一种基于图像融合技术的彩色三维点云获取方法技术

本发明专利技术公开了一种基于图像融合技术的彩色三维点云获取方法，首先获取不带颜色信息的三维点云PC

【技术实现步骤摘要】
一种基于图像融合技术的彩色三维点云获取方法
[0001]技术邻域
[0002]本专利技术属于彩色三维重建
，更为具体地讲，涉及一种基于图像融 合技术的彩色三维点云获取方法。

技术介绍

[0003]航天器在运行过程中不可避免地会受到一系列的安全威胁，包括高能粒子、 空间碎片、流星体和微流星暴等。在高速飞行的前提下，微小的粒子也拥有毁 灭性的能量。航天器的安全性对航天器的正常运转至关重要。因此航天器的损 伤评估和检测是不可或缺的。
[0004]三维重建技术是指运用电子仪器等设备将被测目标的外部形貌信息转换成 离散的三维坐标数据，并存储数据以及可视化的过程。它能够通过深度数据获 取、预处理、点云配准与融合、生成表面等过程，把真实场景刻画成符合计算 机逻辑表达的数学模型。高精度的三维信息在飞行器设计、发动机探伤、雷达 测绘、航天器位姿跟踪检测及估计、航天器损害评估、逆向工程和零部件再造 中有重大的应用意义。
[0005]目前使用最广泛的一种三维重建技术是结构光法三维重建，通过向表面光 滑无特征的被测目标发射可编码的光束，然后通过一定算法计算本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于图像融合技术的彩色三维点云获取方法，其特征在于，包括：(1)、首先利用结构光栅投影仪向被测目标表面投射结构光，然后利用高分辨率灰度左相机和高分辨率灰度右相机组成的双目视觉系统采集被测目标的左右相机灰度图像，最后基于双目视觉原理获取不带颜色信息的三维点云PC
g
；(2)、利用额外的RGB相机采集被测目标真实颜色，获得RGB图像，将其表示为其中，像素点像素值表示为(u
l
，v
l
)表示RGB图像中的第u
l
行、第v
l
列坐标，M
l
和N
l
表示RGB图像的图像大小，即RGB图像的总像素值为M
l
×
N
l
；将双目视觉系统中的高分辨率灰度左相机采集到的高分辨率灰度左图像表示为I
Gray
，其中像素点像素值表示为I
Gray
(x，y)，x＝0，...，M
h
‑
1，y＝0，...，N
h
‑
1，(x，y)表示高分辨率灰度左图像中的第x行、第y列坐标，M
h
和N
h
表示高分辨率灰度左图像的图像大小，即高分辨率灰度左图像总像素值为M
h
×
N
h
；(3)、对RGB图像进行坐标变换和映射，实现RGB图像与高分辨率灰度左图像的配准找出RGB图像与高分辨率灰度左图像I
gray
的特征匹配点对，根据特征匹配点对计算出由RGB图像到高分辨率灰度左图像I
gray
的几何变换矩阵H；将几何变换矩阵H应用在每个坐标(u
l
，v
l
)上：其中，得到经过坐标变换后的坐标(u
′
l
，v
′
l
)；将RGB图像坐标(u
l
，v
l
)位置的像素点映射到坐标(u
′
l
，v
′
l
)位置，构成新的RGB图像，并表示为RGB图像其是与高分辨率灰度左图像I
Gray
配准后的新图像；(4)、对配准后的RGB图像中像素点按区域划分到不同的点集利用边缘检测算法得到RGB图像中被测目标的边界点集ED，将位于被测边界点集ED内的区域划分为目标区域Zone
obj
，位于边界点集ED外的区域划分为背景区域Zone
back
；将RGB图像中的像素点，按其与边界点集ED中像素点的坐标距离值PP进行分类，按照坐标距离值PP值将RGB图像中所有的像素点划分到目标点集OP、边缘点集EP或背景点集BP：(a)、如果PP((u
′
l
，v
′
l
)，(u
′
ed
，v
′
ed
))≤2，则RGB图像中坐标位置(u
′
l
，v
′
l
)的像素点划分到边缘点集EP，其中，(u
′
ed
，v
′
ed
)为边界点集ED中距离坐标位置(u
′
l
，v
′
l
)最近的像素点的坐标，PP(
·
，
·
)表示求两个坐标之间存在的像素数量即两个坐标的坐标距离值PP；(b)、如果PP((u
′
l
，v
′
l
)，(u
′
ed
，v
′
ed
))＞2，且RGB图像中坐标位置(u
′
l
，v
′
l
)的像素
点位于目标区域Zone
obj
，则该像素点划分到目标点集OP；(c)、如果PP((u
′
l
，v
′
l
)，(u
′
ed
，v
′
ed
))＞2，且RGB图像中坐标位置(u
′
l
，v
′
l
)的像素点位于背景区域Zone
back
，则该像素点划分到背景点集BP；(5)、对空白的RGB图像进行坐标变换和映射，实现与高分辨率灰度左图像I
Gray
的分辨率统一首先创建一个和高分辨率灰度左图像I
Gray
具有相同分辨率，即M
h
×
N
h
大小的待确定像素点像素值的空白的高分辨率RGB图像其中像素点的像素值表示为然后进行由高分辨率RGB图像中像素点的坐标(u
h
，v
h
)到低分辨率的配准后的RGB图像中像素点的坐标(u，v)的向后变换：最后，根据向后变换得到的RGB图像中像素点的坐标(u，v)以及步骤(4)划分的点集，对高分辨率RGB图像中每个像素点的像素值进行赋值：(a)、如果坐标(u，v)位于背景点集BP的像素点区域，则像素值等于RGB图像中坐标(u，v)位置的四个邻域像素点中最近的像素点的像素值；(b)、如果坐标(u，v)位于目标点集OP的像素点区域，像素值为：其中，(u
′
l
，v
′
l
)、(u
′
l
+1，v
′
l
)、(u
′
l
，v
′
l
+1)、(u
′
l
+1，v
′
l
+1)表示RGB图像中坐标(u，v)位置的四个邻域像素点的坐标，v)位置的四个邻域像素点的坐标，表示四个邻域像素点的像素值，w
11
，w
12
，w
21
，w
22
为权重系数，它们由其所处位置和距离各自最近的被测目标边界点的相对距离决定，即：位置和距离各自最近的被测目标边界点的相对距离决定，即：位置和距离各自最近的被测目标边界点的相对距离决定，即：
其中，(
11
u
′
ed
，
11
v
′
ed
)、(
21
u
′
ed
，
21
v
′
ed
)、(
12
u
′
ed
，
12
v
′
ed
)、(
22
u
′
ed
，
22
v
′
ed
)分别为距离坐标(u
′<...

【专利技术属性】
技术研发人员：殷春，谭旭彤，陈凯，罗健浩，刘俊杰，程玉华，邱根，
申请(专利权)人：电子科技大学，
类型：发明
国别省市：