CN116266379A - 三维扫描的处理方法、装置和三维扫描设备 - Google Patents

三维扫描的处理方法、装置和三维扫描设备 Download PDF

Info

Publication number
CN116266379A
CN116266379A CN202111556738.2A CN202111556738A CN116266379A CN 116266379 A CN116266379 A CN 116266379A CN 202111556738 A CN202111556738 A CN 202111556738A CN 116266379 A CN116266379 A CN 116266379A
Authority
CN
China
Prior art keywords
matching
dimensional
point
frame
dimensional 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.)
Pending
Application number
CN202111556738.2A
Other languages
English (en)
Inventor
刘增艺
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.)
Shining 3D Technology Co Ltd
Original Assignee
Shining 3D Technology Co Ltd
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 Shining 3D Technology Co Ltd filed Critical Shining 3D Technology Co Ltd
Priority to CN202111556738.2A priority Critical patent/CN116266379A/zh
Priority to PCT/CN2022/139716 priority patent/WO2023109960A1/zh
Publication of CN116266379A publication Critical patent/CN116266379A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T17/00—Three dimensional [3D] modelling, e.g. data description of 3D objects
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/30—Determination of transform parameters for the alignment of images, i.e. image registration
    • G06T7/33—Determination of transform parameters for the alignment of images, i.e. image registration using feature-based methods
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2200/00—Indexing scheme for image data processing or generation, in general
    • G06T2200/08—Indexing scheme for image data processing or generation, in general involving all processing steps from image acquisition to 3D model generation

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Computer Graphics (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)

Abstract

本申请公开了一种三维扫描的处理方法、装置和三维扫描设备。该方法包括：通过图案投射器投射多线至被测物体表面；通过三个相机采集所述被测物体表面的二维图像，对应得到三帧二维图像；确定所述三帧二维图像两两之间的匹配点对，对应得到三组匹配点对；验证所述匹配点对之间的匹配一致性；对具有匹配一致性的匹配点对进行三维重建，得到所述被测物体表面的三维点。通过本申请，解决了相关技术中双目激光扫描的扫描效率无法满足一些高扫描效率要求的场景，提高扫描效率的方法是通过增加扫描线数，但是在双目扫描系统中增加扫描线数，会导致出现匹配的准确性急剧下降的问题。

Description

三维扫描的处理方法、装置和三维扫描设备
技术领域
本申请涉及三维扫描技术领域，具体而言，涉及一种三维扫描的处理方法、装置和三维扫描设备。
背景技术
随着手持式三维扫描技术的日益成熟，三维扫描技术在工业上的应用越来越广泛。在实际扫描场景中，一些被测的工业物体往往是体积庞大的工业件，对扫描效率有较高的要求。现有最常见的扫描方案为双目激光扫描，而双目激光扫描的激光线数在20线以下，该扫描效率无法满足一些高扫描效率要求的场景。而想要提高扫描效率则需要增加扫描线数，但在双目立体视觉系统中扫描线数的增加会导致匹配的准确性的降低。
针对相关技术中双目激光扫描的扫描效率无法满足一些高扫描效率要求的场景，提高扫描效率的方法是通过增加扫描线数，但是在双目扫描系统中增加扫描线数，会导致出现匹配的准确性急剧下降的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
发明内容
本申请的主要目的在于提供一种三维扫描的处理方法、装置和三维扫描设备，以解决相关技术中双目激光扫描的扫描效率无法满足一些高扫描效率要求的场景，提高扫描效率的方法是通过增加扫描线数，但是在双目扫描系统中增加扫描线数，会导致出现匹配的准确性急剧下降的问题。
为了实现上述目的，根据本申请的一个方面，提供了一种三维扫描的处理方法。该方法包括：通过图案投射器投射多线至被测物体表面；通过三个相机采集所述被测物体表面的二维图像，对应得到三帧二维图像；确定所述三帧二维图像两两之间的匹配点对，对应得到三组匹配点对；验证所述匹配点对之间的匹配一致性；对具有匹配一致性的匹配点对进行三维重建，得到所述被测物体表面的三维点。
进一步地，确定所述三帧二维图像两两之间的匹配点对，对应得到三组匹配点对，包括：获取所述三帧二维图像中的多个线条，其中，所述线条由多个像素点组成，将一帧二维图像中线条上一个像素点作为选定点，确定另一帧二维图像中与所述选定点匹配的多个候选匹配点；基于三角法原理将所述选定点与所述多个候选匹配点进行三维重建，得到多个第一候选三维点；将满足预设条件的第一候选三维点确定为第二候选三维点，其中，所述第二候选三维点有多个；将所述第二候选三维点对应的所述候选匹配点与所述选定点组成所述匹配点对。
进一步地，在验证所述三组匹配点对之间的匹配一致性之前，所述方法还包括：获取所述第二候选三维点对应的多个光平面，其中，所述光平面为所述选定点对应的光平面；从所述多个光平面中确定所述选定点对应的目标光平面。
进一步地，从所述多个光平面中确定所述选定点对应的目标光平面，包括：获取与所述选定点在同一线条上的多个像素点对应的多个光平面；计算每个光平面出现的次数，将出现次数最多的光平面作为目标光平面。
进一步地，验证所述三组匹配点对之间的匹配一致性，包括：将所述目标光平面对应的匹配点作为目标匹配点；将所述选定点与所述目标匹配点组成目标匹配点对，得到三组目标匹配点对；验证所述三组目标匹配点对之间的一致性。
进一步地，所述三帧二维图像分别为第一帧二维图像，第二帧二维图像和第三帧二维图像，验证所述三组目标匹配点对之间的匹配一致性包括:获取所述第一帧二维图像中的选定点，以及所述选定点经过所述第一帧二维图像与所述第二帧二维图像匹配确定的目标光平面一；获取所述第一帧二维图像中的选定点，以及所述选定点经过所述第一帧二维图像与所述第三帧二维图像匹配确定的目标光平面二；获取所述第一帧二维图像中的选定点在所述第二帧二维图像中的目标匹配点；获取所述第二帧二维图像中所述目标匹配点经过所述第二帧二维图像与所述第三帧二维图像匹配确定的目标光平面三；判断所述目标光平面一，所述目标光平面二和所述目标光平面三是否为同一光平面；当所述目标光平面一，所述目标光平面二和所述目标光平面三为同一光平面时，则所述三组目标匹配点对具有匹配一致性。
进一步地，将一帧二维图像中线条上一个像素点作为选定点，确定另一帧二维图像中与所述选定点匹配的多个候选匹配点，包括：获取所述选定点对应到所述另一帧二维图像的极线方程；将所述极线方程与所述另一帧二维图像中的多个线条的交点作为所述多个候选匹配点。
为了实现上述目的，根据本申请的另一方面，提供了一种三维扫描设备。该设备中包括三个相机，将所述三个相机两两组合，得到三个双目系统；其中，所述三个双目系统用于采集被测物体表面的二维图像，对应得到三帧二维图像，其中，确定所述三帧二维图像两两之间的匹配点对，对应得到三组匹配点对；验证所述匹配点对之间的匹配一致性；对具有匹配一致性的匹配点对进行三维重建，得到所述被测物体表面的三维点。
为了实现上述目的，根据本申请的另一方面，提供了一种三维扫描的处理装置。该装置包括：投射单元，用于通过图案投射器投射多线至被测物体表面；采集单元，用于通过三个相机采集所述被测物体表面的二维图像，对应得到三帧二维图像；第一确定单元，用于确定所述三帧二维图像两两之间的匹配点对，对应得到三组匹配点对；验证单元，用于验证所述匹配点对之间的匹配一致性；重建单元，用于对具有匹配一致性的匹配点对进行三维重建，得到所述被测物体表面的三维点。
进一步地，所述确定单元包括：第一获取子单元，用于获取所述三帧二维图像中的多个线条，其中，所述线条由多个像素点组成，第一确定子单元，用于将一帧二维图像中线条上一个像素点作为选定点，确定另一帧二维图像中与所述选定点匹配的多个候选匹配点；重建子单元，用于基于三角法原理将所述选定点与所述多个候选匹配点进行三维重建，得到多个第一候选三维点；第二确定子单元，用于将满足预设条件的第一候选三维点确定为第二候选三维点，其中，所述第二候选三维点有多个；第一组成子单元，用于将所述第二候选三维点对应的所述候选匹配点与所述选定点组成所述匹配点对。
进一步地，所述装置还包括：获取单元，用于在验证所述三组匹配点对之间的匹配一致性之前，获取所述第二候选三维点对应的多个光平面，其中，所述光平面为所述选定点对应的光平面；第二确定单元，用于从所述多个光平面中确定所述选定点对应的目标光平面。
进一步地，所述第二确定单元包括：第二获取子单元，用于获取与所述选定点在同一线条上的多个像素点对应的多个光平面；计算子单元，用于计算每个光平面出现的次数，将出现次数最多的光平面作为目标光平面。
进一步地，所述验证单元包括：将所述目标光平面对应的匹配点作为目标匹配点；第二组成子单元，用于将所述选定点与所述目标匹配点组成目标匹配点对，得到三组目标匹配点对；验证子单元，用于验证所述三组目标匹配点对之间的一致性。
进一步地，所述三帧二维图像分别为第一帧二维图像，第二帧二维图像和第三帧二维图像，所述验证子单元包括：第一获取模块，用于获取所述第一帧二维图像中的选定点，以及所述选定点经过所述第一帧二维图像与所述第二帧二维图像匹配确定的目标光平面一；第二获取模块，用于获取所述第一帧二维图像中的选定点，以及所述选定点经过所述第一帧二维图像与所述第三帧二维图像匹配确定的目标光平面二；第三获取模块，用于获取所述第一帧二维图像中的选定点在所述第二帧二维图像中的目标匹配点；第四获取模块，用于获取所述第二帧二维图像中所述目标匹配点经过所述第二帧二维图像与所述第三帧二维图像匹配确定的目标光平面三；判断模块，用于判断所述目标光平面一，所述目标光平面二和所述目标光平面三是否为同一光平面；当所述目标光平面一，所述目标光平面二和所述目标光平面三为同一光平面时，则所述三组目标匹配点对具有匹配一致性。
进一步地，所述第一确定子单元包括：第五获取单元，用于获取所述选定点对应到所述另一帧二维图像的极线方程；将所述极线方程与所述另一帧二维图像中的多个线条的交点作为所述多个候选匹配点。
为了实现上述目的，根据本申请的另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质包括存储的程序，其中，所述程序执行上述任意一项所述的三维扫描的处理方法。
为了实现上述目的，根据本申请的另一方面，提供了一种处理器，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行上述任意一项所述的三维扫描的处理方法。
通过本申请，采用以下步骤：通过图案投射器投射多线至被测物体表面；通过三个相机采集所述被测物体表面的二维图像，对应得到三帧二维图像；确定所述三帧二维图像两两之间的匹配点对，对应得到三组匹配点对；验证所述匹配点对之间的匹配一致性；对具有匹配一致性的匹配点对进行三维重建，得到所述被测物体表面的三维点，解决了相关技术中双目激光扫描的扫描效率无法满足一些高扫描效率要求的场景，提高扫描效率的方法是通过增加扫描线数，但是在双目扫描系统中增加扫描线数，会导致出现匹配的准确性急剧下降的问题。通过三个相机采集被测物体表面的二维图像，得到三帧二维图像，将三帧二维图像两两进行匹配，得到三组匹配点对，对具有匹配一致性的匹配点对进行三维重建，得到待测物体表面的三维点，进而达到了提高匹配的准确性的效果。
附图说明
构成本申请的一部分的附图用来提供对本申请的进一步理解，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：
图1是根据本申请实施例提供的三维扫描的处理方法的流程图；
图2是根据本申请实施例提供的可选的三帧二维图像的示意图；
图3是根据本申请实施例提供的可选的三维扫描设备的示意图；
图4是根据本申请实施例提供的三维扫描的处理装置的示意图。
具体实施方式
需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。
为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请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申请一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，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，都应当属于本申请保护的范围。
需要说明的是，本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本申请的实施例。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
下面结合优选的实施步骤对本发明进行说明，图1是根据本申请实施例提供的三维扫描的处理方法的流程图，如图1所示，该方法包括如下步骤：
步骤S101，通过图案投射器投射多线至被测物体表面。
例如，通过三维扫描设备的图案投射器投射多条扫描线(例如，可以使用激光扫描线)到需要构建三维模型的物体的表面。
步骤S102，通过三个相机采集被测物体表面的二维图像，对应得到三帧二维图像。
通过三维扫描设备的三个相机(例如，三个相机分别为Cam L，Cam M和Cam R)采集要构建三维模型的物体表面的二维图像，对应得到三帧二维图像(例如，图2所示的三帧二维图像)。三帧二维图像分别为第一帧二维图像，第二帧二维图像和第三帧二维图像。在本申请的实施例中，三维扫描设备为手持式三维扫描仪，可相对被测物体移动扫描。优选地，三个相机同步采集，即三个相机在第一时间同步采集、在第二时间同步采集，直至扫描完成，确保三个相机获取的图像的对应性。三个相机也可不同步，但需确保采集时间间隔极小，三维扫描设备相对被测物体的位置几乎不变。如果将三维扫描设备在每次采集被测物体时固定使用，即将三维扫描设备固定在第一位置采集被测物体的一个部位、再固定至第二位置采集被测物体的另一个部位，直至被测物体被扫描完成，则可不限制三个相机的采集是否同步。
步骤S103，确定三帧二维图像两两之间的匹配点对，对应得到三组匹配点对。
对三帧二维图像进行两两匹配，得到对应的三组匹配点对。例如，图2所示，第一帧二维图像上一点A(1，2)，A(1，2)在第二帧二维图像匹配得到的匹配点坐标为B1(2，3)；那么第一帧二维图像与第二帧二维图像的匹配点对为A(1，2)和B1(2，3)；A(1，2)在第三帧二维图像匹配得到的匹配点坐标为C(1，3)；那么第一帧二维图像与第三帧二维图像的匹配点对为A(1，2)和C(1，3)；第二帧二维图像上的B1(2，3)在第三帧二维图像匹配得到的匹配点为C(1，3)；那么第二帧二维图像与第三帧二维图像的匹配点对为B1(2，3)和C(1，3)。
步骤S104，验证匹配点对之间的匹配一致性。
对得到的三组匹配点对验证是否具有匹配一致性。
步骤S105，对具有匹配一致性的匹配点对进行三维重建，得到被测物体表面的三维点。
当三组匹配点对具有匹配一致性时，则对该点进行三维重建，得到需要构建三维模型的物体的三维点，以此三维点构建物体的三维模型。
通过上述步骤，通过三个相机采集物体的二维图像，得到三帧二维图像，对三帧二维图像进行两两匹配，得到匹配点对，对于具有匹配一致性的匹配点对进行三维重建，以此得到物体的三维模型，提高了三维重建匹配的准确性。
可选地，在本申请实施例提供的三维扫描的处理方法中，确定三帧二维图像两两之间的匹配点对，对应得到三组匹配点对，包括：获取三帧二维图像中的多个线条，其中，线条由多个像素点组成，将一帧二维图像中线条上一个像素点作为选定点，确定另一帧二维图像中与选定点匹配的多个候选匹配点；基于三角法原理将选定点与多个候选匹配点进行三维重建，得到多个第一候选三维点；将满足预设条件的第一候选三维点确定为第二候选三维点，其中，第二候选三维点有多个；将第二候选三维点对应的候选匹配点与选定点组成匹配点对。
例如，如图2所示，三帧二维图像中包含多个线条(即图案投射器发射的多个扫面线)，线条是由多个像素点组成，图2中Cam L对应的图像为第一帧二维图像，Cam M对应的为第二帧二维图像，Cam H对应的为第三帧二维图像。将第一帧二维图像中的A点作为选定点，在第二帧二维图像中找到与A匹配的多个候选匹配点。例如，在第二帧二维图像中的候选匹配点有B1，B2，B3，B4，B5和B6。通过三角法将A点与候选匹配点B1，B2，B3，B4，B5和B6进行三维重建，得到多个第一候选三维点O1，O2，O3，O4，O5和O6。对第一候选三维点进行初步筛选，将满足预设条件的作为第二候选三维点。筛选方法为计算第一候选三维点到所有扫描线对应的光平面Plane(k)的距离Distance(k)。如果某一第一候选三维点的距离值在设定距离阈值之内，即Distance(k)<dist TH，那么说明该第一候选三维点在k号光平面内(第k条投射线)，也就是该第一候选三维点满足预设要求。假设第二候选三维点有O1，O2和O3，那么O1，O2和O3对应的候选匹配点B1，B2和B3与A点组成匹配点对。通过上述方法得到第一帧二维图像上每一个像素点在第二帧二维图像上的匹配点。同样采用同样的方法得到第一帧二维图像与第三帧二维图像的匹配点对，以及第二帧二维图像与第三帧二维图像的匹配点对。
通过获取三帧二维图像中的多个线条，便于确定三帧二维图像中各个像素点的坐标。通过三帧二维图像进行两两匹配，得到三组匹配点对，可以有效提高匹配的准确性。
可选地，在本申请实施例提供的三维扫描的处理方法中，在验证三组匹配点对之间的匹配一致性之前，该方法还包括：获取第二候选三维点对应的多个光平面，其中，光平面为选定点对应的光平面；从多个光平面中确定选定点对应的目标光平面。
在对三组匹配点对进行验证之前，需要确定最佳匹配点对，理论上，在两帧二维图像进行匹配，得到的多个匹配点对中只有一对是正确的，所以需要确定最佳的匹配点对。首先第二候选三维点是通过计算该点与所有扫描线对应的光平面Plane(k)的距离Distance(k)来确定的。当某一第二候选三维点的距离值在设定距离阈值之内，即Distance(k)<distTH，说明该点在k号光平面内(第k条投射线)。也就是说一个第二候选三维点会对应一个光平面。例如，第二候选三维点O1，O2和O3对应的光平面分别为K1，K2和K3。在这些光平面中选出最佳光平面(也就是上述的目标光平面)。
对得到的三组匹配点对进行进一步的筛选，能够更加准确的得到物体表面的重建三维点。
可选地，在本申请实施例提供的三维扫描的处理方法中，从多个光平面中确定选定点对应的目标光平面，包括：获取与选定点在同一线条上的多个像素点对应的多个光平面；计算每个光平面出现的次数，将出现次数最多的光平面作为目标光平面。
例如，从光平面K1，K2和K3中选取最佳光平面的方法为：首先得到选定点在同一线条上的多个像素点对应的多个光平面。如图2所示，与A点在同一线条的多个像素点A1，A2，A3和A4。A1对应的多个光平面为K1和K2；A2对应的多个光平面为K1和K4；A3对应的多个光平面为K1，K2和K3；A4对应的多个光平面为K1和K2；计算每个光平面出现的次数，将出现次数最多的光平面作为最佳光平面，也就是A点对应的最佳光平面为K1。在实际使用过程中，三帧二维图像中的线条可能是间断的线条，那么通过获取选定点在线条上搜索邻域内的多个像素点对应的多个光平面来确定选定点对应的最佳光平面。
通过与选定点在同一线条上的多个像素点对应的多个光平面来确定选定点对应的最佳光平面，提高了像素点对应的光平面的准确性。
可选地，在本申请实施例提供的三维扫描的处理方法中，验证三组匹配点对之间的匹配一致性，包括：将目标光平面对应的匹配点作为目标匹配点；将选定点与目标匹配点组成目标匹配点对，得到三组目标匹配点对；验证三组目标匹配点对之间的一致性。
验证三组匹配点对之间的匹配一致性，只需要验证最佳匹配点对(即上述目标匹配点对)之间的一致性。最佳光平面对应的匹配点即为最佳匹配点。例如，第一帧二维图像与第二帧二维图像的最佳匹配点对为A(1，2)和B1(2，3)，对应的最佳光平面为K1；第一帧二维图像与第三帧二维图像的最佳匹配点对为A(1，2)和C(1，3)，对应的最佳光平面为K1；第二帧二维图像与第三帧二维图像的最佳匹配点对为B1(2，3)和C(1，3)，对应的最佳光平面为K1；
只有通过最佳匹配点对重建的三维点才有可能是需要构建三维模型的物体表面的三维点，所以需要验证最佳匹配点对之间的一致性。
可选地，在本申请实施例提供的三维扫描的处理方法中，所述三帧二维图像分别为第一帧二维图像，第二帧二维图像和第三帧二维图像，验证所述三组目标匹配点对之间的匹配一致性包括:获取所述第一帧二维图像中的选定点，以及所述选定点经过所述第一帧二维图像与所述第二帧二维图像匹配确定的目标光平面一；获取所述第一帧二维图像中的选定点，以及所述选定点经过所述第一帧二维图像与所述第三帧二维图像匹配确定的目标光平面二；获取所述第一帧二维图像中的选定点在所述第二帧二维图像中的目标匹配点；获取所述第二帧二维图像中所述目标匹配点经过所述第二帧二维图像与所述第三帧二维图像匹配确定的目标光平面三；判断所述目标光平面一，所述目标光平面二和所述目标光平面三是否为同一光平面；当所述目标光平面一，所述目标光平面二和所述目标光平面三为同一光平面时，则所述三组目标匹配点对具有匹配一致性。
例如，第一帧二维图像上一点A(1，2)，A(1，2)在第二帧二维图像匹配得到的最佳匹配点坐标为B1(2，3)；那么第一帧二维图像与第二帧二维图像的最佳匹配点对为A(1，2)和B1(2，3)，对应的最佳光平面为K1。A(1，2)在第三帧二维图像匹配得到的最佳匹配点坐标为C(1，3)；那么第一帧二维图像与第三帧二维图像的最佳匹配点对为A(1，2)和C(1，3)，对应的最佳光平面为K1。第二帧二维图像上的B1(2，3)在第三帧二维图像匹配得到的最佳匹配点为C(1，3)；那么第二帧二维图像与第三帧二维图像的最佳匹配点对为B1(2，3)和C(1，3)，对应的最佳光平面为K1。依据上述例子，两两匹配得到的最佳光平面为同一个，即K1，说明三组最佳匹配点对具有匹配一致性。
通过验证匹配点对所对应的光平面来确定是否具有匹配一致性，这是由于只有光平面为同一个才能够说明匹配点对在三维中是同一个三维点，所以上述步骤进一步提高了匹配的准确性。
可选地，在本申请实施例提供的三维扫描的处理方法中，将一帧二维图像中线条上一个像素点作为选定点，确定另一帧二维图像中与选定点匹配的多个候选匹配点，包括：获取选定点对应到另一帧二维图像的极线方程；将极线方程与另一帧二维图像中的多个线条的交点作为多个候选匹配点。
例如，在第二帧二维图像中确定第一帧二维图像上的A点的多个候选匹配点时，需要通过极线方程来实现，首先依据Cam L和Cam M的相对位置计算得到极线方程，例如，图2中所标注的示意性极线方程。将极线方程与另一帧二维图像中的多个线条的交点作为多个候选匹配点。
本申请实施例提供的三维扫描的处理方法，通过图案投射器投射多线至被测物体表面；通过三个相机采集所述被测物体表面的二维图像，对应得到三帧二维图像；确定所述三帧二维图像两两之间的匹配点对，对应得到三组匹配点对；验证所述匹配点对之间的匹配一致性；对具有匹配一致性的匹配点对进行三维重建，得到所述被测物体表面的三维点，解决了相关技术中双目激光扫描的扫描效率无法满足一些高扫描效率要求的场景，提高扫描效率的方法是通过增加扫描线数，但是在双目扫描系统中增加扫描线数，会导致出现匹配的准确性急剧下降的问题。通过三个相机采集被测物体表面的二维图像，得到三帧二维图像，将三帧二维图像两两进行匹配，得到三组匹配点对，对具有匹配一致性的匹配点对进行三维重建，得到待测物体表面的三维点，进而达到了提高匹配的准确性的效果。
本申请实施例还提供了一种三维扫描设备，三维扫描设备中包括三个相机，将三个相机两两组合，得到三个双目系统；其中，三个双目系统用于采集被测物体表面的二维图像，对应得到三帧二维图像，其中，确定三帧二维图像两两之间的匹配点对，对应得到三组匹配点对；验证匹配点对之间的匹配一致性；对具有匹配一致性的匹配点对进行三维重建，得到被测物体表面的三维点。
如图3所示，为根据本申请实施例提供的可选的三维扫描设备的示意图，其中，CamL，Cam M和Cam R为三个相机，三个相机两个组成三个双目系统。Projector为图案投射器。
需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
本申请实施例还提供了一种三维扫描的处理装置，需要说明的是，本申请实施例的三维扫描的处理装置可以用于执行本申请实施例所提供的用于三维扫描的处理方法。以下对本申请实施例提供的三维扫描的处理装置进行介绍。
图4是根据本申请实施例的三维扫描的处理装置的示意图。如图4所示，该装置包括：投射单元401，采集单元402，第一确定单元403，验证单元404和重建单元405。
投射单元401，用于通过图案投射器投射多线至被测物体表面。
采集单元402，用于通过三个相机采集被测物体表面的二维图像，对应得到三帧二维图像。
第一确定单元403，用于确定三帧二维图像两两之间的匹配点对，对应得到三组匹配点对。
验证单元404，用于验证匹配点对之间的匹配一致性。
重建单元405，用于对具有匹配一致性的匹配点对进行三维重建，得到被测物体表面的三维点。
本申请实施例提供的三维扫描的处理装置，通过投射单元401通过图案投射器投射多线至被测物体表面；采集单元402通过三个相机采集被测物体表面的二维图像，对应得到三帧二维图像；第一确定单元403确定三帧二维图像两两之间的匹配点对，对应得到三组匹配点对；验证单元404验证匹配点对之间的匹配一致性；重建单元405对具有匹配一致性的匹配点对进行三维重建，得到被测物体表面的三维点，解决了相关技术中双目激光扫描的扫描效率无法满足一些高扫描效率要求的场景，提高扫描效率的方法是通过增加扫描线数，但是在双目扫描系统中增加扫描线数，会导致出现匹配的准确性急剧下降的问题，通过三个相机采集被测物体表面的二维图像，得到三帧二维图像，将三帧二维图像两两进行匹配，得到三组匹配点对，对具有匹配一致性的匹配点对进行三维重建，得到待测物体表面的三维点，进而达到了提高匹配的准确性的效果。
可选地，在本申请实施例提供的三维扫描的处理装置中，确定单元包括：第一获取子单元，用于在确定三帧二维图像两两之间的匹配点对，对应得到三组匹配点对之前，获取三帧二维图像中的多个线条，其中，线条由多个像素点组成，第一确定子单元，用于将一帧二维图像中线条上一个像素点作为选定点，确定另一帧二维图像中与选定点匹配的多个候选匹配点；重建子单元，用于基于三角法原理将选定点与多个候选匹配点进行三维重建，得到多个第一候选三维点；第二确定子单元，用于将满足预设条件的第一候选三维点确定为第二候选三维点，其中，第二候选三维点有多个；第一组成子单元，用于将第二候选三维点对应的候选匹配点与选定点组成匹配点对。
可选地，在本申请实施例提供的三维扫描的处理装置中，该装置还包括：获取单元，用于在验证三组匹配点对之间的匹配一致性之前，获取第二候选三维点对应的多个光平面，其中，光平面为选定点对应的光平面；第二确定单元，用于从多个光平面中确定选定点对应的目标光平面。
可选地，在本申请实施例提供的三维扫描的处理装置中，第二确定单元包括：第二获取子单元，用于获取与选定点在同一线条上的多个像素点对应的多个光平面；计算子单元，用于计算每个光平面出现的次数，将出现次数最多的光平面作为目标光平面。
可选地，在本申请实施例提供的三维扫描的处理装置中，验证单元包括：将目标光平面对应的匹配点作为目标匹配点；第二组成子单元，用于将选定点与目标匹配点组成目标匹配点对，得到三组目标匹配点对；验证子单元，用于验证三组目标匹配点对之间的一致性。
可选地，在本申请实施例提供的三维扫描的处理装置中，三帧二维图像分别为第一帧二维图像，第二帧二维图像和第三帧二维图像，验证子单元包括：第一获取模块，用于获取第一帧二维图像中的选定点，以及选定点经过第一帧二维图像与第二帧二维图像匹配确定的目标光平面一；第二获取模块，用于获取第一帧二维图像中的选定点，以及选定点经过第一帧二维图像与第三帧二维图像匹配确定的目标光平面二；第三获取模块，用于获取第一帧二维图像中的选定点在第二帧二维图像中的目标匹配点；第四获取模块，用于获取第二帧二维图像中目标匹配点经过第二帧二维图像与第三帧二维图像匹配确定的目标光平面三；判断模块，用于判断目标光平面一，目标光平面二和目标光平面三是否为同一光平面；当目标光平面一，目标光平面二和目标光平面三为同一光平面时，则三组目标匹配点对具有匹配一致性。
可选地，在本申请实施例提供的三维扫描的处理装置中，第一确定子单元包括：第五获取单元，用于获取选定点对应到另一帧二维图像的极线方程；将极线方程与另一帧二维图像中的多个线条的交点作为多个候选匹配点。
所述三维扫描的处理装置包括处理器和存储器，上述投射单元，采集单元，第一确定单元，验证单元和重建单元等均作为程序单元存储在存储器中，由处理器执行存储在存储器中的上述程序单元来实现相应的功能。
处理器中包含内核，由内核去存储器中调取相应的程序单元。内核可以设置一个或以上，通过调整内核参数来实现被测物体三维点的重建。
存储器可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)，存储器包括至少一个存储芯片。
本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有程序，该程序被处理器执行时实现三维扫描的处理方法。
本发明实施例提供了一种处理器，处理器用于运行程序，其中，程序运行时执行三维扫描的处理方法。
本发明实施例提供了一种设备，设备包括处理器、存储器及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序，处理器执行程序时实现以下步骤：通过图案投射器投射多线至被测物体表面；通过三个相机采集被测物体表面的二维图像，对应得到三帧二维图像；确定三帧二维图像两两之间的匹配点对，对应得到三组匹配点对；验证匹配点对之间的匹配一致性；对具有匹配一致性的匹配点对进行三维重建，得到被测物体表面的三维点。
可选地，确定三帧二维图像两两之间的匹配点对，对应得到三组匹配点对，包括：获取三帧二维图像中的多个线条，其中，线条由多个像素点组成，将一帧二维图像中线条上一个像素点作为选定点，确定另一帧二维图像中与选定点匹配的多个候选匹配点；基于三角法原理将选定点与多个候选匹配点进行三维重建，得到多个第一候选三维点；将满足预设条件的第一候选三维点确定为第二候选三维点，其中，第二候选三维点有多个；将第二候选三维点对应的候选匹配点与选定点组成匹配点对。
可选地，在验证三组匹配点对之间的匹配一致性之前，该方法还包括：获取第二候选三维点对应的多个光平面，其中，光平面为选定点对应的光平面；从多个光平面中确定选定点对应的目标光平面。
可选地，从多个光平面中确定选定点对应的目标光平面，包括：获取与选定点在同一线条上的多个像素点对应的多个光平面；计算每个光平面出现的次数，将出现次数最多的光平面作为目标光平面。
可选地，验证三组匹配点对之间的匹配一致性，包括：将目标光平面对应的匹配点作为目标匹配点；将选定点与目标匹配点组成目标匹配点对，得到三组目标匹配点对；验证三组目标匹配点对之间的一致性。
可选地，三帧二维图像分别为第一帧二维图像，第二帧二维图像和第三帧二维图像，验证三组目标匹配点对之间的匹配一致性包括:获取第一帧二维图像中的选定点，以及选定点经过第一帧二维图像与第二帧二维图像匹配确定的目标光平面一；获取第一帧二维图像中的选定点，以及选定点经过第一帧二维图像与第三帧二维图像匹配确定的目标光平面二；获取第一帧二维图像中的选定点在第二帧二维图像中的目标匹配点；获取第二帧二维图像中目标匹配点经过第二帧二维图像与第三帧二维图像匹配确定的目标光平面三；判断目标光平面一，目标光平面二和目标光平面三是否为同一光平面；当目标光平面一，目标光平面二和目标光平面三为同一光平面时，则三组目标匹配点对具有匹配一致性。
可选地，将一帧二维图像中线条上一个像素点作为选定点，确定另一帧二维图像中与选定点匹配的多个候选匹配点，包括：获取选定点对应到另一帧二维图像的极线方程；将极线方程与另一帧二维图像中的多个线条的交点作为多个候选匹配点。本文中的设备可以是服务器、PC、PAD、手机等。
本申请还提供了一种计算机程序产品，当在数据处理设备上执行时，适于执行初始化有如下方法步骤的程序：通过图案投射器投射多线至被测物体表面；通过三个相机采集被测物体表面的二维图像，对应得到三帧二维图像；确定三帧二维图像两两之间的匹配点对，对应得到三组匹配点对；验证匹配点对之间的匹配一致性；对具有匹配一致性的匹配点对进行三维重建，得到被测物体表面的三维点。
可选地，确定三帧二维图像两两之间的匹配点对，对应得到三组匹配点对，包括：获取三帧二维图像中的多个线条，其中，线条由多个像素点组成，将一帧二维图像中线条上一个像素点作为选定点，确定另一帧二维图像中与选定点匹配的多个候选匹配点；基于三角法原理将选定点与多个候选匹配点进行三维重建，得到多个第一候选三维点；将满足预设条件的第一候选三维点确定为第二候选三维点，其中，第二候选三维点有多个；将第二候选三维点对应的候选匹配点与选定点组成匹配点对。
可选地，在验证三组匹配点对之间的匹配一致性之前，该方法还包括：获取第二候选三维点对应的多个光平面，其中，光平面为选定点对应的光平面；从多个光平面中确定选定点对应的目标光平面。
可选地，从多个光平面中确定选定点对应的目标光平面，包括：获取与选定点在同一线条上的多个像素点对应的多个光平面；计算每个光平面出现的次数，将出现次数最多的光平面作为目标光平面。
可选地，验证三组匹配点对之间的匹配一致性，包括：将目标光平面对应的匹配点作为目标匹配点；将选定点与目标匹配点组成目标匹配点对，得到三组目标匹配点对；验证三组目标匹配点对之间的一致性。
可选地，三帧二维图像分别为第一帧二维图像，第二帧二维图像和第三帧二维图像，验证三组目标匹配点对之间的匹配一致性包括:获取第一帧二维图像中的选定点，以及选定点经过第一帧二维图像与第二帧二维图像匹配确定的目标光平面一；获取第一帧二维图像中的选定点，以及选定点经过第一帧二维图像与第三帧二维图像匹配确定的目标光平面二；获取第一帧二维图像中的选定点在第二帧二维图像中的目标匹配点；获取第二帧二维图像中目标匹配点经过第二帧二维图像与第三帧二维图像匹配确定的目标光平面三；判断目标光平面一，目标光平面二和目标光平面三是否为同一光平面；当目标光平面一，目标光平面二和目标光平面三为同一光平面时，则三组目标匹配点对具有匹配一致性。
可选地，将一帧二维图像中线条上一个像素点作为选定点，确定另一帧二维图像中与选定点匹配的多个候选匹配点，包括：获取选定点对应到另一帧二维图像的极线方程；将极线方程与另一帧二维图像中的多个线条的交点作为多个候选匹配点。
本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。
存储器可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。存储器是计算机可读介质的示例。
计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。
还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
本领域技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
以上仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。

Claims (11)

1.一种三维扫描的处理方法，其特征在于，包括：
通过图案投射器投射多线至被测物体表面；
通过三个相机采集所述被测物体表面的二维图像，对应得到三帧二维图像；
确定所述三帧二维图像两两之间的匹配点对，对应得到三组匹配点对；
验证所述匹配点对之间的匹配一致性；
对具有匹配一致性的匹配点对进行三维重建，得到所述被测物体表面的三维点。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定所述三帧二维图像两两之间的匹配点对，对应得到三组匹配点对，包括：
获取所述三帧二维图像中的多个线条，其中，所述线条由多个像素点组成，
将一帧二维图像中线条上一个像素点作为选定点，确定另一帧二维图像中与所述选定点匹配的多个候选匹配点；
基于三角法原理将所述选定点与所述多个候选匹配点进行三维重建，得到多个第一候选三维点；
将满足预设条件的第一候选三维点确定为第二候选三维点，其中，所述第二候选三维点有多个；
将所述第二候选三维点对应的所述候选匹配点与所述选定点组成所述匹配点对。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在验证所述三组匹配点对之间的匹配一致性之前，所述方法还包括：
获取所述第二候选三维点对应的多个光平面，其中，所述光平面为所述选定点对应的光平面；
从所述多个光平面中确定所述选定点对应的目标光平面。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，从所述多个光平面中确定所述选定点对应的目标光平面，包括：
获取与所述选定点在同一线条上的多个像素点对应的多个光平面；
计算每个光平面出现的次数，将出现次数最多的光平面作为目标光平面。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，验证所述三组匹配点对之间的匹配一致性，包括：
将所述目标光平面对应的匹配点作为目标匹配点；
将所述选定点与所述目标匹配点组成目标匹配点对，得到三组目标匹配点对；
验证所述三组目标匹配点对之间的一致性。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，其中，所述三帧二维图像分别为第一帧二维图像，第二帧二维图像和第三帧二维图像，验证所述三组目标匹配点对之间的匹配一致性包括:
获取所述第一帧二维图像中的选定点，以及所述选定点经过所述第一帧二维图像与所述第二帧二维图像匹配确定的目标光平面一；
获取所述第一帧二维图像中的选定点，以及所述选定点经过所述第一帧二维图像与所述第三帧二维图像匹配确定的目标光平面二；
获取所述第一帧二维图像中的选定点在所述第二帧二维图像中的目标匹配点；
获取所述第二帧二维图像中所述目标匹配点经过所述第二帧二维图像与所述第三帧二维图像匹配确定的目标光平面三；
判断所述目标光平面一，所述目标光平面二和所述目标光平面三是否为同一光平面；
当所述目标光平面一，所述目标光平面二和所述目标光平面三为同一光平面时，则所述三组目标匹配点对具有匹配一致性。
7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，将一帧二维图像中线条上一个像素点作为选定点，确定另一帧二维图像中与所述选定点匹配的多个候选匹配点，包括：
获取所述选定点对应到所述另一帧二维图像的极线方程；
将所述极线方程与所述另一帧二维图像中的多个线条的交点作为所述多个候选匹配点。
8.一种三维扫描设备，其特征在于，所述三维扫描设备中包括三个相机，将所述三个相机两两组合，得到三个双目系统；其中，所述三个双目系统用于采集被测物体表面的二维图像，对应得到三帧二维图像，其中，确定所述三帧二维图像两两之间的匹配点对，对应得到三组匹配点对；验证所述匹配点对之间的匹配一致性；对具有匹配一致性的匹配点对进行三维重建，得到所述被测物体表面的三维点。
9.一种三维扫描的处理装置，其特征在于，包括：
投射单元，用于通过图案投射器投射多线至被测物体表面；
采集单元，用于通过三个相机采集所述被测物体表面的二维图像，对应得到三帧二维图像；
第一确定单元，用于确定所述三帧二维图像两两之间的匹配点对，对应得到三组匹配点对；
验证单元，用于验证所述匹配点对之间的匹配一致性；
重建单元，用于对具有匹配一致性的匹配点对进行三维重建，得到所述被测物体表面的三维点。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质包括存储的程序，其中，所述程序执行权利要求1至7中任意一项所述的三维扫描的处理方法。
11.一种处理器，其特征在于，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行权利要求1至7中任意一项所述的三维扫描的处理方法。
CN202111556738.2A 2021-12-17 2021-12-17 三维扫描的处理方法、装置和三维扫描设备 Pending CN116266379A (zh)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202111556738.2A CN116266379A (zh) 2021-12-17 2021-12-17 三维扫描的处理方法、装置和三维扫描设备
PCT/CN2022/139716 WO2023109960A1 (zh) 2021-12-17 2022-12-16 三维扫描的处理方法、装置和三维扫描设备

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202111556738.2A CN116266379A (zh) 2021-12-17 2021-12-17 三维扫描的处理方法、装置和三维扫描设备

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN116266379A true CN116266379A (zh) 2023-06-20

Family

ID=86743932

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202111556738.2A Pending CN116266379A (zh) 2021-12-17 2021-12-17 三维扫描的处理方法、装置和三维扫描设备

Country Status (2)

Country Link
CN (1) CN116266379A (zh)
WO (1) WO2023109960A1 (zh)

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US11060853B2 (en) * 2016-09-14 2021-07-13 Scantech (Hangzhou) Co., Ltd. Three-dimensional sensor system and three-dimensional data acquisition method
CN108288292A (zh) * 2017-12-26 2018-07-17 中国科学院深圳先进技术研究院 一种三维重建方法、装置及设备
CN110880185B (zh) * 2019-11-08 2022-08-12 南京理工大学 基于条纹投影的高精度动态实时360度全方位点云获取方法
CN113390357B (zh) * 2021-07-08 2022-06-07 南京航空航天大学 一种基于双目多线结构光的铆钉齐平度测量方法

Also Published As

Publication number Publication date
WO2023109960A1 (zh) 2023-06-22

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN109737874B (zh) 基于三维视觉技术的物体尺寸测量方法及装置
KR102096806B1 (ko) 3차원 센서 시스템 및 3차원 데이터 획득방법
US10810750B1 (en) Three-dimensional scanning system and scanning method thereof
CN106897648B (zh) 识别二维码位置的方法及其系统
US20210044787A1 (en) Three-dimensional reconstruction method, three-dimensional reconstruction device, and computer
US9025862B2 (en) Range image pixel matching method
WO2022052582A1 (zh) 一种图像配准方法、装置及电子设备和存储介质
CN109974623B (zh) 基于线激光和双目视觉的三维信息获取方法和装置
CN110009672A (zh) 提升ToF深度图像处理方法、3D图像成像方法及电子设备
US20160094830A1 (en) System and Methods for Shape Measurement Using Dual Frequency Fringe Patterns
US11615548B2 (en) Method and system for distance measurement based on binocular camera, device and computer-readable storage medium
JP2018511874A (ja) ３次元モデリング方法及び装置
KR102187211B1 (ko) 스테레오-시간적 이미지 시퀀스들로부터 향상된 3-d 데이터 재구성을 위한 방법들 및 장치
Nousias et al. Large-scale, metric structure from motion for unordered light fields
CN115578296B (zh) 一种立体视频处理方法
CN112511767A (zh) 一种视频拼接方法及设备、存储介质
JP6285686B2 (ja) 視差画像生成装置
CN112270748B (zh) 基于图像的三维重建方法及装置
CN109859313B (zh) 3d点云数据获取方法、装置、3d数据生成方法及系统
CN116266379A (zh) 三维扫描的处理方法、装置和三维扫描设备
JP2021013947A (ja) 自動溶接システム、自動溶接方法、学習装置、推定装置、及びプログラム
JP2013065247A (ja) ステレオマッチング処理装置、ステレオマッチング処理方法、及び、プログラム
Nozick Camera array image rectification and calibration for stereoscopic and autostereoscopic displays
KR20200057929A (ko) 캘리브레이트된 카메라들에 의해 캡쳐된 스테레오 영상들의 렉티피케이션 방법과 컴퓨터 프로그램
CN112262411B (zh) 图像关联方法、系统和装置

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