基于图像内容的投射结构光方法、深度检测方法及结构光投射装置制造方法及图纸

一种基于图像内容的投射结构光方法，先是获取不受外界光线影响的物体图像，投射第一结构光，包括对物体非边缘区域投射第一灰度渐变条带，对边缘区域投射第二灰度渐变条带，获取投射第一结构光后的物体图像，可以得到物体非边缘区域的深度变化及物体边缘的深度轮廓，所获得的深度图像更精确，也可方便解算时对获取的编码图像区块进行归类。还公开了深度检测方法及应用该方法的结构光投射装置。该方法可以得到非常精细的结构光，且结构光的解算难度不大，投射帧数也不多，能有效排除外界光线的干扰。

Image Content-based Projection Structured Light Method, Depth Detection Method and Structured Light Projection Device

A method of projecting structured light based on image content is to obtain the object image which is not affected by external light, to project the first structured light, including projecting the first gray gradient strip on the non-edge area of the object, to project the second gray gradient strip on the edge area, and to acquire the object image after projecting the first structured light. The depth change and the object edge in the non-edge area of the object can be obtained. Depth contour of edge makes the obtained depth image more precise, and it is also convenient to classify the acquired coded image blocks. A depth detection method and a structured light projection device using the method are also disclosed. This method can get very fine structured light, and the calculation of structured light is not very difficult, and the number of projected frames is not much, which can effectively eliminate the interference of external light.

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】基于图像内容的投射结构光方法、深度检测方法及结构光投射装置
本申请涉及图像处理、机器视觉
，尤其涉及一种基于图像内容的投射结构光方法及深度检测方法。
技术介绍
视觉是人类观察与认知世界最直接、最主要的途径。我们生活在一个三维世界中，人类视觉不仅能感知物体表面的亮度、颜色、纹理信息，运动情况，而且能判断其形状、空间及空间位置(深度、距离)。如何让机器视觉能实时获得高精度的三维深度信息、提高机器的智能水平是当前机器视觉系统研究的难点。深度感知技术和装置在工业领域，高分辨率、高精度的三维深度信息在汽车辅助安全驾驶、高速机床加工、工业建模、3D打印、医疗成像、物联网3D视觉感知等领域有着广泛的应用需求。在消费电子领域，深度感知技术和装置有助于提高电子产品的智能水平和交互能力，可为用户带来全新的人机交互体验，在智能电视、智能手机、家电、平板PC等实现创新应用。深度感知技术大致可分为被动式和主动式。传统的双目立体视觉测距一种被动式测距方法，其受环境光影响大、立体匹配过程复杂。主动式测距方法主要有结构光编码和ToF两种方法。其中基于结构光编码的主动视觉模式可以较为准确地获取图像深度信息，其通过投射结构光检测深度图像的原理如图1所示，结构光投影模组110投射出结构光，经反射后由透镜120入射，CCD感光元件130检测反射光，以结构光第n条光线101为例，如图所示，光线出射角度a1已知，参考平面与透镜120之间距离d已知，CCD感光元件130检测到由参考平面反射的光线入射点x，被测物体反射光线的入射点x’，可得到被测物体反射光线入射透镜120的入射角a2，因此可计算出被测物体距离d’。上述为结构光投影测算物体深度的基本原理，对光条、或散点等的结构光ID(编号)进行解析，知道ID就知道入射角，就可根据三角原理计算反射光对应的物体表面处的深度(距离)，实际上根据所采用的结构光不同、透镜、感光元件等条件的变化，计算方式会有不同的变化。现有技术采用条纹结构光的方法中，条纹结构光投射出来是有一定宽度的，为捕捉更精细的深度变化，条纹宽度也要尽量窄。但带来的就是条纹要更密，更密就更难区分。一般做法是投射多帧，从粗到细，如格林码。但是检测周期被大大延长，而且精度也无法精确到像素级。也有一些做法是用渐变条纹对被检物体扫描，但其极易受外界光干扰，当有其它背景光干扰时，对上述ID的解析就容易受到干扰，进而解算的深度就出问题。由于结构光经常受背景光干扰，大大降低了结构光的匹配效果。因此，提供一种减少背景光干扰的结构光匹配投射方法及深度检测方法实为必要。
技术实现思路
本申请的目的在于提供一种减少背景光干扰的基于图像内容的投射结构光方法、深度检测方法及结构光投射装置。为实现上述目的，本申请提供一种基于图像内容的投射结构光方法，其包括：获取不受外界光线影响的物体图像；对该不受外界光线影响的物体图像进行分析，得到物体边缘、物体非边缘区域；投射第一结构光，其中包括分别对物体非边缘区域投射第一灰度渐变条带，对边缘区域投射第二灰度渐变条带。本申请所述基于图像内容的投射结构光方法，首先获取不受外界光线影响的物体图像，在获得物体图像，得到物体边缘、物体非边缘区域之后，投射相应的第一灰度渐变条带和第二灰度渐变条带。通过该方法可以得到非常精细结构光，该结构光基于图像内容，不受外界光线影响，且结构光的解算难度不大，投射帧数也不多，抗外界光的干扰也较好。本申请还提供一种采用所述基于图像内容的投射结构光方法的一种深度检测方法，包括：获取不受外界光线影响的物体图像；对该不受外界光线影响的物体图像进行分析，得到物体边缘、物体非边缘区域；投射第一结构光，其中包括分别对物体非边缘区域投射第一灰度渐变条带，对边缘区域投射第二灰度渐变条带；获取投射第一结构光后的物体图像，对该物体图像进行深度解算。该深度检测方法，对物体边缘与物体非边缘区域使用不同的结构光，可尽可能得到物体非边缘区域的深度变化及物体边缘的深度轮廓，所获得的深度图像更精确，也可方便解算时对获取的编码图像区块进行归类。为获得更精细的结构光，在较佳实施方式中，所述对该物体图像进行分析中，还包括得到物体图像的高光区域，所述投射第一结构光，其中对物体非边缘区域投射的第一灰度渐变条带包括：对高光区域投射的高光部分结构光和对非高光区域投射的物体部分结构光，对所述高光区域投射的高光部分结构光比前一次对所述高光区域投射的光线要暗。这里只要对所述高光区域投射的高光部分结构光比前一次对所述高光区域投射的光线暗，即可减低对高光区域的图像像素，对于暗多少，在不同实施方式中可以不同。较佳实施方式中，所述对所述高光区域投射的高光部分结构光比前一次对所述高光区域投射的光线要暗，是投射比前一次对所述高光区域投射的光线亮度降低一半的光线。例如检测到前一次投射结构光后获得的图像有高光区域，则将对所述高光区域再次投射高光部分结构光的投射光线亮度降为128；又例如前一次对所述高光区域投射的光线亮度为128，获取图像仍检测有像素亮度为255时，再对所述高光区域投射高光部分结构光的亮度降低为64的光线，如此继续，直至检测图像亮度小于255时不再降低投射亮度。在所述再次或多次投射结构光时，对物体边缘区域投射的第二灰度渐变条带，以及对物体非边缘区域投射的第一灰度渐变条带的物体部分结构光，可以同时降低亮度，或与前次亮度相同，均可。较佳实施方式中，所述对该不受外界光线影响的物体图像进行分析，得到物体图像的高光区域的步骤，包括高光溢出检测，所述高光溢出检测可以有多种判断标准，可以根据具体的需求所设定。在一些实施例中，所述高光溢出检测包括，对像素灰度值进行判断，灰度值为255的相邻像素点的个数n大于等于预设阈值x，则判断所述灰度值为255的相邻像素所在区域为高光区域。在具体实施例中，所述预设阈值x＝5，或x＝1，或其他数值。在另一些实施例中，所述高光溢出检测包括，对像素灰度值进行判断，灰度值为255的相邻像素点的个数n占物体图像整体像素点数量的比值超过预设的阈值y，则判断所述灰度值为255的相邻像素所在区域为高光区域。具体实施例中，所述预设阈值y＝5％，或其他数值。本申请采用所述基于图像内容的投射结构光方法的深度检测方法，对该不受外界光线影响的物体图像进行分析中，还包括得到物体图像的物体边缘、物体非边缘区域、高光区域，根据所获得的物体图像，投射上述结构光，该结构光包括对物体非边缘区域投射第一灰度渐变条带，对边缘区域投射第二灰度渐变条带，其中对物体非边缘区域投射的第一灰度渐变条带包括：对高光区域投射的高光部分结构光和对非高光区域投射的物体部分结构光，对所述高光区域投射的高光部分结构光比前一次对所述高光区域投射的光线要暗。该方法所获得的物体图像，更大大减少了外界光线的影响，通过边缘、高光等为约束，可大大降低匹配难度。为进一步得到更精细的结构光，在本申请前述结构光方法实施方式的基础上，更佳的实施方式包括，所述投射第一结构光后还包括：获取投射前一帧结构光后的物体图像，对所获取的投射前一帧结构光后的物体图像分析，判断所述物体图像中是否包括高光区域，若图像中包括高光区域，则投射后一帧结构光，所述投射后一帧结构光中包括对物体非边缘区域投射第一灰度渐变条带，其中对物体非边本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于图像内容的投射结构光方法，其特征在于，包括：获取不受外界光线影响的物体图像；对该不受外界光线影响的物体图像进行分析，得到物体边缘、物体非边缘区域；投射第一结构光，其中包括分别对物体非边缘区域投射第一灰度渐变条带，对边缘区域投射第二灰度渐变条带。

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种基于图像内容的投射结构光方法，其特征在于，包括：获取不受外界光线影响的物体图像；对该不受外界光线影响的物体图像进行分析，得到物体边缘、物体非边缘区域；投射第一结构光，其中包括分别对物体非边缘区域投射第一灰度渐变条带，对边缘区域投射第二灰度渐变条带。2.根据权利要求1所述的基于图像内容的投射结构光方法，其特征在于，所述获取不受外界光线影响的物体图像包括：对全局投射白光，获取第1帧图像；不投射任何光，获取第2帧图像；将获取的所述两帧图像相减得到不受外界光线影响的物体图像。3.根据权利要求1所述的基于图像内容的投射结构光方法，其特征在于，所述对该不受外界光线影响的物体图像进行分析中，还包括得到物体图像的高光区域，所述投射第一结构光，其中对物体非边缘区域投射的第一灰度渐变条带包括对高光区域投射的高光部分结构光和对非高光区域投射的物体部分结构光，对所述高光区域投射的高光部分结构光比前一次对所述高光区域投射的光线要暗。4.根据权利要求3所述的基于图像内容的投射结构光方法，其特征在于，所述对所述高光区域投射的高光部分结构光比前一次对所述高光区域投射的光线要暗，是投射比前一次对所述高光区域投射的光线亮度降低一半的光线。5.根据权利要求3所述的基于图像内容的投射结构光方法，其特征在于，所述对该不受外界光线影响的物体图像进行分析，得到物体图像的高光区域的步骤，包括高光溢出检测，所述高光溢出检测为，对像素灰度值进行判断，灰度值为255的相邻像素点的个数n大于等于预设阈值x，则判断所述灰度值为255的相邻像素所在区域为高光区域；或者是对像素灰度值进行判断，灰度值为255的相邻像素点的个数n占物体图像整体像素点数量的比值超过预设的阈值y，则判断所述灰度值为255的相邻像素所在区域为高光区域。6.根据权利要求3～5任一项所述的基于图像内容的投射结构光方法，其特征在于，所述投射第一结构光后还包括：获取投射前一帧结构光后的物体图像，对所获取的投射前一帧结构光后的物体图像分析，判断所述物体图像中是否包括高光区域，若图像中包括高光区域，则投射后一帧结构光，所述投射后一帧结构光中包括对物体非边缘区域投射第一灰度渐变条带，对边缘区域投射第二灰度渐变条带，其中对物体非边缘区域投射的第一灰度渐变条带包括对高光区域投射的高光部分结构光和对非高光区域投射的物体部分结构光，对所述高光区域投射的高光部分结构光比前一次对所述高光区域投射的光线要暗。7.根据权利要求1～5任一项所述的基于图像内容的投射结构光方法，其特征在于，所述第一灰度渐变条带与所述第二灰度渐变条带的灰度值取值区域不相同。8.根据权利要求6所述的基于图像内容的投射结构光方法，其特征在于，所述对所获取的投射前一帧结构光后的物体图像分析，判断所述物体图像中是否包括高光区域的步骤，包括：对像素灰度值进行判断，灰度值为255的相邻像素点的个数n大于等于预设阈值x，则判断所述灰度值为255的相邻像素所在区域为高光区域；或者是对像素灰度值进行判断，灰度值为255的相邻像素点的个数n占物体图像整体像素点数量的比值超过预设的阈值y，则判断所述灰度值为255的相邻像素所在区域为高光区域。9.根据权利要求2所述的基于图像内容的投射结构光方法，其特征在于，所述将获取的所述两帧图像相减得到不受外界光线影响的物体图像，包括：将第2帧图像的逐个像素灰度减去第1帧图像中逐个像素灰度，获得相减后的像素灰度。10.根据权利要求1～5任一项所述的基于图像内容的投射结构光方法，其特征在于，所述第一灰度渐变条带在物体非边缘区域投射，第一灰度渐变条带的整体条带内沿灰度渐变方向没有重复纹理，沿灰度渐变方向的相邻像素间灰度有差异，沿灰度渐变方向相邻像素灰度递增或递减。11.根据权利要求1～5任一项所述的基于图像内容的投射结构光方法，其特征在于，所述第二灰度渐变条带沿物体边缘投射，且第二灰度渐变条带的宽度为D并且宽度横跨物体边缘，所述第二灰度渐变条带的灰度渐变方向与物体边缘一致，第二灰度渐变条带的整体条带内沿灰度渐变方向没有重复纹理，沿灰度渐变方向的相邻像素间灰度有差异，沿灰度渐变方向相邻像素灰度递增或递减。12.根据权利要求1～5任一项所述的基于图像内容的投射结构光方法，其特征在于，所述第一灰度渐变条带和第二灰度渐变条带的渐变条纹排布方式不相同，所述第一灰度渐变条带与所述第二灰度渐变条带在相邻区域的像素灰度不一致。13.一种深度检测方法，其特征在于，包括：获取不受外界光线影响的物体图像；对该不受外界光线影响的物体图像进行分析，得到物体边缘、物体非边缘区域；投射第一结构光，其中包括分别对物体非边缘区域投射第一灰度渐变条带，对边缘区域投射第二灰度渐变条带；获取投射第一结构光后的物体图像，对该物体图像进行深度解算。14.根据权利要求13所述的深度检测方法，其特征在于，所述获取不受外界光线影响的物体图像包括：对全局投射白光，获取第1帧图像；不投射任何光，获取第2帧图像；将获取的所述两帧图像相减得到不受外界光线影响的物体图像。15.根据权利要求14所述的深度检测方法，其特征在于，所述对该物体图像进行分析还包括得到物体图像的高光区域，所述投射第一结构光，其中对物体非边缘区域投射的第一灰度渐变条带包括：对高光区域投射的高光部分结构光和对非高光区域投射的物体部分结构光，对所述高光区域投射的高光部分结构光比前一次对所述高光区域投射的光线要暗。16.根据权利要求15所述的深度检测方法，其特征在于，所述投射第一结构光，获取投射第一结构光后的物体图像，之后还包括：对投射前一帧结构光后所获取的物体图像分析，判断所述物体图像中是否包括高光区域，若图像中包括高光区域，则投射后一帧结构光，所述投射后一帧结构光中包括对物体非边缘区域投射第一灰度渐变条带，对边缘区域投射第二灰度渐变条带，其中对物体非边缘区域投射的第一灰度渐变条带包括对高光区域投射的高光部分结构光和对非高...

【专利技术属性】
技术研发人员：阳光，
申请(专利权)人：深圳配天智能技术研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44