用于3D结构光相机系统的噪声去除方法技术方案

本发明专利技术公开了一种用于3D结构光相机系统的噪声去除方法，所述方法为：所述3D结构光相机系统中激光器以点阵随机方式随机排布；根据所述点阵随机方式随机排布的激光器获得散斑图和镜像散斑图；对所述散斑图和镜像散斑图进行筛选，确定以所述散斑图与参考图进行深度相关匹配，确定像素偏移量，获得物体的深度信息。本发明专利技术通过激光器的点阵随机方式随机排布去除实际使用过程中的垂直镜像噪声和水平镜像的噪声。的噪声。的噪声。

【技术实现步骤摘要】
用于3D结构光相机系统的噪声去除方法


[0001]本专利技术涉及3D结构光模块的投射器，具体涉及一种用于3D结构光相机系统的噪声去除方法。

技术介绍

[0002]3D结构光主要是由相机模组、激光发射器和光学支架组成(如图1所示)。其原理是在某个固定距离利用相机模组拍摄激光发射器发射出的散斑图(此张散斑图记为参考图)(如图2所示)，然后将待测图和参考图进行相关性匹配(如图3所示)，计算出像素偏移量，从而得到物体的深度信息。
[0003]由上面3D结构光原理可知，激光散斑的点排布对深度匹配的影响非常大。
[0004]如图3所示，若待测图中的蓝色框，与参考图中多个红色框匹配相关，则待测图中的绿色框将得到错误的深度信息或者没有深度信息。
[0005]如图4
‑
1所示，上侧的方框里面散斑为激光发射器发射出的散斑点，下侧的方框里面散斑为蓝色框散斑在地面的镜像散斑，这种镜像散斑在深度计算时，若能够与参考图匹配相关，并计算出深度，那在实际使用中，会造成机器人的误判，从而造成较大的失误，所以这种镜像散斑是需要不能计算出深度信息。
[0006]如图4
‑
2所示，下侧的两个方框就是错误的深度信息，这种错误的信息会造成机器人的误判，从而导致机器人误撞或者自身过度保护。
[0007]如图5
‑
1所示，右侧的方框里面散斑为激光发射器发射出的散斑点，左侧的方框里面散斑为蓝色框散斑在玻璃墙面的镜像散斑，因原激光器的散斑排布不够随机，同样的使得橘色框中的镜像散斑能够与参考图中匹配相关，计算出错误的深度信息。
[0008]如图5
‑
2所示，方框里面就是错误的深度信息，同样的这种错误的信息会造成机器人的误判，从而导致机器人误撞或者自身过度保护。

技术实现思路

[0009]有鉴于此，本专利技术的主要目的在于提供一种。3D结构光相机系统的噪声去除方法。
[0010]为达到上述目的，本专利技术的技术方案是这样实现的：
[0011]本专利技术实施例提供一种用于3D结构光相机系统的噪声去除方法，所述方法为：
[0012]所述3D结构光相机系统中激光器以点阵随机方式随机排布；
[0013]根据所述点阵随机方式随机排布的激光器获得散斑图和镜像散斑图；
[0014]对所述散斑图和镜像散斑图进行筛选，确定以所述散斑图与参考图进行深度相关匹配，确定像素偏移量，获得物体的深度信息。
[0015]上述方案中，所述所述3D结构光相机系统中激光器以点阵随机方式随机排
[0016][x
n
,y
n
]＝[p1cos(θ),p2cos(θ)][0017]布，具体为：根据公式[x
n+1
,y
n+1
]＝[p3sin(θ),p4sin(θ)]激光器以点阵随机方式随机排布；其中，p1、p2、p3、p4为任意定义非0常数，θ为0～2π。
[0018]上述方案中，所述镜像散斑图包括水平镜像散斑图、垂直镜像散斑图。
[0019]与现有技术相比，本专利技术通过激光器的点阵随机方式随机排布去除实际使用过程中的垂直镜像噪声和水平镜像的噪声。
附图说明
[0020]此处所说明的附图用来公开对本专利技术的进一步理解，构成本专利技术的一部分，本专利技术的示意性实施例及其说明用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的不当限定。在附图中：
[0021]图1为现有技术中3D结构光部件组成示意图；
[0022]图2为现有技术中3D结构光部件形成的参考图；
[0023]图3为现有技术中3D结构光部件的深度相关匹配示意图；
[0024]图4
‑
1为现有技术中实际使用过程中垂直镜像的示意图；
[0025]图4
‑
2为现有技术中实际使用过程中垂直镜像干扰的深度图；
[0026]图5
‑
1为现有技术中实际使用过程中水平镜像的示意图；
[0027]图5
‑
2为现有技术中实际使用过程中水平镜像干扰的深度图；
[0028]图6为本专利技术实施例提供一种用于3D结构光相机系统的噪声去除方法的随机排布示意图；
[0029]图7为本专利技术实施例提供一种用于3D结构光相机系统的噪声去除方法中自相关系数的示意图；
[0030]图8为本专利技术实施例提供一种用于3D结构光相机系统的噪声去除方法中水平镜像相关系数的示意图；
[0031]图9为本专利技术实施例提供一种用于3D结构光相机系统的噪声去除方法中垂直镜像相关系数的示意图；
[0032]图10为本专利技术实施例提供一种用于3D结构光相机系统的噪声去除方法中去除水平噪声后的示意图；
[0033]图11为本专利技术实施例提供一种用于3D结构光相机系统的噪声去除方法中去除垂直噪声后的示意图。
具体实施方式
[0034]为了使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本专利技术进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。
[0035]本实施例的附图中相同或相似的标号对应相同或相似的部件；在本专利技术的描述中，需要理解的是，术语“上”、“下”、“左”、“右”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本专利技术和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此附图中描述位置关系的用语仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制，对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语的具体含义。
[0036]需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包
括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、物品或者装置中还存在另外的相同要素。
[0037]本专利技术实施例提供一种用于3D结构光相机系统的噪声去除方法，如图6所示，所述方法为：
[0038]所述3D结构光相机系统中激光器以点阵随机方式随机排布；
[0039]根据所述点阵随机方式随机排布的激光器获得散斑图和镜像散斑图；
[0040]对所述散斑图和镜像散斑图进行筛选，确定以所述散斑图与参考图进行深度相关匹配，确定像素偏移量，获得物体的深度信息。
[0041]所述所述3D结构光相机系统中激光器以点阵随机方式随机排布，具体为：
[0042][x
n
,y
n
]＝[p1cos(θ),p2cos(θ)][0043]根据公式[x
n+1
,y
n+1
]＝[p本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于3D结构光相机系统的噪声去除方法，其特征在于，所述方法为：所述3D结构光相机系统中激光器以点阵随机方式随机排布；根据所述点阵随机方式随机排布的激光器获得散斑图和镜像散斑图；对所述散斑图和镜像散斑图进行筛选，确定以所述散斑图与参考图进行深度相关匹配，确定像素偏移量，获得物体的深度信息。2.根据权利要求1所述的用于3D结构光相机系统的噪声去除方法，其特征在于，所述所述3D结构光相机系统中激光器以点阵随机方式随机排布，具体[x
n...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐小岚，常瑞华，余建男，王百顺，
申请(专利权)人：深圳博升光电科技有限公司，
类型：发明
国别省市：