基于点结构光测距的单目视觉重建中尺度因子确定方法，该方法包括光斑质心中心定位、空间直线拟合、RANSAC排异、求取光斑三维空间点坐标、尺度因子的求取。针对传统的基于图像序列的单目视觉三维重建方法大多只能实现射影尺度或仿射尺度下的三维重建，本发明专利技术提出一种利用点结构光作为辅助来实现单目视觉的欧氏三维重建方法,使得利用图像序列重建后的三维场景与现实世界场景的尺度保持一致。本发明专利技术的技术特征如下：(1)单目重建引入结构光主动视觉实现欧氏三维重建，(2)质心法光斑定位，(3)加入RANSAC剔除机制的激光器射线方程拟合，(4)反投影优化的光斑空间点定位，(5)单目重建各种方法的欧氏重建不受限制。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于计算机视觉领域，涉及利用点结构光实现基于图像序列的欧氏三维重 建的方法。
技术介绍
视觉是人类最重要的感知手段，大约有80%的外界信息是通过眼睛被人接收的。 正是因为视觉对人类的重要性，随着数字计算机的飞速发展，让计算机也具有视觉，能够 处理视觉信息就成了一项非常诱人的研究课题。这样，就导致了计算机视觉这一学科的产 生和发展。 计算机视觉的研究中一个很重要的部分就是对获得的动态图像序列进行分析处 理，以得到有用信息。动态图像是针对运动的物体或景物而言的，他们不仅是空间位置的 函数，而且是随时间变化的，它为我们提供了比单一图像更丰富的信息。在对某一景物拍 摄到的图像序列中，相邻两帧图像间至少有一部分像素的灰度及色彩发生了变化，这个图 像序列就称之为动态图像序列。 近年来随着计算机视觉领域研究的迅速发展，利用图像序列中的二维信息来恢复 真实世界三维结构的问题也是其中热点问题和重要研究方向之一。不管国内还是国际上相 关领域的研究人员针对这些问题已经提出了一些较为有效的解决方法。其中，基于图像序 列的单目视觉三维重建方法以其重建约束限制条件少、重建所需预知的信息量少、适宜对 大尺度场景进行重建的优点，成为了解决该问题的一类最主要的方法。在多视图几何中 一个重要的理论模式就是层次理论，它定义了一个关于从真实场景到其重建模型的等级层 次，层次理论涉及的变换主要有射影变换、仿射变换、相似变换和欧氏变换。然而，传统的 基于图像序列的单目视觉三维重建方法大多只能实现射影尺度或仿射尺度下的三维重建， 即重建后的结果与现实世界场景尺度相差一个尺度因子，这样就会限制其在现实中的应 用。针对于此，本专利技术提出一种利用点结构光作为辅助来实现单目视觉的欧氏三维重建方 法，使得利用图像序列重建后的三维场景与现实世界场景的尺度保持一致，并与此同时提 高三维重建算法的鲁棒性和精确性。 根据光学投射器所投射的光束模式的不同，结构光模式又可以分为点结构光模 式、线结构光模式、多线结构光模式以及网格结构光模式等。单纯的利用单目视觉得到的三 维场景无法达到欧氏三维场景真实重建效果，本专利技术利用点结构光和单目相机实现欧氏三 维重建。激光器发出的光束投射到物体表面上产生一个光点，光点经摄像机的镜头成像在 摄像机的像平面上，形成一个二维像点。摄像机的视线和光束线在空间中于光点处相交，并 由其可以唯一确定光点在某一已知世界坐标系中的空间位置，进而求得空间尺度因子达到 欧式三维重建的效果。 本专利技术通过设计以点结构光为辅助的单目立体视觉对真实场景实现真实尺度的 欧氏三维重建。原理图如附图1所示。首先，固定靶标（8X11的黑白棋盘格）和激光器， 将靶标放在相机视野范围内，拍摄一张图片（图中如靶标1位置所示），然后打开激光器将 激光打到靶标上再拍一张图片（图中如靶标2位置所示），移动靶标重复多次上面的操作获 得多幅图像（靶标3, 4, 5等），对输入的图像进行预处理。然后，利用图像帧差法获取激光 点光斑，利用质心法求取图像中光斑质心的坐标。根据靶标与图像之间的单应关系获得摄 像机坐标系下所有光斑的空间点三维坐标，根据多个光斑空间点三维坐标拟合激光器投出 的射线方程I1，最后，从相机光心发出的经过光斑质心的射线I2与激光器投出的射线的交 点（由于误差存在，IJPl2^成为异面直线，实际应用中使用异面直线公垂线中点）即为 真实的光斑空间三维点，这样即可求出尺度因子的大小。
技术实现思路
本专利技术从点结构光出发，提出一种以点结构光为辅助的单目视觉欧氏三维重建 方法，包括光斑质心中心定位、加入RANSAC排异的空间直线拟合、求取光斑三维空间点坐 标、尺度因子的求取。 本专利技术采用的技术方案为基于点结构光测距的单目视觉重建中尺度因子确定方 法，尺度因子求取的整体流程图如附图2所示。整个标定均统一到摄像机坐标系上。摄像机 内部参数使用基于2D平面祀标的摄像机标定方法进行标定，在标定结构光系统参数时，保 持相机和激光器的空间位置不发生变化。然后将激光光斑投射于棋盘靶标所处的平面上， 拍下此时的图像，然后关掉激光器再拍下此时的图像，按照此步骤重复将靶标摆放任意次 获得一组数据图像，根据背景差分法可获得每个位置的靶标对应的光斑信息，如附图3所 示。利用靶标上的角点信息得到每次摆放靶标平面的外参数矩阵，再加上每次标定图像中 激光光斑的质心坐标信息，就得到每次摆放靶标时激光光斑质心的空间坐标。这样将多次 摆放求得的激光光斑质心坐标的结果进行Levenberg-Marquardt拟合，即可得到激光光线 的空间方程。通过标定好的敏感器内参数信息得到图像平面上激光光斑的空间坐标。理论 上激光光线与相机光心和激光光斑在图像上的像点坐标直线会完全重合，但是，由于标定 和计算的误差，这两条直线会形成异面直线，设定两条异面直线的公垂线中点为激光亮点 的真实空间坐标，真实尺度因子即利用点结构光标定得到光斑的真实空间坐标与运用三维 重建算法得到的光斑空间坐标之比，进而达到欧氏重建效果。 (1)质心法光斑定位 光斑图像是现有图像处理中较为常见的图像，光斑质心是光斑图像的重要特征之 一。在视觉测量、卫星导航等诸多领域中，如何实现光斑中心的快速精确定位是现如今国内 外研究的一个重要课题。 点状光斑的中心定位方法可分为基于灰度和基于边缘的两大类。基于灰度的方 法一般利用目标的灰度分布信息，适用于半径较小且灰度分布均匀的光斑；基于边缘的方 法一般利用目标的边缘形状信息，适用于半径较大的光斑。因此，小尺寸光斑通常采用基 于灰度的方法进行中心定位。目前常用的基于灰度的中心定位方法包括三种：即质心法、 Hessian矩阵法和高斯拟合法。质心法是用的最多的一种细分定位方法，它实现比较简单， 运算速度快，而且有一定的定位精度，因此采用质心光斑定位法，具体实现方法在下文会有 详细阐述。 (2)加入RANSAC剔除机制的激光器射线方程拟合 通过以上步骤可以获得多组质心光斑坐标，然后进行空间点激光器射线方程的拟 合，本专利技术利用OpenCV中的空间直线拟合函数，能够较准确且方便的获得射线方程。然而， 由于在求取质心坐标等步骤的误差，获得的光斑质心坐标可能会存在较大的误差，这样会 使得拟合出来的空间直线方程与真实的直线方程存在较大误差，为了减小误差使求得的空 间直线方程尽可能的准确，本专利技术提出使用RANSAC排异方法，剔除误差较大的空间点，结 果如附图4所示，在【具体实施方式】中将详细介绍。 (3)反投影优化的光斑空间点定位 在根据以上步骤求得激光器射线方程后，摄像机的视线和光束线在空间中于光点 处相交，然而，由于图像平面坐标的测量误差、噪声以及相机畸变等因素的影响，摄像机视 线和光束线并不能完全交于一点，所以交汇定位问题就是求异面直线公垂线段中点的坐 标。本专利技术采用将异面直线公垂线段中点算法求得的空间三维点作为图像光斑对应的空间 点三维坐标，本文进一步提出利用反投影迭代法来优化求得的空间三维点坐标，具体实现 方法在下文会有详细阐述。 与现有技术相比，本专利技术具有如下有益效果 (1)单目重建引入结构光主动视觉实现欧氏三维重建 本专利技术并不是传统的点结构光重建，而是在运用单目视觉实现三维重建的基础上 通本文档来自技高网...
【技术保护点】
基于点结构光测距的单目视觉重建中尺度因子确定方法，其特征在于：尺度因子求取过程中；整个标定均统一到摄像机坐标系上；摄像机内部参数使用基于2D平面靶标的摄像机标定方法进行标定，在标定结构光系统参数时，保持相机和激光器的空间位置不发生变化；然后将激光光斑投射于棋盘靶标所处的平面上，拍下此时的图像，然后关掉激光器再拍下此时的图像，按照此步骤重复将靶标摆放任意次获得一组数据图像，根据背景差分法可获得每个位置的靶标对应的光斑信息；利用靶标上的角点信息得到每次摆放靶标平面的外参数矩阵，再加上每次标定图像中激光光斑的质心坐标信息，就得到每次摆放靶标时激光光斑质心的空间坐标；这样将多次摆放求得的激光光斑质心坐标的结果进行Levenberg‑Marquardt拟合，即可得到激光光线的空间方程；通过标定好的敏感器内参数信息得到图像平面上激光光斑的空间坐标；理论上激光光线与相机光心和激光光斑在图像上的像点坐标直线会完全重合，但是，由于标定和计算的误差，这两条直线会形成异面直线，设定两条异面直线的公垂线中点为激光亮点的真实空间坐标，真实尺度因子即利用点结构光标定得到光斑的真实空间坐标与运用三维重建算法得到的光斑空间坐标之比，进而达到欧氏重建效果。...
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：李秀智，秦宝岭，贾松敏，杨爱林，
申请(专利权)人：北京工业大学，
类型：发明
国别省市：北京;11
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