一种时间序列相关无效测量点去除方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及三维测量领域，特别涉及一种时间序列相关无效三维测量点去除方法及系统。本发明专利技术所提供一种基于时间序列相关三维面形测量算法中不可靠点及无效点的自动删除方法，该方法不仅生成可靠的点云数据，同时大量无效点的去除降低了相关度计算等所耗费的时间。保证了基于时间序列相关三维面形测量方法具有的实时、高精度和测量三维面形可靠的特点。

【技术实现步骤摘要】
一种时间序列相关无效测量点去除方法及系统
本专利技术涉及三维测量领域，特别涉及一种时间序列相关无效测量点去除方法及系统。
技术介绍
基于结构光投影三维面形数据测量是现代测量技术的一个重要分支，也是光学三维传感领域长期研究的热点，它具有非接触、测量速度快、测量精度高、数据处理易于自动化等优点(苏显渝,李继陶.“三维面形测量技术的新进展”，物理,1996,(10):42-48.)。在工业零件测量、逆向工程、视觉导航、航空航天、影视娱乐、虚拟现实、文物数字化、医学整形美容、口腔医学等领域，特别近年在国家安防领域的3D生物特征识别和3D打印行业受到极度的关注和研究。Inter推出Realsense产品采用振镜扫描方式获取整场投影图像的方式进行三维测量，其精度在1mm左右，但是被测物体需要距离其40-60cm距离处，近距离测量范围对测量应用提出了很多的限制。为了提高测量范围，只需一幅图像即可实现三维面形测量实时获取的基于序列图像相关技术受到重视和利用。Caspi(Caspi,D.,Kiryati,N.,andShamir,J.,“Rangeimagingwithadaptivecolorstructuredlight,”PatternAnalysisandMachineIntelligence,IEEETransactionson,1998,20(5),470-480.)利用彩色编码减少了拍摄图像数。傅里叶变换轮廓术也是一种实时测量方法(王辰星,达飞鹏.“三维测量中一种新的自适应窗口傅里叶相位提取法”.光学学报,2012,(06):96-106.)，但对复杂和离散物体存在相位展开困难的问题。MikaelandPerSynnergren(M.andSynnergren,P.,"MeasurementofShapebyUsingProjectedRandomPatternsandTemporalDigitalSpecklePhotography,"Appl.Opt.1999，38(10),1990-1997.)将散斑测量方法引入到三维测量，但它计算非常耗时。薛俊鹏等在中国专利申请号“201510083634.2”“一种基于编码图案投影的三维照相系统及方法”中提出利用编码图像投影时间序列相关三维照相系统，该方法较好的实现了单帧图像三维面形重建及实时计算。但是，面形重建数据中大量的不可靠点造成后期多角度拍摄三维数据的融合及三维人脸识别造成极大困难，并且需要较高性能CUP来解决实时问题。
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服基于时间序列相关测量的现有技术获取三维图像过程中，存在大量不可靠像素点的问题，提供一种采用算法去除不可靠像素点的方法。为了实现上述专利技术目的，本专利技术提供了以下技术方案：一种时间序列相关无效测量点去除方法，其特征在于，包括如下步骤：(1-1)拍摄K幅编码投影中的被测物体图像，K为2以上自然数；(1-2)利用公式计算各个像素点多套时间序列相关测量的多相关度值Cmulti(u,v；t)(K幅被测物体图像与参考标定图像的相关度值)；其中，c(u,v；t)为单幅被测物体图像与参考标定图像的相关度值，我们称之为被测物体图像与参考标定图像的单套时间序列相关测量的单相关度值，i是被测物体图像编号，其值从1到K；(1-3)将各像素点相关度值Cmulti(u,v；t)与阈值δcorr比较，如果像素点的相关度值低于δcorr，舍弃该像素点。应注意的是，本专利技术提供的无效点去除方法仅适用于基于相关度进行三维重建的三维图像成像方法中，而其他非基于相关度成像的三维测量方法不适用本专利技术提供的方法进行无效点去除操作。进一步的，δcorr通过公式计算；其中，I表示图像，rms()表示图像像素值的均方根,mean()表示图像像素值的平均值。进一步的，如果像素点相关度值Cmulti(u,v；t)大于或等于阈值δcorr，则根据该像素点多相关度值Cmulti(u,v；t)或者单相关度值c(u,v；t)进行曲线拟合，求解其最大相关值对应的标定图像标号m；根据图像标号计算m及标定图像间隔距离d计算该像素点空间深度值Z＝d×m。进一步的，利用公式计算该像素点三维坐标；其中，Z为被测物体图像各个像素点的空间深度值，X为像素点所对应的宽度方向上的坐标，Y为像素点在高度方向上的坐标，fu为照相装置宽度方向上焦距，fv为照相装置高度方向上的焦距，(u0,v0)为照相装置主点坐标，R为世界坐标系与照相装置坐标系之间的旋转矩阵；T为世界坐标系与照相装置坐标系之间的平移矢量。进一步的，拍摄物体图像与各个标定图像的像素块单套散斑相关度值c(u,v；t)的计算过程为：(2-1)以j×j的像素块为基本单位，计算拍摄物体图像与各个标定图像的像素块单套散斑相关度值c(u,v；t)，其计算公式为其中,j为3以上的自然奇数，(u,v)是当前像素块中中心像素点坐标，t是标定图像序列号，其值从1到N,S(u,v；t)为该像素块相应参考标定图像，O(u,v；h)为当前拍摄的被测物体图像在该像素块，O(u,v；h)的值为测量过程中由被测物体图像中直接获取，其中，h表示像素点(u,v)对应被测物体实际空间深度值。和分别为待测像素块中S(u,v；t)和O(u,v；h)的平均值。优选的，编码投影的光源采用可见光光源。一种自动去除无效三维测量点的实时三维照相系统，包括控制装置、照相装置及编码图案投影装置，所述照相装置、编码图案投影装置均与所述控制装置连接；所述照相装置用于拍摄被测物体图像；所述编码图案投影装置用于在所述照相装置的有效摄像范围内进行编码图案投影；所述控制装置包括标定图像存储模块、空间深度值计算模块、无效点判断去除模块以及三维坐标计算模块；所述标定图像存储模块用于存储具有顺序标号的标定图像；所述空间深度值计算模块用于计算所拍摄被测物体图像各个像素块的空间深度值；所述无效点判断去除模块用于判断和删除时间序列相关算法中的错误点；所述三维坐标计算模块用于根据各个像素块的空间深度值计算其三维坐标。进一步的，所述无效点判断去除模块利用公式计算各个像素点多套时间序列相关测量的多相关度值Cmulti(u,v；t)；其中，c(u,v；t)为单幅被测物体图像与参考标定图像的相关度值，我们称之为被测物体图像与参考标定图像的单套时间序列相关测量的单相关度值；i是被测物体图像编号，其值从1到K；其还将各像素点多相关度值Cmulti(u,v；t)与阈值δcorr比较，如果像素点的相关度值低于δcorr，舍弃该像素点。进一步的，所述编码图案投影装置的光源为红外光源、可见光光源或近紫外光源。进一步的，所述编码图案投影装置为光刻编码图案投影装置或者数字编码图案投影装置。本专利技术得到国家高技术研究发展计划(863计划)(课题编号：2015AA016404)的资助。与现有技术相比，本专利技术的有益效果：本专利技术所提供一种删除基于时间序列相关三维面形测量算法中不可靠点及无效点的自动删除方法，该方法不仅生成可靠的点云数据，同时大量无效点的去除降低了相关度计算等所耗费的时间。保证了基于时间序列相关三维面形测量方法具有计算简单、计算速度快、重建面形精度高，三维点云可靠等特点。附图说明：图1为本专利技术提供的基于时间序列相关三维照相系本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种时间序列相关无效测量点去除方法，其特征在于，包括如下步骤：(1‑1)拍摄K幅编码投影中的被测物体图像，K为2以上自然数；(1‑2)利用公式

【技术特征摘要】
1.一种时间序列相关无效测量点去除方法，其特征在于，包括如下步骤：(1-1)拍摄K幅编码投影中的被测物体图像，K为2以上自然数；(1-2)利用公式计算各个像素点多套时间序列相关测量的多相关度值Cmulti(u,v；t)；其中，c(u,v；t)为被测物体图像与参考标定图像的单套时间序列相关测量的单相关度值，i是被测物体图像编号，其值从1到K；(1-3)将各像素点相关度值Cmulti(u,v；t)与预设的阈值δcorr比较，如果像素点的相关度值低于δcorr，舍弃该像素点。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，δcorr通过公式计算；其中，I表示图像，rms()表示图像像素值的均方根,mean()表示图像像素值的平均值。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，如果像素点相关度值Cmulti(u,v；t)大于或等于阈值δcorr，则根据该像素点的多相关度值Cmulti(u,v；t)或单相关度值c(u,v；t)进行曲线拟合，求解其最大相关度值所对应的标定图像序号m；根据标定图像序号m及标定图像间隔距离d计算该像素点空间深度值Z＝d×m。4.如权利要求1所说的方法，其特征在于，编码投影的光源采用可见光光源。5.如权利要求3所述的方法，其特征在于，利用公式计算该像素点三维坐标；其中，Z为被测物体图像各个像素点的空间深度值，X为像素点所对应的宽度方向上的坐标，Y为像素点在高度方向上的坐标，fu为照相装置宽度方向上焦距，fv为照相装置高度方向上的焦距，(u0,v0)为照相装置主点坐标，R为世界坐标系与照相装置坐标系之间的旋转矩阵；T为世界坐标系与照相装置坐标系之间的平移矢量。6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，被测物体图像与各个标定图像的单相关度值c(u,v；t)的计算过程中，以j×j的像素块为基本单位进行计算，具体公式为：

【专利技术属性】
技术研发人员：薛俊鹏，王齐明，季玉龙，
申请(专利权)人：四川大学，
类型：发明
国别省市：四川,51