本发明专利技术公开了一种基于双目结构光的3D目标重建方法与装置。该方法包括：构建双目结构光系统，并确定满足第一误差函数的最佳工作距离，所述双目结构光系统包含投影仪、第一相机和第二右相机；在投影仪投影下，利用第一相机和第二相机分别获取3D目标物体对应的第一点云和第二点云；利用已确定的点云之间的整体位置变换关系，对第一点云和第二点云进行配准和融合，其中所述点云之间的整体位置变换关系通过对标准件进行粗配准和精配准获得。本发明专利技术具有精度较高、速度较快并且重建图像完整度较高等优势。等优势。等优势。
【技术实现步骤摘要】
一种基于双目结构光的3D目标重建方法与装置
[0001]本专利技术涉及机器视觉
，更具体地，涉及一种基于双目结构光的3D目标重建方法与装置。
技术介绍
[0002]3D目标重建可以应用于多种领域。例如，指纹作为人体生物特征的一种，具有唯一性、难以伪造的优点。在人脸识别、虹膜识别等多种生物识别技术中，指纹识别技术因其便捷性、无害性、易操作得到了最广泛的应用。在司法领域，警察可以通过提取犯罪现场的指纹来锁定嫌疑人；在信息安全等方面，指纹识别可以用于个人户籍及金融业务等严格要求信息保密的应用；在日常生活中，指纹识别也可以用于门锁、手机解锁等方面，为人类提供高度的保护。指纹识别应用广泛，因此得到完整、高质量的指纹，提高指纹识别的准确率，就显得尤为重要。
[0003]目前，常用的3D指纹重建技术主要包括基于立体视觉的方法、基于光度学的方法和基于结构光的方法。基于立体视觉原理进行指纹重建，通常使用多个摄像头从不同的角度同时对指纹进行拍摄，然后基于立体匹配计算出视差，进而得出指纹的深度信息。这种方法存在的问题是图像特征点不足并且分布不均与，导致难以重建出完整的指纹。基于光度学的3D指纹重建技术，往往需要使用多个光源提供不同的照明，捕获多个二维指纹图像，计算物体表面的方向梯度，进而估计物体表面的法线。这种方法得到的指纹可以很好的保留细节信息，但是仅能获得法向积分的指纹，无法获得绝对高度的指纹，而且指纹重建的速度较慢，难以在拍摄过程中保持手指的完全静止，从而引入误差。基于结构光的三维指纹重建通常采用单目结构光，采集到的指纹面积有限，特征和细节数目有限，影响了指纹识别的准确率。例如，现有方案包括专利申请CN113570699A(一种三维指纹重建的方法和装置)和专利申请CN113505626A(一种快速三维指纹采集方法与系统)等。
[0004]综上，现有的3D指纹重建方案主要存在以下问题：
[0005]1)基于光度学的方法无法得到指纹高度的绝对距离，而且重建速度较慢；基于立体视觉的方法虽然重建速度快，但是重建效果往往不佳。
[0006]2)现有的3D指纹重建方法(如单目结构光)得到的指纹面积有限，难以重建出完整的3D指纹。
[0007]3)现有的双目结构光技术采集3D指纹的方法，使用的是正弦条纹结合格雷码，在重建速度上没有优势(如专利申请CN113505626A)。
[0008]4)个体的不同手指及个体之间同一手指的尺寸均存在差异，难以找到最佳的工作距离保证对不同个体、不同手指的表面指纹都能精确重建，而且设备在高度调节之后，存在一定的回落的情况，如果不能准确的确定最佳工作距离将会导致重建误差。
技术实现思路
[0009]本专利技术的目的是克服上述现有技术的缺陷，提供一种基于双目结构光的3D目标重
建方法与装置。
[0010]根据本专利技术的第一方面，提供一种基于双目结构光的3D目标重建方法。该方法包括以下步骤：
[0011]构建双目结构光系统，并确定满足第一误差函数的最佳工作距离，所述双目结构光系统包含投影仪、第一相机和第二右相机；
[0012]在投影仪投影下，利用第一相机和第二相机分别获取3D目标物体对应的第一点云和第二点云；
[0013]利用已确定的点云之间的整体位置变换关系，对第一点云和第二点云进行配准和融合；
[0014]其中，所述点云之间的整体位置变换关系根据以下子步骤确定：
[0015]针对标准件对应的两个点云进行粗配准，获得点云之间的第一位置变换关系，所述第一位置变换关系包含第一旋转矩阵R1和第一平移向量T1；
[0016]针对标准件对应的两个点云，利用设定的第二误差函数作为配准目标进行精配准，获得点云之间的第二位置变换关系，所述第二位置变换关系包含第二旋转矩阵R2和第二平移向量T2；
[0017]将所述第一位置变换关系和第二位置关系合并，得到所述点云之间的整体位置变换关系。
[0018]根据本专利技术的第二方面，提供一种基于双目结构光的3D目标重建装置。该装置包括：
[0019]双目结构光系统，所述双目结构光系统包含投影仪、第一相机和第二相机，并具有满足第一误差函数的最佳工作距离；
[0020]点云获取单元：用于在投影仪投影下，利用第一相机和第二相机分别获取3D目标物体对应的第一点云和第二点云；
[0021]配准和融合单元：用于利用已确定的点云之间的整体位置变换关系，对第一点云和第二点云进行配准和融合；
[0022]其中，所述点云之间的整体位置变换关系根据以下子步骤确定：
[0023]针对标准件对应的两个点云进行粗配准，获得点云之间的第一位置变换关系，所述第一位置变换关系包含第一旋转矩阵R1和第一平移向量T1；
[0024]针对标准件对应的两个点云，利用设定的第二误差函数作为配准目标进行精配准，获得点云之间的第二位置变换关系，所述第二位置变换关系包含第二旋转矩阵R2和第二平移向量T2；
[0025]将所述第一位置变换关系和第二位置关系合并，得到所述点云之间的整体位置变换关系。
[0026]与现有技术相比，本专利技术的优点在于，针对现有的立体视觉指纹重建不完整及光度学指纹重建高度不精确且较慢的缺点，本专利技术采用双目结构光系统进行指纹采集，实现高精度、高速的3D指纹采集；通过使用两个相机进行指纹重建，再结合点云配准及融合的过程，可以得到更加完整的大面积的3D指纹；针对指纹这类个体间存在差异的生物特征，本专利技术提出了确定最佳工作距离的方法，采用这种方法测定的最佳工作距离，对于多数人都可以采集精度较高的指纹。
[0027]通过以下参照附图对本专利技术的示例性实施例的详细描述，本专利技术的其它特征及其优点将会变得清楚。
附图说明
[0028]被结合在说明书中并构成说明书的一部分的附图示出了本专利技术的实施例，并且连同其说明一起用于解释本专利技术的原理。
[0029]图1是根据本专利技术一个实施例的基于双目结构光的3D目标重建方法的流程图；
[0030]图2是根据本专利技术一个实施例的双目结构光系统的示意图；
[0031]图3是根据本专利技术一个实施例的平面拟合效果图；
[0032]图4是根据本专利技术一个实施例的硬币重建效果示意图；
[0033]图5是根据本专利技术一个实施例的指纹重建效果示意图。
具体实施方式
[0034]现在将参照附图来详细描述本专利技术的各种示例性实施例。应注意到：除非另外具体说明，否则在这些实施例中阐述的部件和步骤的相对布置、数字表达式和数值不限制本专利技术的范围。
[0035]以下对至少一个示例性实施例的描述实际上仅仅是说明性的，决不作为对本专利技术及其应用或使用的任何限制。
[0036]对于相关领域普通技术人员已知的技术、方法和设备可能不作详细讨论，但在适当情况下，所述技术、方法和设备应当被视为说明书的一部分。
[0037]在这里示出和讨论的所有例子中，任何具体值应被解释为仅仅是示例性的，而不是本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于双目结构光的3D目标重建方法，包括以下步骤：构建双目结构光系统，并确定满足第一误差函数的最佳工作距离，所述双目结构光系统包含投影仪、第一相机和第二右相机；在投影仪投影下，利用第一相机和第二相机分别获取3D目标物体对应的第一点云和第二点云；利用已确定的点云之间的整体位置变换关系，对第一点云和第二点云进行配准和融合；其中，所述点云之间的整体位置变换关系根据以下子步骤确定：针对标准件对应的两个点云进行粗配准，获得点云之间的第一位置变换关系，所述第一位置变换关系包含第一旋转矩阵R1和第一平移向量T1；针对标准件对应的两个点云，利用设定的第二误差函数作为配准目标进行精配准，获得点云之间的第二位置变换关系，所述第二位置变换关系包含第二旋转矩阵R2和第二平移向量T2；将所述第一位置变换关系和第二位置关系合并，得到所述点云之间的整体位置变换关系。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述针对标准件对应的两个点云进行粗配准，包括：在标准件对应的两个点云上分别选取至少三个特征点，且在该两个点云上选取的特征点两两对应，顺序相同，经过SVD分解，先后计算出第一旋转矩阵R1和第一平移向量T1。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第二误差函数设置为：其中，该第二误差函数表示在源点云q和目标点云p中，按照一定的约束条件，找到最近邻点(p
i
,q
i
)，然后计算出最优匹配参数R2和T2，使得该第二误差函数最小，n是最邻近点对的个数，p
i
为目标点云p中的一点，q
i
为源点云q中与p
i
对应的最近点。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述3D目标物体是指纹点云，并根据以下步骤进行点云融合：找到指纹中轴面，并将指纹点云的姿态调整到中轴面与当前坐标系的一个参考平面方向一致，其中所述指纹中轴面是垂直于指甲所在平面且平分左右两侧指纹的平面；基于点云中的点到中轴面的距离来确定点云保留策略，包括：根据点云中的点到中轴面的距离，将...
【专利技术属性】
技术研发人员：宋展，王晶晶，曹伟，吴迪，叶于平，赵娟，张健恺，
申请(专利权)人：中国科学院深圳先进技术研究院，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。