【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及计算机视觉领域,尤其涉及一种指尖深度检测方法及系统。
技术介绍
从图像中恢复深度信息是计算机视觉领域的基础问题,近些年来随着各种技术的发展,也得到了越来越多的关注,并且取得了很大的进展。深度传感器在工业检测、自动驾驶、医学成像和以三维场景理解和检测为基础的新型人机交互方面都有着非常广泛的应用。根据是否采用受控照明,深度传感系统一般可以分为主动深度估计和被动深度估计两种。主动深度估计利用投影仪等设备将某种提前设计好的模式的光线投射到三维场景中,比如提前编码好的结构光图像或散斑图像。通过将重建后的散斑或结构光图像与原始散斑或结构光图像进行对比,最后通过提前设计好的编码进行匹配,计算像素差值,可以得到比较精确的深度信息。这种方法对于缺乏纹理的表面求取深度效果很好,因此比较适合手掌这种缺乏纹理的表面。但是这种方法的缺点是:投射散斑图像的硬件结构较为复杂,功耗也比较大;而且对于指尖这种边界区域,散斑图案的种子点个数普遍偏少,因此在指尖的边界区域深度估计常常是不准确的。被动深度估计常常采用双目立体视觉的理论。用两个平行放置的相机同时拍摄场景图像,通过对两幅图像进行匹配从而得到视差值,再通过三角测量进行换算得到深度值。这种方法结构简单,因此也得到了广泛的关注和研究。目前的方法主要集中于基于彩色图像全局匹配和局部匹配两个方面。局部匹配方法包括对应像素差的绝对值 ...
【技术保护点】
一种指尖深度检测方法,其特征在于,包括:获取红外双目摄像机系统的左、右摄像机采集的图像;分别对左、右摄像机采集到的图像进行二值化处理,获取第一手部图像和第二手部图像;对所述手部图像进行距离变换,根据距离变换的结果获取第一手部图像和第二手部图像中指尖点的位置;根据第一手部图像中各个指尖相对于掌心的极坐标的角度和第二手部图像中各个指尖相对于掌心的极坐标的角度获取两幅手部图像中指尖点之间的匹配组合;对所述指尖点之间的匹配组合进行视差匹配,获取指尖点的深度值。
【技术特征摘要】
1.一种指尖深度检测方法,其特征在于,包括:
获取红外双目摄像机系统的左、右摄像机采集的图像;
分别对左、右摄像机采集到的图像进行二值化处理,获取第一手
部图像和第二手部图像;
对所述手部图像进行距离变换,根据距离变换的结果获取第一手
部图像和第二手部图像中指尖点的位置;
根据第一手部图像中各个指尖相对于掌心的极坐标的角度和第
二手部图像中各个指尖相对于掌心的极坐标的角度获取两幅手部图
像中指尖点之间的匹配组合;
对所述指尖点之间的匹配组合进行视差匹配,获取指尖点的深度
值。
2.根据权利要求1所述的指尖深度检测方法,其特征在于,在所
述获取红外双目摄像机系统的左、右摄像机采集的图像之前,还包括:
分别对左、右摄像机进行单个摄像机的标定,获得左、右摄像机
的内部参数;
对红外双目摄像机系统进行标定获得左、右摄像机之间的外部参
数。
3.根据权利要求1所述的指尖深度检测方法,其特征在于,在所
述分别对左、右摄像机采集到的图像进行二值化处理之前,还包括:
分别对左、右摄像机采集到的图像进行极线校正和去畸变。
4.根据权利要求1所述的指尖深度检测方法,其特征在于,所述
分别对左、右摄像机采集到的图像进行二值化处理,包括:
对左、右摄像机采集到的图像利用最大类间方差法进行二值化处
理。
5.根据权利要求1所述的指尖深度检测方法,其特征在于,所述
对所述手部图像进行距离变换,根据距离变换的结果获取第一手部图
\t像和第二手部图像中指尖点的位置,包括:
对所述手部图像进行距离变换,对距离变换后的手部图像进行阈
值化操作得到手掌区域;
获取所述手掌区域的质心,将该质心作为掌心;
获取掌心到人手轮廓的距离,将其局部最大值作为指尖点的位
置。
6.根据权利要求1所述的指尖深度检测方法,其特征在于,所述
根据第一手部图像中各个指尖相对于掌心的极坐标的角度和第二手
部图像中各个指尖相对于掌心的极坐标的角度获取两幅手部图像中
指尖点之间的匹配组合,包括:
根据...
【专利技术属性】
技术研发人员:王贵锦,李文涛,尹玄武,施陈博,
申请(专利权)人:清华大学,
类型:发明
国别省市:北京;11
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