基于双目成像的三维测量方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及三维测量技术，揭露了一种基于双目成像的三维测量方法，包括：在待测物体的周围进行场地配置，得到结构光系统，逐一利用双目相机对光照投影下的待测物体进行拍摄，得到双目图集；计算出双目图集对应的畸变参数集，对所有的双目图集进行畸变矫正，得到标准双目图集；提取标准双目图集特征，得到特征点集，对标准双目图集进行特征点匹配，得到标准双目图集对应的视差图集；根据视差图集将标准双目图集转化为点位点云集，根据位置信息对点位点云集进行坐标轴转化，得到场地点云，并从场地点云中提取出待测物体的三维参数。本发明专利技术还提出一种基于双目成像的三维测量装置、电子设备以及存储介质。本发明专利技术可以提高火星车三维测量时的精确度。测量时的精确度。测量时的精确度。

【技术实现步骤摘要】
基于双目成像的三维测量方法、装置、设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及三维测量
，尤其涉及一种基于双目成像的三维测量方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。

技术介绍

[0002]随着宇宙探索技术的进步，越来越多的机构开始研究火星车在模拟外星地貌环境中的智能路径匹配问题，但外星地形地貌环境复杂，地表由一层松散颗粒材料覆盖，沙丘、砾石、峡谷遍布，对火星车的移动产生了很多限制，容易造成沉陷、滑移等问题，因此需要实时采集模拟地貌上工作的火星车的三维数据，方便后续对火星车移动路径的改进。
[0003]现有的火星车三维测量技术多为基于运动传感器的三维测量方法，例如，在所述火星车上以及模拟地貌中均匀安置多个运动传感器，用于检测火星车的运动位置以及运动形态，实际应用中，基于运动传感器的三维测量方法在复杂地貌时的测量误差较大，从而导致进行火星车三维测量时的精确度较低。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供一种基于双目成像的三维测量方法、装置及计算机可读存储介质，其主要目的在于解决进行火星车三维测量时的精确度较低的问题。
[0005]为实现上述目的，本专利技术提供的一种基于双目成像的三维测量方法，包括：
[0006]在待测物体的周围进行场地配置，得到结构光系统，并获取所述结构光系统中所有双目相机的位置信息；
[0007]利用所述结构光系统中的光源阵列对所述待测物体进行光照投影，逐一利用所述双目相机对光照投影下的所述待测物体进行拍摄，得到双目图集；
[0008]利用预设的极性矫正算法计算出所述双目图集对应的畸变参数集，根据所述畸变参数集对所有的所述双目图集进行畸变矫正，得到标准双目图集；
[0009]对所述标准双目图集中的每个标准双目图组进行特征提取，得到特征点集，根据所述特征点集对所述标准双目图集进行特征点匹配，得到所述标准双目图集对应的视差图集，其中，所述对所述标准双目图集中的每个标准双目图组进行特征提取，得到特征点集，包括：
[0010]逐个选取所述标准双目图集中的一个标准双目图组作为目标标准图组，对所述目标标准图组进行图像去噪，得到目标平滑图组；
[0011]利用像素曲率算法对所述目标平滑图组进行特征提取，得到特征像素组；
[0012]提取出所述特征像素组对应的中心点数组，选取所述中心点数组中的一个中心点作为目标中心点，利用如下的中心特征公式计算出所述目标中心点对应的特征点，将所述特征像素组对应的特征点汇集成特征点组，并将所有的所述特征点数组汇集成特征点集：
[0013][0014](p
x
,p
y
)＝(x1+tn
x
,y1+tn
y
)
[0015]其中，t是所述中心特征公式的特征系数，n
x
是指所述目标中心点对应的横向法线向量，n
y
是指所述目标中心点对应的纵向法线向量，n是法线向量符号，x1是所述目标平滑图组中像素点的横坐标，y1是所述目标平滑图组中像素点的纵坐标，g()是高斯函数符号，p
x
是指所述特征点的横坐标，p
y
是指所述特征点的纵坐标；
[0016]根据所述视差图集将所述标准双目图集转化为点位点云集，根据所述位置信息对所述点位点云集进行坐标轴转化，得到场地点云，并从所述场地点云中提取出所述待测物体的三维参数。
[0017]可选地，所述在待测物体的周围进行场地配置，得到结构光系统，包括：
[0018]在所述待测物体的底部地表配置模拟地貌；
[0019]在所述待测物体的周围墙体表面均匀配置若干台双目相机以及光源阵列；
[0020]将所述光源阵列、所有的所述双目相机以及所述模拟地貌汇集成结构光系统。
[0021]可选地，所述利用预设的极性矫正算法计算出所述双目图集对应的畸变参数集，包括：
[0022]逐个选取双目相机作为目标双目相机，从所述双目图集中筛选出所述目标双目相机对应的双目图组作为目标双目图组；
[0023]获取所述目标双目相机对应的畸变内参，利用预设的畸变矫正算法和所述畸变内参对所述目标双目图组进行畸变校正，得到目标初级双目图组；
[0024]利用预设的极性矫正算法计算出所述目标初级双目图组对应的畸变外参，并将所述畸变内参与所述畸变外参汇集成畸变参数组，将所有的所述畸变参数组汇集成畸变参数集。
[0025]可选地，所述利用预设的畸变矫正算法和所述畸变内参对所述目标双目图组进行畸变校正，得到目标初级双目图组，包括：
[0026]逐一选取所述目标初级双目图组中的图像作为目标图像，逐个选取所述目标图像中的像素点作为目标像素点；
[0027]利用如下的畸变矫正算法和所述畸变内参计算出所述目标像素点对应的矫正像素点：
[0028][0029][0030]其中，是所述目标像素点的横坐标，是指所述目标像素点的纵坐标，x是所述矫正像素点的横坐标，y是所述矫正像素点的纵坐标，j1是泰勒级数展开式的第一项，j2是泰勒级数展开式的第二项，d是指所述畸变内参的相机内参，k1是所述畸变内参的第一切向参数，k2是指所述畸变内参的第二切向参数；
[0031]根据所述目标图像的所有所述矫正像素点生成初级矫正图像，并将所有的所述初
级矫正图像汇集成目标初级双目图组。
[0032]可选地，所述利用预设的极性矫正算法计算出所述目标初级双目图组对应的畸变外参，包括：
[0033]选取所述目标初级双目图组中的一张图片作为目标选定图片，将所述目标初级双目图组中出所述目标选定图片外的另一张图片作为目标参照图片；
[0034]利用所述目标选定图片对所述目标参照图片进行映射，得到横轴基向量；
[0035]利用如下的极性矫正算法根据所述横轴基向量计算出所述目标初级双目图组对应的畸变外参：
[0036][0037]K＝(K
l
+K
r
)/2
[0038]M＝K[R
‑
R
×
C][0039]其中，R是所述畸变外参的旋转矩阵，r
x
是指所述横轴基向量，T是转置符号，k是纵轴的单位向量，K是所述畸变外参的内参矩阵，K
l
是所述目标双目相机中左相机的初始内参矩阵，K
r
是所述目标双目相机中右相机的初始内参矩阵，M是指所述畸变外参，C是指所述目标双目相机的相机中心。
[0040]可选地，所述根据所述畸变参数集对所有的所述双目图集进行畸变矫正，得到标准双目图集，包括：
[0041]逐个选取所述双目图集中的双目图组作为目标图组，从所述畸变参数集中筛选出与所述目标图组对应的畸变参数组作为目标畸变参数组；
[0042]利用所述目标畸变参数组中的畸变内参对所述目标图组进行初级畸变矫正，得到初级双目图组；
[0043]利用所述目标畸变参数组中的畸变本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于双目成像的三维测量方法，其特征在于，所述方法包括：S1：在待测物体的周围进行场地配置，得到结构光系统，并获取所述结构光系统中所有双目相机的位置信息；S2：利用所述结构光系统中的光源阵列对所述待测物体进行光照投影，逐一利用所述双目相机对光照投影下的所述待测物体进行拍摄，得到双目图集；S3：利用预设的极性矫正算法计算出所述双目图集对应的畸变参数集，根据所述畸变参数集对所有的所述双目图集进行畸变矫正，得到标准双目图集；S4：对所述标准双目图集中的每个标准双目图组进行特征提取，得到特征点集，根据所述特征点集对所述标准双目图集进行特征点匹配，得到所述标准双目图集对应的视差图集，其中，所述对所述标准双目图集中的每个标准双目图组进行特征提取，得到特征点集，包括：S41：逐个选取所述标准双目图集中的一个标准双目图组作为目标标准图组，对所述目标标准图组进行图像去噪，得到目标平滑图组；S42：利用像素曲率算法对所述目标平滑图组进行特征提取，得到特征像素组；S43：提取出所述特征像素组对应的中心点数组，选取所述中心点数组中的一个中心点作为目标中心点，利用如下的中心特征公式计算出所述目标中心点对应的特征点，将所述特征像素组对应的特征点汇集成特征点组，并将所有的所述特征点数组汇集成特征点集：(p
x
,p
y
)＝(x1+tn
x
,y1+tn
y
)其中，t是所述中心特征公式的特征系数，n
x
是指所述目标中心点对应的横向法线向量，n
y
是指所述目标中心点对应的纵向法线向量，n是法线向量符号，x1是所述目标平滑图组中像素点的横坐标，y1是所述目标平滑图组中像素点的纵坐标，g()是高斯函数符号，p
x
是指所述特征点的横坐标，p
y
是指所述特征点的纵坐标；S5：根据所述视差图集将所述标准双目图集转化为点位点云集，根据所述位置信息对所述点位点云集进行坐标轴转化，得到场地点云，并从所述场地点云中提取出所述待测物体的三维参数。2.如权利要求1所述的基于双目成像的三维测量方法，其特征在于，所述在待测物体的周围进行场地配置，得到结构光系统，包括：在所述待测物体的底部地表配置模拟地貌；在所述待测物体的周围墙体表面均匀配置若干台双目相机以及光源阵列；将所述光源阵列、所有的所述双目相机以及所述模拟地貌汇集成结构光系统。3.如权利要求1所述的基于双目成像的三维测量方法，其特征在于，所述利用预设的极性矫正算法计算出所述双目图集对应的畸变参数集，包括：逐个选取双目相机作为目标双目相机，从所述双目图集中筛选出所述目标双目相机对应的双目图组作为目标双目图组；获取所述目标双目相机对应的畸变内参，利用预设的畸变矫正算法和所述畸变内参对所述目标双目图组进行畸变校正，得到目标初级双目图组；
利用预设的极性矫正算法计算出所述目标初级双目图组对应的畸变外参，并将所述畸变内参与所述畸变外参汇集成畸变参数组，将所有的所述畸变参数组汇集成畸变参数集。4.如权利要求3所述的基于双目成像的三维测量方法，其特征在于，所述利用预设的畸变矫正算法和所述畸变内参对所述目标双目图组进行畸变校正，得到目标初级双目图组，包括：逐一选取所述目标初级双目图组中的图像作为目标图像，逐个选取所述目标图像中的像素点作为目标像素点；利用如下的畸变矫正算法和所述畸变内参计算出所述目标像素点对应的矫正像素点：利用如下的畸变矫正算法和所述畸变内参计算出所述目标像素点对应的矫正像素点：其中，是所述目标像素点的横坐标，是指所述目标像素点的纵坐标，x是所述矫正像素点的横坐标，y是所述矫正像素点的纵坐标，j1是泰勒级数展开式的第一项，j2是泰勒级数展开式的第二项，d是指所述畸变内参的相机内参，k1是所述畸变内参的第一切向参数，k2是指所述畸变内参的第二切向参数；根据所述目标图像的所有所述矫正像素点生成初级矫正图像，并将所有的所述初级矫正图像汇集成目标初级双目图组。5.如权利要求3所述的基于双目成像的三维测量方法，其特征在于，所述利用预设的极性矫正算法计算出所述目标初级双目图组对应的畸变外参，包括：选取所述目标初级双目图组中的一张图片作为目标选定图片，将所述目标初级双目图组中出所述目标选定图片外的另一张图片作为目标参照图片；利用所述目标选定图片对所述目标参照图片进行映射，得到横轴基向量；利用如下的极性矫正算法根据所述横轴基向量计算出所述目标初级...

【专利技术属性】
技术研发人员：张永锋，曾国志，
申请(专利权)人：温州鹿城佳涵网络技术服务工作室，
类型：发明
国别省市：