一种基于随机森林的高精度三维信息快速获取方法技术

本发明专利技术提出一种基于随机森林的高精度三维信息快速获取方法，该方法无需立体匹配，避免了由于稠密计算导致的精度及获取速率的下降。该方法包括学习模型训练数据的获取、随机森林的学习和变形散斑最佳深度的分类回归三个过程，硬件系统由数字投影仪、摄像机和被测场景组成，存在初始化状态和运行时状态两种工作状态，在运行时状态中，可对三维信息进行高精度快速获取。

A method for rapid acquisition of 3D information with high precision based on random forests

The invention provides a method for fast acquiring three-dimensional information with high precision based on random forests. The method does not need stereo matching, and avoids the reduction of the accuracy and the acquisition rate caused by the dense calculation. The method includes a learning model of training data acquisition, random forest classification learning and deformation speckle the best depth of the three regression process, hardware system is composed of digital projector, camera and the measured scene composition, existing initialization and runtime state two working state in the running state, the high accuracy of the three-dimensional information fast acquisition.

【技术实现步骤摘要】
一种基于随机森林的高精度三维信息快速获取方法
本专利技术涉及三维信息获取技术，特别涉及一种基于随机森林的高精度三维信息快速获取方法。
技术介绍
三维信息获取技术可以同时得到被测场景的三维坐标，在实物仿形、工业检测、虚拟现实、机器视觉和智能交互等领域有着重要的意义和广阔的应用前景。三维信息获取主要分为被动三维信息获取方法和主动三维信息获取方法两大类。被动三维信息获取方法是基于立体匹配原理，利用两个或多个摄像机系统，从多个角度获取被测场景不同视角的二维图像，当被测场景的纹理信息过于简单或被测场景具有不同方向的反射率时，这种方式的计算精度大大降低，计算复杂度和处理时间大大增加，无法实现高精度三维信息的快速获取；主动三维信息获取方法主要利用结构光照明的形式，该方法具有高精度的特点，但是该方法的精度极大地依赖于照明结构光的变换帧数和计算时动态路径的优化程度，而这两者又恰恰限制了主动三维信息获取方法的获取速度。
技术实现思路
本专利技术旨在实现一种高精度、快速的三维信息获取方法。为了达到上述目的，本专利技术提出一种基于随机森林的高精度三维信息快速获取方法，该方法无需立体匹配，避免了由于稠密计算导致的本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于随机森林的高精度三维信息快速获取方法，其特征在于，该方法包括学习模型训练数据的获取、随机森林的学习和变形散斑最佳深度的分类回归三个过程，该方法的硬件系统由数字投影仪、摄像机和被测场景组成。

【技术特征摘要】
1.一种基于随机森林的高精度三维信息快速获取方法，其特征在于，该方法包括学习模型训练数据的获取、随机森林的学习和变形散斑最佳深度的分类回归三个过程，该方法的硬件系统由数字投影仪、摄像机和被测场景组成。2.根据权利要求1所述的一种基于随机森林的高精度三维信息快速获取方法，其特征在于，所述学习模型训练数据的获取过程，首先，利用高精度结构光测量方法共获取T个训练场景的深度值，其中第t个训练场景的深度值记为Dt(x,y)，根据数字投影仪和摄像机的参数，可以得到与训练场景深度值Dt(x,y)对应的训练场景视差值，其中，(x,y)为训练场景深度值和训练场景视差值每点像素在像素坐标系的坐标，f为数字投影仪镜头焦距与摄像机镜头焦距，b为两者镜头光心间隔；然后，数字投影仪向训练场景投影伪随机的散斑图像R(x,y)，摄像机获取对应的变形散斑It(x,y)，并设置M×N像素的滑动窗口，遍历变形散斑It(x,y)上的每点像素(x,y)，获取(x,y)点的局部二进制特征；最后，对T个训练场景做相同处理，得到的训练场景视差值dt(x,y)和局部二进制特征作为学习模型训练数据，输入随机森林用于随机森林的学习。3.根据权利要求1所述的一种基于随机森林的高精度三维信息快速获取方法，其特征在于，所述随机森林的学习过程由每棵树的根节点开始，随机设置一系列的随机判别参数δ，利用每个判别参数δ...

【专利技术属性】
技术研发人员：王琼华，熊召龙，邢妍，董衍煜，罗令，邓欢，
申请(专利权)人：四川大学，
类型：发明
国别省市：四川,51