一种图像深度计算方法技术

本发明专利技术提供的图像深度计算方法，基于结构光的主动视觉模式，采用块匹配运动估计方法提高了匹配精度，通过激光三角法或者查找表的方式获得目标物体的高分辨深度信息，避免了复杂的深度计算公式，实现了深度信息的快速准确获取，简化了硬件结构，易于实现，有利于大规模推广。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于图像处理、激光三角测距、自然交互
，具体涉及。
技术介绍
自然和谐的人机交互方式是人类对操控机器的理想目标，使机器能读懂人在自然状态所传递的命令。利用图像处理技术获取深度信息进行三维图像的实时识别及动作捕捉，使人能以表情、手势、体感动作等自然方式与终端进行交互成为可能。通过高精度的图像深度信息获取也是机器视觉系统发展的技术难点之一。图像深度信息获取技术已逐步从游戏机外设拓展到其它智能终端，包括智能电视、智能手机、PC、平板电脑等，为用户带来“科幻”般的操控方式和全新的人机交互体验，在游戏娱乐、消费电子、医疗、教育等领域都有广泛的应用前景。基于结构光的主动视觉模式可以较为准确地获取图像的深度信息，该模式相比双目立体摄像头，具有获取的深度图信息更稳定可靠、不受环境光影响、立体匹配过程简单、算法计算量小等优势。如微软的体感交互设备Kinect就是采用红外结构光的主动视觉模式，即通过红外激光投射固定模式的图像到物体表面,经物体表面的漫反射形成散斑点，由图像传感器采集获得散斑图像，再通过图像深度传感器芯片计算获得物体的深度信息。上述方法虽然能准确地获得深度信息，然而其算法的实现依赖于昂贵的硬件设备，给实际应用带来困难。
技术实现思路
本专利技术提供，避免了复杂的深度计算公式，需要的硬件结构简单，可实现高分辨深度信息的实时快速获取。为解决上述技术问题，本专利技术采用的技术方案是提供，其特征在于，包括以下步骤 1)采集具有已知深度信息的标准散斑图，作为基准； 2)由图像传感器采集目标物体的输入散斑图序列； 3)将所述输入散斑图序列中的各输入散斑图与标准散斑图进行匹配，生成输入散斑图中各图像块的运动向量； 4)获得输入散斑图中每一图像块的运动向量所对应的深度信息； 5 )对所述输入散斑图中的所有图像块的深度信息进行组合，得到所述目标物体的深度图。本专利技术提供的图像深度计算方法，基于结构光的主动视觉模式，采用块匹配运动估计方法提高了匹配精度，通过激光三角测距法或者查找表的方式获得目标物体的高分辨深度信息，避免了复杂的深度计算公式，实现了深度信息的快速准确获取，简化了硬件结构，易于实现，有利于大规模推广。附图说明图1是本专利技术一个实施例的激光三角测距原理示意 图2是本专利技术另一个实施例的深度计算查找表方式示意 图3是本专利技术另一个实施例的位移量与深度距离的曲线拟合方法示意 图4是本专利技术另一个实施例的块匹配运动估计示意图。 具体实施例方式下面结合具体实施例对本专利技术进行进一步的详细说明。在一个实施例中，提供，包括以下步骤 1)采集具有已知深度信息的标准散斑图，作为基准； 2)由图像传感器采集目标物体的输入散斑图序列； 3 )将所述输入散斑图序列中的各输入散斑图与标准散斑图进行块匹配运动估计，生成输入散斑图中图像块的运动向量； 4)获得输入散斑图中每一图像块的运动向量所对应的深度信息； 5 )对所述输入散斑图中的所有图像块的深度信息进行组合，得到所述目标物体的深度图。其中标准散斑图的获取可以通过如下方式实现将固定图案的激光束(红外、可见光、紫外线、不可见光)投射到与散斑投射器的中心轴(Z轴)相垂直的、且已知深度信息为 的标准平面，由图像传感器采集平面上所形成的散斑图即为标准散斑图。输入散斑图也可以采用上述方法获取，输入散斑图中含有要测量深度信息的目标物体，其深度信息未知。上述标准平面及目标物体需在散斑照射的有效距离范围内，并尽可能涵盖固定图案形成的整幅散斑图像。本专利技术中，如未特别说明，图像块的深度^/均是指该图像块所在的、与散斑投射器中心轴(Z轴)垂直的平面到散斑投射器前端的垂直距离。优选的，在另一个实施例中，所述输入散斑图和所述标准散斑图是通过将固定图案的激光束分别投射至目标物体和深度信息已知的物体表面而获得。就该实施例而言，其仅仅用于限定一种散斑图的获得方式。优选的，在另一个实施例中，对于所述步骤4)，其特征在于根据每一图像块的运动向量，在已知图像传感器焦距和传感器像素点点距参数的情况下，利用该运动向量结合激光三角测距方法求取深度的相对变化值，该相对变化值可正可负，该相对变化值加上标准散斑图的已知深度信息即可得到该图像块对应的深度信息。图1是该实施例的激光三角测距原理示意图。根据每一图像块的位移量(Ar，Ajr)，在已知图像传感器焦距/和传感器像素点点距参数的情况下，利用该位移量结合激光三角测距方法求取深度的相对变化值,该变化值可正可负，加上标准散斑图的已知深度信息rf，即可得到该图像块对应的深度信息，其中当该相对变化值为正值时，该图像块对应的深度信息大于标准散斑图的已知深度信息；当该相对变化值为负值时，该图像块对应的深度信息小于标准散斑图的已知深度信息；当该相对变化值为零时，该图像块对应的深度信息等于标准散斑图的已知深度信息。 为进一步简化深度信息的获取方式，在另一个实施例中，在上述步骤3 )及步骤4 )之间增加一个建立运动向量与深度信息的对应关系的查找表的步骤，利用查找表法求取输入散斑图中图像块的深度，该查找表根据标准散斑图不同位移量及其对应的深度值建立。具体地，查找表中水平位移量Ar或垂直位移量与深度的对应关系可由以下方法获得由多个不同深度距离rf (如…)的标准散斑图两两进行块匹配运动估计，得到不同标准散斑图之间的位移量，如水平位移量Axl) Axu5Axg或垂直位移量AJi2==Af2.3…一；经曲线拟合方法可得到水平位移量At或垂直位移量Af与物体深度距离的关系；依据该曲线方程即可生成任意水平位移量Ar或任意垂直位移量知与深度距离rf对应的查找表。根据该查找表可获得任意水平位移量Al或垂直位移量知所对应的该图像块的深度信肩d图2是本实施例深度计算查找表方式的示意图。经对输入散斑图所有图像块的深度进行查找并组合，即可得到该输入散斑图所对应的深度图。优选地,深度图用灰度图来表示，比如灰度值越大表示越近，即今1. 3值约小；灰度值越小表示越远、即今 3值越大。也可采用相反方式用灰度图来表示深度图。也就是说，本专利技术实现了查找表方式求取深度rfhrf，例如在具体实施中，将水平位移量Ac或垂直位移量Ajr作为查找表的输入值，得到输出值深度从而避免了复杂的深度计算公式，实现了硬件结构的简化和硬件资源的节省。进一步地，在另一个实施例中，提供一种位移量与深度信息之间关系的曲线拟合方法(参见图3)，以水平位移量Al为例，在散斑投射器的有效范围内，将经散斑投射器投射散斑图案到与散斑投射器中心轴(Z轴)相垂直、且一定的深度距离毛的平面上，通过选取一组相互平行且间距相等的平面，经图像传感器采集获得对应的一组不同深度距离的标准散斑图，然后对相邻的标准散斑图两两之间进行块匹配运动估计，获取一组水平位移量Axl2l = ……，由公式= Axu +il'3— +变换，从而得到一组深度距离跟水平位移量的数据对O)……，用一类与数据对相适应的解析表达式rf=/(A*;c)来反映水平位移量Ar与深度距离d的依赖关系。本实例中Ac与rf是非线性关系，式中待定参数^色々=---e >用一定的衡量拟合优度的标准(如最小二乘法)计算得至|J。表达式rf =/(Al 确定后，就可得到任意水平位移量Ac下对应的深度距本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种图像深度计算方法，其特征在于，包括以下步骤：1）采集具有已知深度信息的标准散斑图，作为基准；2）由图像传感器采集目标物体的输入散斑图序列；3）将所述输入散斑图序列中的各输入散斑图与标准散斑图进行块匹配运动估计，生成输入散斑图中图像块的运动向量；4）获得输入散斑图中每一图像块的运动向量所对应的深度信息；5）对所述输入散斑图中的所有图像块的深度信息进行组合，得到所述目标物体的深度图。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：葛晨阳，姚慧敏，李倩敏，葛瑞龙，李伟，江豪，
申请(专利权)人：西安交通大学，
类型：发明
国别省市：