一种基于偏振多光谱的单目视觉三维重建测距方法技术

本发明专利技术公开了一种基于偏振多光谱的单目视觉三维重建测距方法，包括以下步骤：步骤一、搭建单目摄像机成像系统；步骤二、多光谱偏振处理及偏振信息获取；步骤三、特征提取与立体匹配；步骤四、三维点云结构重建；步骤五、采用相似三角形原理进行距离测量；步骤六、筛选距离数据。本发明专利技术提出的采用单目视觉测距方法，能够在不损害测量精度的条件下，有效地降低设备操作难度。针对特征提取难以提取无纹理的物体以及高光产生数据空洞的情况，使用多光谱偏振成像的方法，获得每个像素的多光谱Stokes参量，提高特征提取与立体匹配的效率与准确度。

A distance measurement method of monocular vision based on polarimetric multispectral

The invention discloses a monocular vision three-dimensional reconstruction ranging method based on polarization multi spectrum, which comprises the following steps: Step 1, building monocular camera imaging system; step 2, multi spectrum polarization processing and polarization information acquisition; step 3, feature extraction and stereo matching; step 4, three-dimensional point cloud structure reconstruction; step 5, distance measurement using similar triangle principle Step 6: filter the distance data. The monocular vision ranging method proposed by the invention can effectively reduce the operation difficulty of the equipment without damaging the measurement accuracy. In order to improve the efficiency and accuracy of feature extraction and stereo matching, multispectral Stokes parameters of each pixel are obtained by multispectral polarization imaging.

【技术实现步骤摘要】
一种基于偏振多光谱的单目视觉三维重建测距方法
本专利技术涉及三维重建
，具体涉及一种基于偏振多光谱的单目视觉三维重建测距方法。
技术介绍
计算机视觉技术是用摄像机和电脑组成的系统代替人的视觉生理系统的技术，它能对目标进行识别、跟踪、测量等操作，并且能进一步对图像进行处理，运用计算机处理技术，使处理后的图像更加符合生物视觉系统的视觉成像效果，更加有利于满足计算机视觉系统的需要。三维重建在计算机视觉中日益重要，计算机通过计算机数字图像处理技术、计算机视觉、机器学习、图像处理及模式识别等技术来实现通过二维的图像信息来实现对该图像的三维信息处理能力。通过三维重建进行测距的流程一般包括：摄像机标定、图像采集、图像预处理、特征提取与立体匹配、三维重建、距离测量。在图像采集过程中，对于传统相机拍摄模式来说，自然光的反射会对采集到的图像产生影响；并且，三维测量重建一般研究采用灰度相机结合一些手段，或者只有RGB相机。自然光属于非偏振光，但是当自然光经过物体表面的反射之后，会产生部分偏振光。当反射光偏振方向与入射光偏振方向一致时，产生高光分量，并且不同光谱段的高光反射情况不同，而高光分量的存在使得在进行三维重建时会出现大面积的数据空洞。另外，目前，视觉测距广泛采用的是基于双目视觉的视差法，但是双目视觉设备要求高。因此，本专利技术认为，一方面在图像采集时使用偏振片，可以有效地去除高光分量；另一方面，使用多个光谱段的数据采集，可以有效互补实现数据空洞。对于平滑、无纹理的物体来说，传统的特征提取算法只能提取数量较少的特征点，并伴随匹配精度低的缺点，使用偏振多光谱可以更有效更多地获取目标精确的特征点，提升重建效果。本专利技术提出基于单目视觉的三维重建测距方法在保证精度的前提下，也有助于进一步降低成本以及操作难度。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题是：目前的三维重建算法特征点提取与匹配效果差、单目视觉测距算法可行度低的技术问题。基于特征提取与立体匹配，提出了一种效果好、实现简单、算法精度较高的方法，即一种基于偏振多光谱的单目视觉三维重建测距方法。为解决上述技术问题，本专利技术所采取的技术方案为：一种基于偏振多光谱的三维重建测距方法，适用于单目摄像机拍摄的三维重建素材图像。具体技术方案如下：一种基于偏振多光谱的单目视觉三维重建测距方法，包括以下步骤：步骤一、搭建单目摄像机成像系统；步骤二、多光谱偏振处理及偏振信息获取；步骤三、特征提取与立体匹配；步骤四、三维点云结构重建；步骤五、采用相似三角形原理进行距离测量；步骤六、筛选距离数据。进一步的，所述单目摄像机成像系统，包括目标物、单目相机、运动可控小车和装置台，目标物水平放置于装置台上，单目摄像机固定在高度与装置台相近的运动可控小车上，小车在运动过程中拍摄一系列符合要求的三维重建素材图像，设定小车以速度v匀速直线运动。进一步的，步骤二中搭建偏振成像系统，调整偏振片角度以及相位延迟器、旋转滤光片，偏振片旋转θ实现偏振态图像获取，相位延迟器实现整体相位延迟δ，滤光片旋转ω实现6个光谱段的产生，得到6×6＝36幅光谱偏振态图，计算Stokes参量图。进一步的，测量时设定相位延迟器的值为0，偏振片分别取0°、90°、45°、135°，获取相应偏振状态的光强图像；再将相位延迟器的值设定为将偏振片置为45°、135°以同样方法获取对应图像；不同光谱段图像的偏振信息由Stokes参量的四个参数[S0，S1，S2，S3]描述出来，其中：上述公式中，0°、90°、45°、135°为偏振片选取的角度，获取S3的数据时设置的相位延迟，得到六个不同偏振态的光强图像，然后对每一像素得出四个Stokes矢量的图像进而得到偏振态图像。进一步的，步骤三中采用SURF算法，利用OpenCV库进行SURF算法实现，结合Stokes参量进行特征提取，对欧氏距离设置阈值T，只保留欧氏距离小于T的匹配点。进一步的，步骤四中，为了使三维重建可视化，调用PCL库生成三维点云结构。进一步的，步骤五中，测量的距离即为世界坐标系中的被测三维物体上的点摄像机镜头中心点的距离L1、L2分别表示三维物体上的点分别在两幅图像上的二维平面对应点到摄像机中心轴同一水平面的高度差，为计算机直接采集到的像素距离，d表示拍摄两幅图像时单目摄像机相隔的水平距离。进一步的，步骤六中对所有的距离数据计算均值，以均值为中心设置合适的区间，对距离数据进行筛选。与现有技术相比，本技术方案具有以下优点：现有的三维重建测距方法大都是基于双目视觉的一些计算机算法，本专利技术提出的采用单目视觉测距方法，能够在不损害测量精度的条件下，有效地降低设备操作难度。针对特征提取难以提取无纹理的物体以及高光产生数据空洞的情况，使用多光谱偏振成像的方法，获得每个像素的多光谱Stokes参量，提高特征提取与立体匹配的效率与准确度。附图说明图1为本专利技术方法的具体操作流程图。图2为单目摄像机成像系统的简单示意图。图3为多光谱偏振成像系统的结构示意图。图4为本专利技术方法中的距离测量原理图。具体实施方式为了使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本专利技术进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。以下结合附图实施例对本专利技术的实施作进一步说明。如图1所示，本专利技术的基于偏振多光谱的单目视觉三维重建测距方法，包括以下步骤：1.搭建单目摄像机成像系统，如附图2所示，主要包括目标物，单目相机，运动可控小车。待拍摄物体水平放置于装置台上，单目摄像机固定在高度与装置台相近的运动可控小车上，小车在运动过程中拍摄一系列符合要求的三维重建素材图像，为保证测距精确度，设定小车以速度v匀速直线运动。2.多光谱偏振处理及偏振信息获取。根据图3所示搭建偏振成像系统，调整偏振片角度以及相位延迟器、旋转滤光片，偏振片旋转θ实现偏振态图像获取，相位延迟器实现整体相位延迟δ，滤光片旋转ω实现6个光谱段的产生，得到6×6＝36幅光谱偏振态图，计算Stokes参量图。偏振片的转动、相位延迟器和滤光片选择都基于STM32单片机，通过电机驱动偏振片调整角度，相位延迟器的数值取决于STM32单片机，通过电机驱动滤光片架子旋转实现不同滤光片的选择。测量时设定相位延迟器的值为0，偏振片分别取0°、90°、45°、135°，获取相应偏振状态的光强图像；再将相位延迟器的值设定为将偏振片置为45°、135°以同样方法获取对应图像。不同光谱段图像的偏振信息由Stokes参量的四个参数[S0，S1，S2，S3]描述出来，其中：上述公式中，0°、90°、45°、135°为偏振片选取的角度，要获取S3的数据，必须设置的相位延迟，得到六个不同偏振态的光强图像。然后对每一像素根据以上方法可得出四个Stokes矢量的图像进而得到偏振态图像。3.特征提取与立体匹配。采用SURF算法。利用OpenCV库进行SURF算法实现，结合Stokes参量进行特征提取，得到了比传统方法多得多的特征点，并且每个像素点的特征更加明显，现实情况下，立体匹配会存在不正确的匹配点，这时需要对欧氏距离设置阈值T，只保留欧氏距离小于T的匹配点。本专利技术利用多光谱偏振态图像并结合Stokes参量进行特征提取，实现适用于无纹理、本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于偏振多光谱的单目视觉三维重建测距方法，包括以下步骤：步骤一、搭建单目摄像机成像系统；步骤二、多光谱偏振处理及偏振信息获取；步骤三、特征提取与立体匹配；步骤四、三维点云结构重建；步骤五、采用相似三角形原理进行距离测量；步骤六、筛选距离数据。

【技术特征摘要】
1.一种基于偏振多光谱的单目视觉三维重建测距方法，包括以下步骤：步骤一、搭建单目摄像机成像系统；步骤二、多光谱偏振处理及偏振信息获取；步骤三、特征提取与立体匹配；步骤四、三维点云结构重建；步骤五、采用相似三角形原理进行距离测量；步骤六、筛选距离数据。2.如权利要求1所述的基于偏振多光谱的单目视觉三维重建测距方法，其特征在于：所述单目摄像机成像系统，包括目标物、单目相机、运动可控小车和装置台，目标物水平放置于装置台上，单目摄像机固定在高度与装置台相近的运动可控小车上，小车在运动过程中拍摄一系列符合要求的三维重建素材图像，设定小车以速度v匀速直线运动。3.如权利要求1所述的基于偏振多光谱的单目视觉三维重建测距方法，其特征在于：步骤二中搭建偏振成像系统，调整偏振片角度以及相位延迟器、旋转滤光片，偏振片旋转θ实现偏振态图像获取，相位延迟器实现整体相位延迟δ，滤光片旋转ω实现6个光谱段的产生，得到6×6＝36幅光谱偏振态图，计算Stokes参量图。4.如权利要求3所述的基于偏振多光谱的单目视觉三维重建测距方法，其特征在于：测量时设定相位延迟器的值为0，偏振片分别取0°、90°、45°、135°，获取相应偏振状态的光强图像；再将相位延迟器的值设定为将偏振片置为45°、135°以同样方法获取对应图像；不同光谱段图像的偏振信息由Stokes参量的四个参数[S0，S1，S2，S3]描述出来...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵巨峰，郁嘉恺，吴超，崔光茫，张钰，
申请(专利权)人：杭州电子科技大学，
类型：发明
国别省市：浙江,33