【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及三维测量技术，特别是涉及一种基于空间编码的三维测量方法。
技术介绍
1、胸腹呼吸运动跟踪技术中一般使用基于结构光系统——包括投影仪与摄像头——作为核心设备，实时的对胸腹表面点云进行测量并跟踪呼吸运动，从而实现手术导航机器人中的感知任务。呼吸运动跟踪系统，通常采用投影仪投影高速(一般会大于120hz)的结构光图案，摄像头同步采集图像，然后对采集到的图像完成解码获取结构光编码信息，最后利用编码信息实时快速完成三维测量，从而实现呼吸运动跟踪。
2、针对该呼吸跟踪三维测量系统，考虑到呼吸会使人体胸腹表面发生不规则形变，且随时间快速变化，该系统只能采用空间编码方式的结构光图案；进一步的，投影复杂编码图案将导致结构光解码的复杂度高，也会影响到呼吸运动跟踪的实时性。
3、空间编码结构光三维测量算法是在投影一幅编码图案的基础上，在解码时根据特征点领域范围内的特征确定编码结果，因此更有利于完成对运动物体的三维测量。现在针对结构光空间编码的方法包括非正式编码，基于debruijn序列编码，基于m阵列编码等手段完成。这些不同的编码方式通过不同的计算公式生成随机序列，用于保证空间编码中每个位置的唯一性。其中，基于debruijn序列编码的方式是使用最多的方案，根据计算公式生成唯一的伪随机序列，使用颜色作为编码元素完成唯一性编码。针对颜色编码，又可以分为包含条纹编码，网格编码，稠密式编码等。基于条纹式和网格式的编码方式分别利用一维，二维德布鲁因序列完成对应图案设计。稠密式编码使用多投影仪多相机的方式，根据投影图案在物
4、现有的方法中，基于条纹编码的三维重建仅利用了一个维度上的空间特性，需要使用较粗的条纹保证编码长度，并且使用极限约束完成三维测量，普遍精度较低。而已有的网格式空间编码方案引入了两个维度的空间编码，保证了关键点检测与解码，提升了解码点云的精度，但是算法需要对更长的编码序列，使得解码准确率降低，除此之外，已有的解码算法解码速度慢，不利于实时测量。
5、对于起伏较小的待测对象来说，现有的技术方案可以实现较好的效果。然而，在胸腹表面呼吸运动的测量时，由于呼吸导致人体肋骨、侧腹等位置的形变，会引入大量的噪声与高度突变，使得上述方法的解码结果会存在大量错误，导致最终生成的点云中也存在较大误差，从而影响系统对胸腹呼吸的跟踪效果以及后续算法处理。
6、需要说明的是，在上述
技术介绍
部分公开的信息仅用于对本申请的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。
技术实现思路
1、本专利技术的主要目的在于克服上述
技术介绍
的缺陷，提供一种基于空间编码的三维测量方法。
2、为实现上述目的，本专利技术采用以下技术方案：
3、一种基于空间编码的三维测量方法，包括如下步骤：
4、s1.设计三维蜂窝结构网格式的空间编码投影图案，并保存交点编码结果集eref；
5、s2.标定结构光系统中相机与投影仪的内外参，使用所述投影仪投影所述空间编码投影图案，并使用所述相机实现同步采集图像iraw；
6、s3.对采集的图像iraw提取图像骨架iskeleton，根据图像骨架提取交点并对交点二分类获得两类交点集v1,v2；
7、s4.基于图像iraw与交点集v1,v2，利用连接线遍历算法绘制二分图，根据二分图计算交点邻域解码结果集edec；
8、s5.利用匹配算法，根据交点邻域解码结果集edec与交点编码结果集eref计算获得交点配对集合p；利用三角测量方法，结合所述相机与所述投影仪的内外参，对交点配对集合p进行三维测量，生成点云。
9、进一步地：
10、步骤s1包括：
11、s11.对二维彩色网格式编码方法增加一个维度，完成三个维度的debruijn伪随机序列编码生成；
12、s12.根据伪随机序列，按照与x轴正方向夹角0°，45°，135°三个方向间隔放置伪随机条纹，条纹颜色根据编码颜色产生，并依据预定规则删除部分交点和相邻边，生成蜂窝状网格空间编码图案；
13、s13.遍历每个交点的三个连接边，统计交点本身的编码；对每个交点，遍历其三个边上连接的交点，统计交点的邻域编码结果；统计所有的交点，获得交点编码结果集eref。
14、步骤s3包括：
15、s31.利用图像细化算法提取图像骨架iskeleton；
16、s32.遍历图像骨架iskeleton，对每个点取其邻域，如果邻域的预定数量个像素点出现非零值大于设定阈值且顺时针0到1的变化次数达到预设值，则定为候选交点，确定候选点集合vintersection；
17、s33.遍历候选点集合vintersection中的每个点，计算邻域中非零值到中心点的角度位置，并使用无监督聚类方法获得聚类中心，计算聚类中心与参考结果误差并分类，获得两类交点集v1,v2。
18、步骤s33中，使用基于无监督学习或基于标注式监督式机器学习方法代替无监督聚类方法进行交点分类方法。
19、步骤s4包括：
20、s41.初始化二分图g＝{v,e}，定义邻接矩阵a(g)和颜色矩阵c(g)，初始化队列l用于迭代，随机选取一个点vinitial作为广度优先搜索算法bfs的初始点；
21、s42.队列l出栈交点作为本次迭代出发点vi，运用连接线遍历算法找到并将所有与vi相连的交点添加到队列l中，同步记录对应边的编号、颜色，更新矩阵a(g),c(g)；
22、s43.迭代步骤s42，直到l队列为空，输出二分图的矩阵a(g),c(g)；
23、s44.遍历所有交点，利用矩阵a(g),c(g)计算交点自身解码结果集d；
24、s45.遍历所有交点，利用交点自身解码结果集d与矩阵a(g)构建解码结果集edec。
25、步骤s41中，使用深度优先搜索或基于集合的遍历算法代替广度优先搜索算法。
26、步骤s5包括：
27、s51.根据交点邻域解码结果集edec与交点邻域编码结果集eref完成交点码字匹配，获得交点对集合p,edec与eref中剩余的交点分别为集合edec,res和集合eref,res；
28、s52.对剩余的交点集合edec,res中一个点，选取其在集合eref,res中汉明距离最近的码字，如果汉明距离小于等于2，则将点对加入集合p，否则舍弃该交点；
29、s53.重复s52的步骤，直到edec,res为空集，此时的交点对集合p即为解码结果；
30、s54.对于步骤s53中获取的交点对集合p中的每一个元素，引入标定的相机与投影仪的参数，计算其在三维空间中的位置，建立点云数据。
31、步骤s52中，使用余弦相似度或欧式距离代替汉明距离完成向量相似度计算。...
【技术保护点】
1.一种基于空间编码的三维测量方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.如权利要求1所述基于空间编码的三维测量方法，其特征在于，步骤S1包括：
3.如权利要求1或2所述基于空间编码的三维测量方法，其特征在于，步骤S3包括：
4.如权利要求3所述基于空间编码的三维测量方法，其特征在于，步骤S33中，使用基于无监督学习或基于标注式监督式机器学习方法代替无监督聚类方法进行交点分类方法。
5.如权利要求1至4任一项所述基于空间编码的三维测量方法，其特征在于，步骤S4包括：
6.如权利要求5所述基于空间编码的三维测量方法，其特征在于，步骤S41中使用深度优先搜索或基于集合的遍历算法代替广度优先搜索算法。
7.如权利要求1至6任一项所述基于空间编码的三维测量方法，其特征在于，步骤S5包括：
8.如权利要求7所述基于空间编码的三维测量方法，其特征在于，步骤S52中使用余弦相似度或欧式距离代替汉明距离完成向量相似度计算。
9.如权利要求1至8任一项所述基于空间编码的三维测量方法，其特征在于，用于胸腹呼吸运
10.一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序由处理器执行时，实现如权利要求1至9任一项所述基于空间编码的三维测量方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于空间编码的三维测量方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.如权利要求1所述基于空间编码的三维测量方法，其特征在于，步骤s1包括：
3.如权利要求1或2所述基于空间编码的三维测量方法，其特征在于，步骤s3包括：
4.如权利要求3所述基于空间编码的三维测量方法，其特征在于，步骤s33中，使用基于无监督学习或基于标注式监督式机器学习方法代替无监督聚类方法进行交点分类方法。
5.如权利要求1至4任一项所述基于空间编码的三维测量方法，其特征在于，步骤s4包括：
6.如权利要求5所述基于空间编码的三维测量方法，其特征在于，步骤s41中使用...
【专利技术属性】
技术研发人员：麦宋平，王晓宇，崔博森，
申请(专利权)人：清华大学深圳国际研究生院，
类型：发明
国别省市：
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