假设为10；
5)已知漫反射板在700nm的反射率为98％，则A点在700nm的反射率为(112-12)/(210-10)*98％＝79％；
对各个波长的光谱图像重复上述步骤3-5，即得到A点在各个波长处的反射率数据。
上述过程可以用如下公式表示：
Figure BDA0003142579980000071
ρ:反射率
0:待测目标
1:参考漫反射板
DN0与DN1为已扣除暗背景的灰度值
其中，间接测量法利用灰度值的比值计算反射率，其理论推导如下：
Figure BDA0003142579980000072
Es:sensor表面pixel处的辐照度
L:物体辐亮度
M:物体辐射出射度
E:物体表面辐照度
通过上述公式可以看出，在间接测量法中，有一个重要假设：待测物体接收的辐照度E0与漫反射板接收的辐照度E1相等，这也是间接测量法中漫反射板尽可能靠近物体的原因。
但是，在实际测量中上述假设并不总是成立的，即待测物体接收的辐照度与漫反射板接收的辐照度在某些场景下差异较大。
在大尺度观测场景下，如远距离测量场景或遥感场景中的卫星观测、无人机观测等，待测物体表面的结构变化被尺度略去，只表现出宏观的观测特性，待测物体表面可以被视为均匀平面。同时，又由于待测物体与光源(如太阳)的距离远，场景中的光照较为均匀。此时在待测物体附近放置漫反射板，则漫反射板与待测物体接收的辐照度可以认为是相同的。
但是，在近距离观测场景下，待测物体表面的结构变化不能被忽略，且待测物体不同部位与光源的距离变化也不能被忽略，此时待测物体不能被视为均一平面，因此无法用一块姿态与位置固定的漫反射板来获得待测物体不同部位所接收的辐照度。
也就是说，在实际测量中，待测物体接收的辐照度与漫反射板接收的辐照度在某些场景下差异较大，漫反射板与物体表面处辐照度不同会导致在计算光谱反射率时出现误差。
为了解决这一问题，本实施例提出了一种光谱反射率的确定方法。请参见图2，图2是本申请第一实施例提供的一种光谱反射率的确定方法的示意流程图。本实施例中一种光谱反射率的确定方法的执行主体为具有光谱反射率的确定功能的设备。
在对光谱反射率的确定方法进行详细的说明前，先说明一下实施该方法所使用的硬件设备，包括：成像光谱设备、3D测量设备、照明设备。
其中，成像光谱设备可以是目前常见的成像光谱仪，如光栅式、旋转滤光片式、画幅式等；也可以是一些新型的成像光谱仪，如滤光片阵列式。其特点是可以输出各个波段/通道的光谱图像。
3D测量设备可以是结构光传感器、TOF传感器或双目传感器等。其特点是可以输出深度图像。
照明设备可以是点光源，几何尺寸较小，向空间各方向均匀发光，也可以是面光源或复杂形式的光源，甚至是各种复杂光源的组合。光源需要在测量期间保持稳定发光强度或光源组合不能有较大变动。在本实施例中，照明设备为点光源。
在实施本实施例的方法前，需要对硬件进行标定，利用相机标定方法标定3D测量设备的内参、成像光谱设备的内参以及二者之间的外参，精确测量点光源与成像光谱设备之间的距离信息，即光源到成像光谱设备测量坐标系的平移向量。标定完成后在整个光谱反射率的确定的期间保持三者之间的相对位姿不变。
如图2所示的光谱反射率的确定方法可以包括：
S101：获取配准深度图和目标光谱图像。
设备获取配准深度图和目标光谱图像。其中，配准深度图是成像光谱设备观测得到的深度图。目标光谱图像可以为扣除暗场数据后的光谱图像。
具体来说，在获取配准深度图时，设备获取由3D测量设备输出的初始深度图；根据目标外参数、成像光谱设备的第一内参数和所述3D测量设备的第二内参数，将初始深度图转换为配准深度图。其中，目标外参数、成像光谱设备的第一内参数和3D测量设备的第二内参数，是在硬件标定时，标定得到的。目标外参数为点光源与成像光谱设备之间的距离信息，即光源到成像光谱设备测量坐标系的平移向量。设备将3D测量设备输出的初始深度图转换为成像光谱设备观测得到的配准深度图，实际上就是实现了光谱数据与3D数据逐像素的配准。
在进行转换时，可以采用如下公式，对初始深度图中的每一个点对应的深度值进行转换，具体公式如下：
Figure BDA0003142579980000091
其中，Kd为3D测量设备的第二内参数；Ks为成像光谱设备的第一内参数，目标外参数包括3D测量设备到光谱测量设备的旋转矩阵与平移向量，分别记为Rd2s与Td2s；dd为3D测量设备输出的初始深度图中一点[ud,vd]对应的深度值，可从初始深度图中读取；ds为转换后成像光谱设备配准深度图中对应点[us,vs]的深度值。根据上式遍历初始深度图，可得到一张与成像光谱设备输出的目标光谱图像逐像素对应的配准深度图，从而实现深度图像数据与光谱图像数据的配准。
在获取目标光谱图像时，设备可以获取初始光谱图像和暗场图像；根据初始光谱图像和暗场图像得到目标光谱图像。具体来说，待光源发光稳定后，利用成像光谱仪采集场景的光谱图像；遮挡成像光谱仪镜头，拍摄暗场数据，得到暗场图像；将各个波段的初始光谱图像的图像数据减去相应波段的暗场图像的暗场数据，得到扣除暗场后的目标光谱图像。
S102：从所述配准深度图中获取目标点的深度信息以及漫反射板的深度信息。
设备从配准深度图中获取目标点的深度信息以及漫反射板的深度信息。具体来说，目标点的深度信息以及漫反射板的深度信息可以直接从配准深度图中读取到。举例来说，假设A点在目标光谱图像中的坐标为(m,n)，则直接读取配准深度图中坐标为(m,n)的点的深度值，即为A点的深度信息。
其中，目标点为某波段目标光谱图像中待测物体上的任一点。
S103：从所述目标光谱图像中获取所述目标点的第一灰度值和所述漫反射板的第二灰度值。
设备从目标光谱图像中获取目标点的第一灰度值和漫反射板的第二灰度值，目标点的第一灰度值和漫反射板的第二灰度值可以从目标光谱图像中直接读取。
S104：根据所述目标点的深度信息和所述漫反射板的深度信息对所述第二灰度值进行修正，得到第三灰度值。
设备根据目标点的深度信息和漫反射板的深度信息对第二灰度值进行修正，得到第三灰度值。设备可以根据目标点的深度信息和漫反射板的深度信息，计算目标点的三维坐标和漫反射板的三维坐标，设备再获取目标点邻域内的点的三维坐标，通过上述这些点的三维坐标，对第二灰度值进行修正，得到修正后的第三灰度值。
其中，需要说明的是，利用三维坐标数据对漫反射板灰度值进行修正的原理为点光源辐照度的距离平方反比定律，说明如下：
若已知点光源向空间辐射的强度为I，则物体表面接收的辐照度与物体距点光源的距离成反比，与光照方向与法线夹角的余弦成正比。由此可知，由于点C与点A两点距光源的距离不同，两点的光照方向与法线夹角不同，因此C点处接收到的辐照度与A点接收的辐照度是不相同的，因此用对C点观测得到的灰度值进行反射率计算会存在误差。利用三维坐标数据，可以对C点的灰度值进行修正。
这个问题可以描述为：已知漫发射板在已知位置姿态下观测的灰度值，求漫反射板在指定位置姿态下(与目标A点的位姿相同)观测的灰度值。利用点光源辐照度的距离平方反比定律，可以得到改变位姿后漫反射板辐照度的修正系数，由于辐照度与灰度值的正比例关系，这个系数即为观测灰度值的修正系数。
具体来说，S104可以包括S1041～S1043，如图3所示，S1041～S1043具体如下：
S1041：根据所述目标点的深度信息计算点光源和所述目标点之间的第一线段的第一距离，并且计算所述第一线段和所述目标点对应法线之间的第一夹角的第一角度。
设备根据目标点的深度信息计算点光源和目标点之间的第一线段的第一距离，并且计算第一线段和所述目标点对应法线之间的第一夹角的第一角度。具体来说，如图4所示，图4中，点A为目标点，点B为点光源，点C为漫反射板的中心点。线段AB为点光源和目标点之间的第一线段，标记第一线段AB的第一距离为d0，第一线段AB和目标点A对应法线之间的第一夹角为θ0。
具体来说，设备根据目标点的深度信息计算点光源和目标点之间的第一线段的第一距离。设备可以计算得到点光源和目标点的坐标，根据两者的坐标信息求得第一距离。设备根据目标点的深度信息、成像光谱设备的第一内参数和目标点在所述目标光谱图像中的第一坐标信息，计算得到目标点在成像光谱设备对应的坐标系下的第一三维坐标；具体可以采用如下公式：
Figure BDA0003142579980000121
其中，(X,Y,Z)为目标点在成像光谱设备对应的坐标系下的第一三维坐标，(us,vs)为目标光谱图像中该点的图像坐标，Ks为成像光谱设备的第一内参数，ds为该点的深度值。
同理，设备从配准深度图中获取点光源的深度信息，并且根据点光源的深度信息、成像光谱设备的第一内参数和点光源在所述目标光谱图像中的第二坐标信息，计算得到点光源在所述成像光谱设备对应的坐标系下的第二三维坐标；第二三维坐标的计算方法可以参阅第一三维坐标的计算方法中的相关描述，此处不再赘述。
在计算得到第一三维坐标和第二三维坐标后，设备根据第一三维坐标和第二三维坐标计算点光源和目标点之间的第一线段的第一距离。举例来说，已知目标点A点的坐标(X,Y,Z)，点光源B的坐标也是已知的(X1,Y1,Z1)，则第一距离d0＝|AB|＝[(X-X1)2+(Y-Y1)2+(Z-Z1)2]1/2。
在计算第一线段和目标点对应法线之间的第一夹角的第一角度时，设备获取目标点的邻域点所形成的空间曲面，并根据空间曲面获取目标点对应法线向量；根据第一三维坐标和第二三维坐标计算点光源和目标点之间的目标向量；根据法线向量和目标向量确定第一线段和目标点对应法线之间的第一夹角的第一角度。
具体来说，设备需要先获取目标点的邻域点，目标点的邻域，不做具体限定，比如可以选择以目标点为中心，21*21像素窗口，或31*31像素，或71*71像素，作为目标点的邻域。其中，在确定邻域时，一般选宽度为奇数的窗口。
目标点的邻域点所形成的空间曲面即为这些邻域点的形成的表面轮廓，具体可以通过确定这些邻域点的三维坐标来确定，这里计算邻域点的三维坐标的方法可以参阅上文中第一三维坐标的计算方法，此处不再赘述。其中，邻域的深度值也是根据其像素坐标，从配准深度图中读取得到。假设在目标光谱图像中选择了以A点为中心，21*21的窗口作为A点的邻域，则对邻域中的每一邻域点遍历求解其三维坐标，最终求得的441个点的三维坐标即构成了A点邻域的点云数据，即为目标点的邻域点所形成的空间曲面。
然后，设备可以根据主成分分析算法对空间曲面进行分析计算，获取目标点对应法线向量。设备根据第一三维坐标和第二三维坐标计算点光源和目标点之间的目标向量，目标向量AB＝(X1-X,Y1-Y,Z1-Z)。
设备根据法线向量和目标向量确定第一线段和目标点对应法线之间的第一夹角的第一角度，法线向量为n，目标向量为m，则第一夹角的第一角度θ0＝arccos(m*n/|m||n|)。
S1042：根据所述漫反射板的深度信息计算所述点光源和所述漫反射板的中心点之间的第二线段的第二距离，并且计算所述第二线段和所述漫反射板对应法线之间的第二夹角的第二角度。
在S1042中，第二距离和第二角度的计算方法，具体细节可以参阅S1071中的相关描述，此处不再赘述。
采用S1041中类似的方法，求得第二线段的，以及第二夹角的第二角度θ1。
S1043：根据所述第一距离、所述第二距离、所述第一角度和所述第二角度对所述第二灰度值进行修正，得到所述第三灰度值。
设备根据第一距离、第二距离、第一角度和第二角度对第二灰度值进行修正，得到第三灰度值，具体可以根据如下公式进行修正：
Figure BDA0003142579980000131
其中，DN2为第三灰度值，DN1为第二灰度值，θ0为第一角度，θ1为第二角度，d0为第一距离，d1为第二距离。
S105：获取所述漫反射板的反射率，根据所述漫反射板的反射率、所述第一灰度值和所述第三灰度值计算所述目标点的反射率。
设备获取漫反射板的反射率，根据漫反射板的反射率、第一灰度值DN0和第三灰度值计算目标点的反射率。已知漫反射板的反射率为ρr利用修正后的第二灰度值DN2计算目标点反射率ρA如下：
Figure BDA0003142579980000141
设备可以对待测物体上的每一个目标点进行上述计算，得到所有目标点的反射率，对所有波段重复上述操作，然后，设备根据所有目标点的反射率，确定待测物体所有点的光谱反射率曲线。
本申请实施例中，获取配准深度图和目标光谱图像；从配准深度图中获取目标点的深度信息以及漫反射板的深度信息；从目标光谱图像中获取目标点的第一灰度值和漫反射板的第二灰度值；根据目标点的深度信息和漫反射板的深度信息对第二灰度值进行修正，得到第三灰度值；获取漫反射板的反射率，根据漫反射板的反射率、第一灰度值和第三灰度值计算目标点的反射率。上述方法，当照明设备为点光源时，在进行光谱反射率的测量时，通过对一个确定位置与姿态的漫反射板的灰度值进行修正，得到一个与待测物体三维形貌完全相同的“漫反射体”，放在与待测物体完全相同的位置，此时“漫反射体”的各个部位与待测物体的相同部位接收到的辐照度完全相同，再来计算光谱反射率。这样就避免了待测物体接收的辐照度与漫反射板接收的辐照度在某些场景下差异较大，进一步避免了光谱反射率在计算时可能出现的误差，也可以为近距光谱应用提供更精确的数据源。
上述实施例中，提供了照明设备为点光源的方法，针对面光源或其他复杂光照条件，可以采用如下方式来确定目标点的反射率。请参见图5，图5是本申请第二实施例提供的另一种光谱反射率的确定方法的示意流程图。本实施例中一种光谱反射率的确定方法的执行主体为具有光谱反射率的确定功能的设备。
本实施例中，所使用的硬件设备以及硬件标定的方式与第一实施例中完全相同，此处不再赘述。
如图5所示的光谱反射率的确定方法可以包括：
S201：获取配准深度图和目标光谱图像。
设备获取配准深度图和目标光谱图像。其中，配准深度图是成像光谱设备观测得到的深度图。目标光谱图像可以为扣除暗场数据后的光谱图像。
具体来说，在获取配准深度图时，获取由3D测量设备输出的初始深度图；根据目标外参数、成像光谱设备的第一内参数和3D测量设备的第二内参数，将所述初始深度图转换为配准深度图。
在获取目标光谱图像时，设备获取初始光谱图像和暗场图像；根据初始光谱图像和暗场图像得到目标光谱图像。
其中，S201中获取配准深度图和目标光谱图像的方式与相关的细节，与第一实施例中的S101一致，可以参阅S101中的相关描述，此处不再赘述。
S202：从所述配准深度图中获取目标点的深度信息，并从所述目标光谱图像中获取所述目标点的第一灰度值。
设备选取目标点，目标点为某波段目标光谱图像中待测物体上的任一点。设备从配准深度图中获取目标点的深度信息。具体来说，目标点的深度信息可以直接从配准深度图中读取到。举例来说，假设A点在目标光谱图像中的坐标为(m,n)，则直接读取配准深度图中坐标为(m,n)的点的深度值，即为A点的深度信息。
设备从目标光谱图像中获取目标点的第一灰度值，目标点的第一灰度值可以从目标光谱图像中直接读取。
S203：根据所述目标点的深度信息、成像光谱设备的第一内参数和所述目标点在所述目标光谱图像中的第一坐标信息，计算得到所述目标点在所述成像光谱设备对应的坐标系下的三维坐标信息。
S203中，计算目标点在成像光谱设备对应的坐标系下的三维坐标信息与第一实施例中S1071中设备根据目标点的深度信息、成像光谱设备的第一内参数和目标点在所述目标光谱图像中的第一坐标信息，计算得到目标点在成像光谱设备对应的坐标系下的第一三维坐标的方法完全一致，可以参阅S1071中的相关描述，此处不再赘述。
S204：根据所述目标点的邻域点确定所述目标点对应的法线向量信息。
设备根据目标点的邻域点确定目标点对应的法线向量信息，设备先确定目标点的邻域点，目标点的邻域，不做具体限定，比如可以选择以目标点为中心，21*21像素窗口，或31*31像素，或71*71像素，作为目标点的邻域。其中，在确定邻域时，一般选宽度为奇数的窗口。
设备可以根据目标点的邻域点确定目标点对应的法线向量信息，可以利用预设的算法对邻域点的坐标进行计算，得到目标点对应的法线向量信息。
具体来说，设备根据目标点的邻域点确定邻域点所形成的空间曲面，并根据空间曲面获取目标点对应法线向量信息。目标点的邻域点所形成的空间曲面即为这些邻域点的形成的表面轮廓，具体可以通过确定这些邻域点的三维坐标来确定，这里计算邻域点的三维坐标的方法可以第一实施例中第一三维坐标的计算方法，此处不再赘述。设备可以根据主成分分析算法对空间曲面进行分析计算，获取目标点对应法线向量信息。
S205：将所述三维坐标信息和所述法线向量信息输入预设漫反射板全光照模型，得到第二灰度值。
设备中存储预设漫反射板全光照模型，其中，预设漫反射板全光照模型的输入为三维坐标信息和法线向量信息，三维坐标信息和所述法线向量信息的输出为修正后的第二灰度值。预设漫反射板全光照模型可以是直接由设备预先训练好，也可以由其他设备预先完成训练后，移植到本端设备中。
设备将三维坐标信息和法线向量信息输入预设漫反射板全光照模型，得到第二灰度值。第二灰度值即为在当前复杂光照条件下，与目标点A点相同距离与姿态的漫反射板的观测灰度值。
一种实施方式中，设备可以预先进行建模，通过对获取到的数据进行拟合，得到预设漫反射板全光照模型。在建模阶段，首先固定某一波长，设为目标波长，获取某个位置姿态的数据。设备获取目标波长下各个预设的位置姿态的样本数据，对样本数据进行拟合处理，得到预设漫反射板全光照模型。
其中，样本数据包括样本点的样本灰度值、样本法线向量信息和样本三维坐标信息。以漫反射板中心点C点为例，提取漫反射板中心点C的样本灰度值DN，漫反射板中心点C点的样本三维坐标信息(X,Y,Z)，漫反射板的样本法线向量信息[m,n,k]，得到一组数据[DN,X,Y,Z,m,n,k]；提取该波长下各个预设的位置姿态的数据。利用所有的这些数据，拟合漫反射板样本灰度值DN与(X,Y,Z,m,n,k)的关系。拟合函数的具体形式不做限定，可以统一表示如下：
DN＝F(X,Y,Z,m,n,k)
即当光照条件固定时，给定漫反射板的任意距离与姿态，模型可以输出成像光谱仪对该位置姿态的漫反射板的观测灰度值。对成像光谱仪工作的所有波段进行上述操作，即可得到漫反射板全光照模型，即预设漫反射板全光照模型。
S206：获取所述漫反射板的反射率，根据所述漫反射板的反射率、所述第一灰度值和所述第二灰度值计算所述目标点的反射率。
设备获取漫反射板的反射率，根据漫反射板的反射率、第一灰度值DN0和第二灰度值DN2计算目标点的反射率。已知漫反射板的反射率为ρr利用修正后的第二灰度值DN2计算目标点反射率ρA如下：
Figure BDA0003142579980000171
设备可以对待测物体上的每一个目标点进行上述计算，得到所有目标点的反射率，对所有波段重复上述操作，然后，设备根据所有目标点的反射率，确定待测物体所有点的光谱反射率曲线。
本申请实施例中，获取配准深度图和目标光谱图像；从配准深度图中获取目标点的深度信息，并获取目标点的第一灰度值；根据目标点的深度信息、成像光谱设备的第一内参数和目标点在所述目标光谱图像中的第一坐标信息，计算得到目标点的三维坐标信息；根据目标点的邻域点确定目标点对应的法线向量信息；将三维坐标信息和法线向量信息输入预设漫反射板全光照模型，得到第二灰度值；获取漫反射板的反射率，根据漫反射板的反射率、第一灰度值和第二灰度值计算目标点的反射率。上述方法，针对面光源或其他复杂光照条件，在进行光谱反射率的测量时，通过对一个确定位置与姿态的漫反射板的灰度值进行修正，得到一个与待测物体三维形貌完全相同的“漫反射体”，放在与待测物体完全相同的位置，此时“漫反射体”的各个部位与待测物体的相同部位接收到的辐照度完全相同，再来计算光谱反射率。这样就避免了待测物体接收的辐照度与漫反射板接收的辐照度在某些场景下差异较大，进一步避免了光谱反射率在计算时可能出现的误差，也可以为近距光谱应用提供更精确的数据源。
应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限定。
请参见图6，图6是本申请第三实施例提供的光谱反射率的确定设备的示意图。包括的各单元用于执行图5对应的实施例中的各步骤。具体请参阅图5对应的实施例中的相关描述。为了便于说明，仅示出了与本实施例相关的部分。
参见图6，光谱反射率的确定设备6包括：
第一获取单元610，用于获取配准深度图和目标光谱图像；
第二获取单元620，用于从所述配准深度图中获取目标点的深度信息，并从所述目标光谱图像中获取所述目标点的第一灰度值；
第一计算单元630，用于根据所述目标点的深度信息、成像光谱设备的第一内参数和所述目标点在所述目标光谱图像中的第一坐标信息，计算得到所述目标点在所述成像光谱设备对应的坐标系下的三维坐标信息；
确定单元640，用于根据所述目标点的邻域点确定所述目标点对应的法线向量信息；
第一处理单元650，用于将所述三维坐标信息和所述法线向量信息输入预设漫反射板全光照模型，得到第二灰度值；
第二计算单元660，用于获取所述漫反射板的反射率，根据所述漫反射板的反射率、所述第一灰度值和所述第二灰度值计算所述目标点的反射率。
进一步地，所述第一获取单元610，具体用于：
获取由3D测量设备输出的初始深度图；
根据目标外参数、成像光谱设备的第一内参数和所述3D测量设备的第二内参数，将所述初始深度图转换为配准深度图。
进一步地，光谱反射率的确定装置6，还包括：
第三获取单元，用于获取初始光谱图像和暗场图像；
第二处理单元，用于根据所述初始光谱图像和所述暗场图像得到目标光谱图像。
进一步地，光谱反射率的确定装置6，还包括：
第三获取单元，用于获取目标波长下各个预设的位置姿态的样本数据；所述样本数据包括样本点的样本灰度值、样本法线向量信息和样本三维坐标信息；
第三处理单元，用于对所述样本数据进行拟合处理，得到预设漫反射板全光照模型。
进一步地，光谱反射率的确定装置6，还包括：
第四处理单元，用于根据所述配准深度图中所有所述目标点的反射率，确定所述待测物体的光谱反射率曲线。
进一步地，所述确定单元640，具体用于：
根据所述目标点的邻域点确定所述邻域点所形成的空间曲面，并根据所述空间曲面获取所述目标点对应法线向量信息。
图7是本申请第四实施例提供的光谱反射率的确定设备的示意图。如图7所示，该实施例的光谱反射率的确定设备7包括：处理器70、存储器71以及存储在所述存储器71中并可在所述处理器70上运行的计算机程序72，例如光谱反射率的确定程序。所述处理器70执行所述计算机程序72时实现上述各个光谱反射率的确定方法实施例中的步骤，例如图5所示的步骤201至206。或者，所述处理器70执行所述计算机程序72时实现上述各装置实施例中各模块/单元的功能，例如图6所示模块610至660的功能。
示例性的，所述计算机程序72可以被分割成一个或多个模块/单元，所述一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器71中，并由所述处理器70执行，以完成本申请。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述所述计算机程序72在所述光谱反射率的确定设备7中的执行过程。例如，所述计算机程序72可以被分割成第一获取单元、第二获取单元、第一计算单元、确定单元、第一处理单元、第二计算单元，各单元具体功能如下：
第一获取单元，用于获取配准深度图和目标光谱图像；
第二获取单元，用于从所述配准深度图中获取目标点的深度信息，并从所述目标光谱图像中获取所述目标点的第一灰度值；
第一计算单元，用于根据所述目标点的深度信息、成像光谱设备的第一内参数和所述目标点在所述目标光谱图像中的第一坐标信息，计算得到所述目标点在所述成像光谱设备对应的坐标系下的三维坐标信息；
确定单元，用于根据所述目标点的邻域点确定所述目标点对应的法线向量信息；
第一处理单元，用于将所述三维坐标信息和所述法线向量信息输入预设漫反射板全光照模型，得到第二灰度值；
第二计算单元，用于获取所述漫反射板的反射率，根据所述漫反射板的反射率、所述第一灰度值和所述第二灰度值计算所述目标点的反射率。
所述光谱反射率的确定设备可包括，但不仅限于，处理器70、存储器71。本领域技术人员可以理解，图7仅仅是光谱反射率的确定设备7的示例，并不构成对光谱反射率的确定设备7的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述光谱反射率的确定设备还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
所称处理器70可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
所述存储器71可以是所述光谱反射率的确定设备7的内部存储单元，例如光谱反射率的确定设备7的硬盘或内存。所述存储器71也可以是所述光谱反射率的确定设备7的外部存储设备，例如所述光谱反射率的确定设备7上配备的插接式硬盘，智能存储卡(SmartMedia Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，所述光谱反射率的确定设备7还可以既包括所述光谱反射率的确定设备7的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器71用于存储所述计算机程序以及所述光谱反射率的确定设备所需的其他程序和数据。所述存储器71还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
需要说明的是，上述装置/单元之间的信息交互、执行过程等内容，由于与本申请方法实施例基于同一构思，其具体功能及带来的技术效果，具体可参见方法实施例部分，此处不再赘述。
本申请实施例还提供了一种网络设备，该网络设备包括：至少一个处理器、存储器以及存储在所述存储器中并可在所述至少一个处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任意各个方法实施例中的步骤。
本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现可实现上述各个方法实施例中的步骤。
本申请实施例提供了一种计算机程序产品，当计算机程序产品在移动终端上运行时，使得移动终端执行时实现可实现上述各个方法实施例中的步骤。
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请实现上述实施例方法中的全部或部分流程，可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质至少可以包括：能够将计算机程序代码携带到拍照装置/终端设备的任何实体或装置、记录介质、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，RandomAccess Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质。例如U盘、移动硬盘、磁碟或者光盘等。在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不可以是电载波信号和电信信号。
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。
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单元及算法步骤，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申请的范围。
在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置/网络设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置/网络设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
以上所述实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种光谱反射率的确定方法，其特征在于，包括：
获取配准深度图和目标光谱图像；
从所述配准深度图中获取目标点的深度信息，并从所述目标光谱图像中获取所述目标点的第一灰度值；
根据所述目标点的深度信息、成像光谱设备的第一内参数和所述目标点在所述目标光谱图像中的第一坐标信息，计算得到所述目标点在所述成像光谱设备对应的坐标系下的三维坐标信息；
根据所述目标点的邻域点确定所述目标点对应的法线向量信息；
将所述三维坐标信息和所述法线向量信息输入预设漫反射板全光照模型，得到第二灰度值；
获取所述漫反射板的反射率，根据所述漫反射板的反射率、所述第一灰度值和所述第二灰度值计算所述目标点的反射率。
2.如权利要求1所述的光谱反射率的确定方法，其特征在于，所述获取配准深度图，包括：
获取由3D测量设备输出的初始深度图；
根据目标外参数、成像光谱设备的第一内参数和所述3D测量设备的第二内参数，将所述初始深度图转换为配准深度图。
3.如权利要求1所述的光谱反射率的确定方法，其特征在于，在所述获取配准深度图和目标光谱图像之前，还包括：
获取初始光谱图像和暗场图像；
根据所述初始光谱图像和所述暗场图像得到所述目标光谱图像。
4.如权利要求1所述的光谱反射率的确定方法，其特征在于，在所述将所述三维坐标信息和所述法线向量信息输入预设漫反射板全光照模型，得到第二灰度值之前，还包括：
获取目标波长下各个预设的位置姿态的样本数据；所述样本数据包括样本点的样本灰度值、样本法线向量信息和样本三维坐标信息；
对所述样本数据进行拟合处理，得到预设漫反射板全光照模型。
5.如权利要求1所述的光谱反射率的确定方法，其特征在于，在所述获取所述漫反射板的反射率，根据所述漫反射板的反射率、所述第一灰度值和所述第二灰度值计算所述目标点的反射率之后，还包括：
根据所述配准深度图中所有所述目标点的反射率，确定所述待测物体的光谱反射率曲线。
6.如权利要求1所述的光谱反射率的确定方法，其特征在于，所述根据所述目标点的邻域点确定所述目标点对应的法线向量信息，包括：
根据所述目标点的邻域点确定所述邻域点所形成的空间曲面，并根据所述空间曲面获取所述目标点对应法线向量信息。
7.一种光谱反射率的确定装置，其特征在于，包括：
第一获取单元，用于获取配准深度图和目标光谱图像；
第二获取单元，用于从所述配准深度图中获取目标点的深度信息，并从所述目标光谱图像中获取所述目标点的第一灰度值；
第一计算单元，用于根据所述目标点的深度信息、成像光谱设备的第一内参数和所述目标点在所述目标光谱图像中的第一坐标信息，计算得到所述目标点在所述成像光谱设备对应的坐标系下的三维坐标信息；
确定单元，用于根据所述目标点的邻域点确定所述目标点对应的法线向量信息；
第一处理单元，用于将所述三维坐标信息和所述法线向量信息输入预设漫反射板全光照模型，得到第二灰度值；
第二计算单元，用于获取所述漫反射板的反射率，根据所述漫反射板的反射率、所述第一灰度值和所述第二灰度值计算所述目标点的反射率。
8.如权利要求7所述的光谱反射率的确定装置，其特征在于，所述第一获取单元，具体用于：
获取由3D测量设备输出的初始深度图；
根据目标外参数、成像光谱设备的第一内参数和所述3D测量设备的第二内参数，将所述初始深度图转换为配准深度图。
9.一种光谱反射率的确定设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至6任一项所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述的方法。
CN202110754926.XA 2021-06-30 2021-06-30 一种光谱反射率的确定方法、装置及设备 Active CN113409379B (zh)

Priority Applications (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110754926.XA CN113409379B (zh) 2021-06-30 2021-06-30 一种光谱反射率的确定方法、装置及设备
PCT/CN2022/080525 WO2023273412A1 (zh) 2021-06-30 2022-03-13 一种光谱反射率的确定方法、装置及设备
US18/373,888 US20240020883A1 (en) 2021-06-30 2023-09-27 Method, apparatus, and device for determining spectral reflection

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110754926.XA CN113409379B (zh) 2021-06-30 2021-06-30 一种光谱反射率的确定方法、装置及设备

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN113409379A true CN113409379A (zh) 2021-09-17
CN113409379B CN113409379B (zh) 2022-08-02

Family

ID=77681096

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202110754926.XA Active CN113409379B (zh) 2021-06-30 2021-06-30 一种光谱反射率的确定方法、装置及设备

Country Status (3)

Country Link
US (1) US20240020883A1 (zh)
CN (1) CN113409379B (zh)
WO (1) WO2023273412A1 (zh)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115082391A (zh) * 2022-06-13 2022-09-20 昂坤视觉(北京)科技有限公司 一种晶圆反射率确定方法及相关设备
WO2023273412A1 (zh) * 2021-06-30 2023-01-05 奥比中光科技集团股份有限公司 一种光谱反射率的确定方法、装置及设备
CN118464813A (zh) * 2024-07-09 2024-08-09 山东大学 一种水下目标光谱反射率计算模型的构建方法

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116330667B (zh) * 2023-03-28 2023-10-24 云阳县优多科技有限公司 一种玩具的3d打印模型设计方法及系统

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2008103486A1 (en) * 2007-02-23 2008-08-28 Duke University Scaling method for fast monte carlo simulation of diffuse reflectance spectra
CN103226832A (zh) * 2013-05-07 2013-07-31 西安电子科技大学 基于光谱反射率变化分析的多光谱遥感影像变化检测方法
US20150131090A1 (en) * 2012-04-20 2015-05-14 Office Color Science Co., Ltd. Multi-angle spectral imaging measurement method and apparatus
CN109682814A (zh) * 2019-01-02 2019-04-26 华中农业大学 一种用tof深度相机修正空间频域成像中组织体表面光照度的方法
WO2020236165A1 (en) * 2019-05-22 2020-11-26 Raytheon Company Monitoring mirror reflectance using solar illumination

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2006090897A (ja) * 2004-09-24 2006-04-06 National Univ Corp Shizuoka Univ ２種類の光源を用いた分光反射率推定方式
JP5540354B2 (ja) * 2010-04-30 2014-07-02 独立行政法人 宇宙航空研究開発機構 校正機能を備えた反射率及び反射濃度の計測方法及びそれを実施するシステム
CN113409379B (zh) * 2021-06-30 2022-08-02 奥比中光科技集团股份有限公司 一种光谱反射率的确定方法、装置及设备

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2008103486A1 (en) * 2007-02-23 2008-08-28 Duke University Scaling method for fast monte carlo simulation of diffuse reflectance spectra
US20150131090A1 (en) * 2012-04-20 2015-05-14 Office Color Science Co., Ltd. Multi-angle spectral imaging measurement method and apparatus
CN103226832A (zh) * 2013-05-07 2013-07-31 西安电子科技大学 基于光谱反射率变化分析的多光谱遥感影像变化检测方法
CN109682814A (zh) * 2019-01-02 2019-04-26 华中农业大学 一种用tof深度相机修正空间频域成像中组织体表面光照度的方法
WO2020236165A1 (en) * 2019-05-22 2020-11-26 Raytheon Company Monitoring mirror reflectance using solar illumination

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
任鹏远等: "基于多光谱成像的光谱反射率重建", 《光学技术》 *

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2023273412A1 (zh) * 2021-06-30 2023-01-05 奥比中光科技集团股份有限公司 一种光谱反射率的确定方法、装置及设备
CN115082391A (zh) * 2022-06-13 2022-09-20 昂坤视觉(北京)科技有限公司 一种晶圆反射率确定方法及相关设备
CN115082391B (zh) * 2022-06-13 2024-07-23 昂坤视觉(北京)科技有限公司 一种晶圆反射率确定方法及相关设备
CN118464813A (zh) * 2024-07-09 2024-08-09 山东大学 一种水下目标光谱反射率计算模型的构建方法

Also Published As

Publication number Publication date
WO2023273412A1 (zh) 2023-01-05
US20240020883A1 (en) 2024-01-18
CN113409379B (zh) 2022-08-02

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN113409379B (zh) 一种光谱反射率的确定方法、装置及设备
CN113533256B (zh) 一种光谱反射率的确定方法、装置及设备
CN110689581B (zh) 结构光模组标定方法、电子设备、计算机可读存储介质
WO2022100242A1 (zh) 图像处理方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质
US9325966B2 (en) Depth measurement using multispectral binary coded projection and multispectral image capture
CN110166704B (zh) 多光谱相机的校准方法及装置
US20110228052A1 (en) Three-dimensional measurement apparatus and method
CN113609907B (zh) 一种多光谱数据的获取方法、装置及设备
CN111105365B (zh) 一种纹理影像的色彩校正方法、介质、终端和装置
CN104568963A (zh) 一种基于rgb结构光的在线式三维检测装置
Zaimovic-Uzunovic et al. Influences of surface parameters on laser 3d scanning
JP2018151832A (ja) 情報処理装置、情報処理方法、および、プログラム
CN110942506B (zh) 一种物体表面纹理重建方法、终端设备及系统
CN112257713A (zh) 图像处理方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质
CN111009014A (zh) 通用成像模型正交分光成像位姿传感器的标定方法
CN113962875A (zh) 使用机器学习增强图像的方法和系统
CN108010071B (zh) 一种利用3d深度测量的亮度分布测量系统及方法
CN113639881A (zh) 色温测试方法及装置、计算机可读介质和电子设备
CN108917722B (zh) 植被覆盖度计算方法及装置
CN113052890A (zh) 一种深度真值获取方法、装置、系统及深度相机
EP3112827B1 (en) Sample target for improved accuracy of color measurements and color measurements using the same
CN112070709A (zh) 三维点云信息的采集方法、装置及电子设备
CN109741384B (zh) 深度相机的多距离检测装置及方法
CN116883465A (zh) 一种多光谱植物表型三维成像方法、系统及装置
CN115598071A (zh) 植物生长分布状态检测方法及装置

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