一种旋转立体视觉的三维重建方法技术

一种旋转立体视觉的三维重建方法，包括以下步骤：１）对摄像机进行手工标定，获取旋转平台未旋转时的摄像机投影矩阵；２）对旋转平台未旋转之前的摄像机投影矩阵进行分解，获取摄像机内参数矩阵及未旋转时的外参数矩阵；３）通过旋转角度及旋转前的摄像机内参数矩阵，获取旋转了任意角度的摄像机投影矩阵；４）通过两个角度或多个角度所拍摄物体的图片信息及此时的摄像机投影矩阵获取物体的空间三维信息。本发明专利技术提供一种能够大大降低标定次数、提高计算效率、降低成本的旋转立体视觉的三维重建方法。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及基于计算机视觉的三维重建方法，尤其是一种用于旋转立体视觉的三维重建方法。该方法主要用于三维物体表面重构，具有广宽的应用范围，典型的包括制造工业中的工件检测、场景深度感知、反向工程、物体三维扫描等。
技术介绍
三维重建是计算机视觉的一个重要任务。三维重建的任务是从物体的二维图像信息获取其三维空间信息。三维重建的应用非常广泛，如医学领域，公安领域，气象，工程技术等等。三维重建的一般方法是通过从不同方位所获取的物体图像信息及在两个方位上的摄像机投影矩阵来计算物体在给定空间的三维信息。但在对物体三维重建之前，先要获取摄像机的投影矩阵，即对摄像机进行标定。 如果想对物体完成整个外围轮廓的重建，必须通过摄像机获取物体在任一方位的图片信息。按照传统的三维重建算法，就必须对每个方位的摄像机进行标定，而每一次标定都是比较麻烦的。其存在的缺点标定成本高，灵活性差。
技术实现思路
为了克服传统立体视觉的三维重建方法的标定成本高，灵活性差的不足，本专利技术提供一种能够大大降低标定次数、提高计算效率、降低成本且具有一定灵活性的旋转立体视觉的三维重建方法。以下方法中，假定摄像机内参数在整个过程中没有变化。 本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案是 ，所述三维重建方法包括以下步骤 1)、摄像机手工标定设定世界坐标系的一根轴与旋转轴重合，一坐标平面平行于标定板平面，标定板平面平行于旋转轴；设定与旋转轴重合的轴为Y轴，与标定板平面平行的坐标平面为XOY平面，获取标定板上圆心点的世界坐标，在Z方向上移动标定板，获取空间中不在同一平面的多个点的世界坐标，设定空间点的世界坐标(Xw，Yw，ZW)，提取得到标定板上圆心的图像象素坐标值(μ，v)，点的世界坐标和图像坐标存在如下关系 式(1)中，M是摄像机投影矩阵，为3×4矩阵；Zc为点在摄像机坐标系下Z方向上的坐标分量；由上式得以下两个方程 投影矩阵M有11个自由度，通过六个不在同一平面的空间点计算投影矩阵M； 2)、旋转平台旋转之前的摄像机投影矩阵记为M1，通过M1所反映的点的世界坐标与图像坐标的关系用以下公式表示 通过对M1采取下述公式进行分解 令 则， M1为摄像机内参数矩阵，M21为未旋转时的摄像机外参数矩阵； 3)、旋转平台旋转之前的摄像机投影矩阵为 旋转平台旋转θ角后，摄像机投影矩阵为 4)、空间中的点在世界坐标系下的坐标与图像的象素坐标的关系通过下式表示 上式(7)中，θ是包括0度的任一角度，当为0度时即为旋转之前；通过赋值不一样的两个θ得到关于Xw，Yw，Zw的四个方程，从而求出点在世界坐标系下的三维空间坐标，进一步求出物体轮廓线上的点的三维坐标，实现整个物体的三维重建。 本专利技术的技术构思为在旋转立体视觉下，通过一个摄像机就可完成对物体进行360°的全方位拍摄，且各摄像机坐标系是绕空间中同一个旋转轴进行旋转的。可通过投影矩阵加以描述。以下两种实验方法都是用来计算投影矩阵，进而完成重建的。 旋转立体视觉是传统立体视觉的一个特例。它是在物体绕空间中某根轴旋转的情况下，用一个固定摄像机对物体进行绕一周的拍摄。或者在摄像机绕空间中的某根轴进行旋转情况下，对在它视野范围内的物体实行一周拍摄的立体视觉。 相对于传统的手工标定的算法，本专利技术要简单方便的多，大大缩短了计算的时间，为以后的计算效率的提高也打下了基础。 基于旋转立体视觉的重建，只要对摄像机从两个方向上对物体进行标定就可获得摄像机处于任一方位的摄像机投影矩阵，这样可减少标定次数，降低成本。 本专利技术的有益效果主要表现在1、标定次数为一次，大大缩短了计算的时间； 2、降低了成本。 附图说明 图1是摄像机标定用的标定板示意图。 图2是重建得到的纸盒八个顶点的坐标值。 图3是重建后的特征点的点图。 图4是重建后的示意图。 图5用于标定摄像机的标定板的图片 具体实施例方式 下面结合附图对本专利技术作进一步描述。 参照图1～图5，，所述三维重建方法包括以下步骤 1)、摄像机手工标定设定世界坐标系的一根轴与旋转轴重合，一坐标平面平行于标定板平面(标定板平面平行于旋转轴)。此处设定，与旋转轴重合的轴为Y轴，与标定板平面平行的坐标平面为XOY平面。标定板如附录图5所示，这样就可获取标定板上圆心点的世界坐标。在Z方向上移动标定板，就可获取空间中不在同一平面的多个点的世界坐标。设定空间点的世界坐标(Xw，Yw，ZW)，提取得到标定板上圆心的图像象素坐标值(μ，v)，点的世界坐标和图像坐标存在如下关系 式中M是摄像机投影矩阵，为3×4矩阵。Zc为点在摄像机坐标系下Z方向上的坐标分量。由上式可得以下两个方程 N个点可得到2N个方程。投影矩阵M有11个自由度，可通过六个不在同一平面的空间点把投影矩阵M计算出来。实际中由于存在误差，可通过N＞6个点用最小二乘法计算M(此处参照文献1中P57)。 2)、获取摄像机内参数矩阵及未旋转时的外参数矩阵。上面所获取的M矩阵为旋转平台旋转之前的摄像机投影矩阵。把此矩阵记为M1。则通过M1所反映的点的世界坐标与图像坐标的关系用以下公式表示 通过对M1采取下述公式进行分解。 令 则， M1为摄像机内参数矩阵，M21为未旋转时的摄像机外参数矩阵 3)、获取旋转了任意角度的摄像机投影矩阵。 旋转平台旋转之前的摄像机投影矩阵为 旋转平台旋转θ角后，摄像机投影矩阵为 4)、通过两个角度或多个角度所拍摄物体的图片信息获取物体的空间三维信息。空间中的点在世界坐标系下的坐标与图像的象素坐标的关系可通过下式表示 θ是包括0度的任一角度，当为0度时即为旋转之前。通过值不一样的两个θ就可得到关于Xw，Yw，Zw的四个方程。从而求出点在世界坐标系下的三维空间坐标，进一步求出物体轮廓线上的点的三维坐标，整个物体的三维信息就可获得。 本实施例的三维重建方法包括以下步骤 1)、对摄像机进行手工标定； 2)、获取摄像机内参数矩阵及未旋转时的外参数矩阵； 3)、获取旋转了任意角度的摄像机投影矩阵； 4)、通过两个角度或多个角度所拍摄物体的图片信息获取物体的空间三维信息。 本实施例的实验过程为 摄像机标定所使用的标准件是标定板，参照图1。用于计算摄像机投影矩阵的空间元素是标定板上的圆心。通过移动平台，可以获得不在同一平面多个空间点。本实验设定，垂直于移动平台的方向为世界坐标系Y轴方向，方向向下；移动平台的横向为世界坐标系X轴方向，正向向右；移动平台的纵向为世界坐标系Z轴方向，正向为远离摄像机方向。整个标定过程分为数据获取和数据处理。 (1)数据获取 ①转动旋转平台，确保旋转平台的零刻度对齐标记，这样可保证标定板平面垂直于Z轴。 ②把标定板固定在载物台上，确保标定板底部与载物台底面平齐，确保标定板左边缘与载物台左边缘平齐。这样就可确定标定板上标定圆圆心的世界坐标。 ③通过调整移动平台，使标定板在摄像机的视野范围内。移动平台的纵向初始位置设定为前后移动40mm后，标定板都在摄像机视野范围内。且本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种旋转立体视觉的三维重建方法，其特征在于：所述三维重建方法包括以下步骤：１）、摄像机手工标定：设定世界坐标系的一根轴与旋转轴重合，一坐标平面平行于标定板平面，标定板平面平行于旋转轴；设定与旋转轴重合的轴为Ｙ轴，与标定板平面平行的坐标平面为ＸＯＹ平面，获取标定板上圆心点的世界坐标，在Ｚ方向上移动标定板，获取空间中不在同一平面的多个点的世界坐标，设定空间点的世界坐标（Ｘ↓［ｗ］，Ｙ↓［ｗ］，Ｚ↓［Ｗ］），提取得到标定板上圆心的图像象素坐标值（μ，ｖ），点的世界坐标和图像坐标存在如下关系：＊＊＊　（１）　式（１）中，Ｍ是摄像机投影矩阵，为３×４矩阵；Ｚ↓［ｃ］为点在摄像机坐标系下Ｚ方向上的坐标分量；由上式得以下两个方程：＊＊＊　（２）　投影矩阵Ｍ有１１个自由度，通过六个不在同一平面的空间点计算投影矩阵Ｍ；２）、旋转平台旋转之前的摄像机投影矩阵记为Ｍ↑［１］，通过Ｍ↑［１］所反映的点的世界坐标与图像坐标的关系用以下公式表示：＊＊＊　（３）　通过对Ｍ↑［１］采取下述公式进行分解：令：＊↓［１］＝（ｍ↓［１１］↑［１］，ｍ↓［１２］↑［１］，ｍ↓［１３］↑［１］）↑［Ｔ］，＊↓［２］＝（ｍ↓［２１］↑［１］，ｍ↓［２２］↑［１］，ｍ↓［２３］↑［１］）↑［Ｔ］，＊↓［３］＝（ｍ↓［３１］↑［１］，ｍ↓［３２］↑［１］，ｍ↓［３３］↑［１］）↑［Ｔ］。　则，＊↓［３］＝ｍ↓［３４］↑［１］＊↓［３］，ｕ↓［０］＝（ｍ↓［３４］↑［１］）↑［２］＊，ｖ↓［０］＝（ｍ↓［３４］↑［１］）↑［２］＊，ａ↓［ｘ］＝（ｍ↓［３４］↑［１］）↑［２］｜＊↓［１］×＊↓［３］｜，ａ↓［ｙ］＝（ｍ↓［３４］↑［１］）↑［２］｜＊↓［２］×＊↓［３］｜，＊↓［１］＝ｍ↓［３４］↑［１］／ａ↓［ｘ］（＊↓［１］－ｕ↓［０］＊↓［３］），＊↓［２］＝ｍ↓［３４］↑［１］／ａ↓［ｙ］（＊↓［２］－ｖ↓［０］＊↓［３］），ｔ↓［ｚ］＝ｍ↓［３４］↑［１］，ｔ↓［ｘ］＝ｍ↓［３４］↑［１］／ａ↓［ｘ］（ｍ↓［１４］↑［１］－ｕ↓［０］），ｔ↓［ｙ］＝ｍ↓［３４］↑［１］／ａ↓［ｙ］（ｍ↓［２４］↑［１］－ｖ↓［０］）　＊＊＊　（４）　Ｍ↓［１］为摄像机内参数矩阵，Ｍ↓［２］↑［１］为未旋转时的摄像机外参数矩阵；３）、旋转平台旋转之前的摄像机投影矩阵为：Ｍ↑［１］＝Ｍ↓［１］.Ｍ↓［２］↑［１］＝＊＊＊　（５）　旋转平台旋转θ角后，摄像机投影矩阵为　＊＊...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：陈胜勇，管秋，漆喜庆，刘盛，毛国红，李兰兰，骆广娟，
申请(专利权)人：浙江工业大学，
类型：发明
国别省市：86[中国|杭州]