一种基于RGB-D相机的散料三维重建方法技术

本发明专利技术的一种基于RGB

【技术实现步骤摘要】
一种基于RGB
‑
D相机的散料三维重建方法


[0001]本专利技术涉及计算机视觉
，具体讲是一种基于RGB
‑
D相机的散料三维重建方法。

技术介绍

[0002]散状原料在工业生产过程中十分常见，为了实现企业对散料装卸、运输、质检等工序进行全流程控制，提高企业的竞争力，顺应发展的需求，针对泥沙、木材、废钢等各种散料的三维重建技术非常重要。由于散料大多以堆状放置于露天地面，室外环境的不确定性、散料形状的不规则性、纹理特征的复杂性等都对散料三维重建的实现增加了难度。
[0003]近年来常用的三维重建方法有基于激光和超声波的三维重建、基于深度学习的深度估计和结构重建以及基于RGB
‑
D深度相机的三维重建。基于激光和超声波的三维重建由于设备昂贵、受工作环境限制较多等原因而不宜推广使用；基于深度学习的三维重建本质上利用大量的标注数据来训练深度神经网络，得到图像像素与深度之间的映射关系，但是由于缺乏可解释性，得到的模型会偏离人的认知，因此推广也没有十分普及；基于RGBr/>‑
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于RGB
‑
D相机的散料三维重建方法，其特征在于：包括以下步骤：(一)对RGB
‑
D相机进行参数整定与相关系数配准，相机成像系统中，共包含四个坐标系：世界坐标系、相机坐标系、图像坐标系、像素坐标系。世界坐标系(X
w
，Y
w
，Z
w
)描述目标在真实世界中的位置引入的参考坐标系；相机坐标系(X
c
，Y
c
，Z
c
)是联系世界坐标系和图像坐标系的桥梁，一般取摄像机的光学轴为z轴；图像坐标系(x，y)根据投影关系引入，方便进一步得到像素坐标；像素坐标系(u，v)真正从相机内督导信息，是图像物理坐标的离散化；(二)进行图像采集与预处理，整体流程为人工操作手持设备在散料堆周围进行数据采集，将图像数据经通信网络传输至远端的计算机；(三)生成并获取点云，点云精细配准；(四)投影点云至所构建的网络模型实现点云融合，完成对散料三维重建的目标。2.根据权利要求1所述的一种基于RGB
‑
D相机的散料三维重建方法，其特征在于：图像坐标系到像素坐标系存在如下关系：其中像素坐标系(u，v)代表像素的列数与行数，dx与dy分别表示每个像素在横轴和纵轴上的物理尺寸。由三角形相似原理，相机坐标系到图像坐标系存在如下关系：其中某一点P(X
c
，Y
c
，Z
c
)是通过投影中心的光线投影到图像平面上的，对应的图像点为p(x，y，f)。世界坐标系到相机坐标系存在如下关系：其中R为3
×
3的旋转矩阵，t为3
×
1的平移矢量。世界坐标系到像素坐标系的表换可由[1][2][3]的公式组合而成：
其中分别称为相机的内部参数矩阵和外部参数矩阵。由于镜头并非理想透视成像，会带有不同程度的畸变，在使用相机前需要进行相机内外参数的校正。径向畸变公式为：径向畸变公式为：切向畸变公式为：切向畸变公式为：其中，(x，y)，分别为理想的无畸变归一化图像坐标、畸变后的归一化图像坐标，r为图像像素点到图像中心点的距离，相机标定的目标就是获取相机的内外参数及畸变参数k1，k2，k3，p1，p2。3.根据权利要求1所述的一种基于RGB
‑
D相机的散料三维重建方法，其特征在于：首先基于CNN建立一个端到端的模型，使用CNN直接根据模糊图像生成无雾的清晰图像，解决雾天采集到的图像对比度和饱和度较低、颜色易发生偏移与失真的问题；采用双边滤波对深度图进行平滑处理，达到去除噪声和保护边缘的目的。双边滤波器使用二维高斯函数生成距离模板，使用一维高斯函数生成值域模板。距离模板系数的生成公式如下：其中，(k，l)为模板窗口的中心坐标，(i，l)为模板窗口的其他系数坐标，...

【专利技术属性】
技术研发人员：江河，
申请(专利权)人：重庆涵拓科技有限公司，
类型：发明
国别省市：