基于格雷碼結構光與極線約束的三維點云獲取方法
【技術領域】
[0001] 本發明屬于圖像信息處理領域，涉及三維點云獲取方法，尤其涉及基于格雷碼結 構光與極線約束的三維點云獲取方法。
【背景技術】
[0002] 三維重建一直是計算機視覺領域中的熱門課題。針對不同應用背景，人們提出了 一系列三維重建方法。在眾多方法中，光學三維測量方法因為其"非接觸"與"全場"的特 點，應用最為最廣泛。而雙目立體視覺法和結構光法又是其中兩種在工程實踐中最常用到 的光學三維重構方法。
[0003] 雙目立體視覺法用不同地點的兩臺攝像機取得同一場景的兩幅視差圖像，通過對 同一物點在兩幅圖像上的兩個像點的匹配和檢測，得到該物點的三維坐標信息。其優點是 原理簡單，但計算過程中需要通過稠密匹配算法在兩幅圖像中尋找對應點，效率不高且精 度有限。
[0004] 編碼結構光法則利用結構光投影的幾何信息來求得物體表面的三維信息。為了區 分出投影在物體表面上的每一條紋的序數，對條紋進行編碼，依次將編碼條紋投射到物體 表面，在物體上形成圖案并由攝像機攝取，然后根據三角法和設備結構參數進行計算，得到 物體表面的三維坐標值。其優點是量程大、精度高、速度快，但需要進行投影儀與攝像機的 聯合標定，且一旦若攝像機與投影儀的相對位置發生了改變，就需要重新進行標定，過程繁 瑣且靈活性較差。
【發明內容】
[0005] 本發明綜合利用雙目立體視覺法和編碼結構光法的原理，提出了一種基于格雷碼 結構光與極線約束的三維點云獲取方法。將對極約束和編碼條紋約束兩種對應點匹配的約 束條件進行疊加，將點匹配的搜索范圍縮小到一維，簡化了兩視圖圖像的匹配問題，同時保 證了匹配的準確度。該方法不需要利用攝像機與投影儀的相對位置計算物點深度，因此繞 過了投影儀標定與攝像機的聯合標定問題，更加便捷地實現了三維點云的獲取。
[0006] 具體地，本發明采用的技術方案是：
[0007] -種基于格雷碼結構光與極線約束的三維點云獲取方法，其特征在于包括以下步 驟：
[0008] SI.同步標定雙攝像機，獲得兩攝像機的內外參數矩陣；
[0009] S2.在Sl中得到攝像機內外參數矩陣基礎上建立兩攝像機視圖之間的極線約束， 將對應點的搜索范圍縮減到一維；
[0010] S3.將格雷碼編碼條紋以此投影到待測物體表面并采集圖像，再從中提取編碼信 息；
[0011] S4.利用在S2和S3中建立的點匹配約束條件得到兩視圖中對應點的匹配關系；
[0012] S5.利用在S4中建立的點匹配關系計算物體表面的三維點云。
[0013] 進一步地，所述步驟SI的具體方法包括：
[0014] 攝像機成像模型的建立基于三個抽象的坐標系分別為世界坐標系（W)，攝像機坐 標系（C)和圖像坐標系（I)，攝像機成像中與攝像機自身性能參數相關的部分用內參數矩 陣K描述，與成像環境相關的部分用外參數矩陣P描述；
[0015] 攝像機的內參數矩陣K為：
【主權項】
1. 一種基于格雷碼結構光與極線約束的三維點云獲取方法，其特征在于包括以下步 驟：
51. 同步標定雙攝像機，獲得兩攝像機的內外參數矩陣；
52. 在Sl中得到攝像機內外參數矩陣基礎上建立兩攝像機視圖之間的極線約束，將對 應點的搜索范圍縮減到一維；
53. 將格雷碼編碼條紋以此投影到待測物體表面并采集圖像，再從中提取編碼信息；
54. 利用在S2和S3中建立的點匹配約束條件得到兩視圖中對應點的匹配關系；
55. 利用在S4中建立的點匹配關系計算物體表面的三維點云。
2. 根據權利要求1所述的基于格雷碼結構光與極線約束的三維點云獲取方法，其特征 在于：所述步驟Sl的具體方法包括： 攝像機成像模型的建立基于三個抽象的坐標系分別為世界坐標系（W)，攝像機坐標系 (C)和圖像坐標系（I)，攝像機成像中與攝像機自身性能參數相關的部分用內參數矩陣K描 述，與成像環境相關的部分用外參數矩陣P描述； 攝像機的內參數矩陣K為：
其中，α、β是像素單位表示焦距，Θ是圖像坐標系兩坐標軸的夾角，U(1和V(1表示光 軸與圖像的交點位置； 攝像機的外參數矩陣P為：
其中13為單位正交矩陣，表示三維坐標系之間的旋轉變換，(m)與(^Λ) 分別表示世界坐標系和攝像機坐標系的三個基向量，T為平移向量，表示攝像機坐標系與世 界坐標系之間的平移； 攝像機內、外參數矩陣的乘積即為攝像機的投影矩陣M，M由5個內參數 (α，β，U(l，Vtl, Θ )和6個外參數表達，其中：5個內參數中α與β分別表示水平和豎直方 向的等效焦距，（? Vtl)為光學圖像中心坐標，Θ為圖像坐標系兩坐標軸的夾角，6個外參數 中3個外參數表示平移T，另外3個表示旋轉矩陣fi?的3個自由度；
其中A，r2,1*3分別表示J 的三行； 拍攝多幅標定參考圖像，輸入對應參考特征點世界坐標和圖像坐標，解算得到攝像機 內參數矩陣K和外參數矩陣P ;雙攝像機同時標定需要保證兩攝像機視圖中所識別的特征 點能夠匹配，即確定左、右攝像機視圖中對應同一物點的特征點對；若采用標準棋盤格進行 標定，可根據棋盤格中各角點空間次序的不變性實現兩視圖中特征點的匹配。
3. 根據權利要求2所述的基于格雷碼結構光與極線約束的三維點云獲取方法，其特征 在于：所述步驟S2的具體方法包括： 給定空間中一點P，PjR P 分別是點P在左右兩攝像機坐標系中的坐標；選擇左攝像 機坐標系為基準坐標系，則右攝像機光心的坐標為T，由坐標變換關系可知： P1= RPr+T 其中，R為左右攝像機坐標系之間的旋轉矩陣，上式經變換得到：
(Pr)T 〇?Ts、Pi = 〇 其中，* 記E = RtS為本征矩陣，貝IJ有： (Pr)1EP1= O 設P1, 別為P P 在各自攝像機的圖像坐標系中的齊次坐標，則有： [Pl=^i(ZlPl) \pr=Y,；\zrPr) 其中，1^與K 別為左、右兩攝像機的內參數矩陣，z p %為未知常數，綜合上述兩式 有： (zrPr) ^Kr-O1E K ^1(Z1P1) = 0 消去Z1, Zr得： (Pr) T(K^1)tEK1-1P1= 0 記F= (K^1)tEK14為基礎矩陣，則有： (Pr)1Fp1= 0 以左攝像機視圖為主視圖，算出對應左攝像機視圖上任意像素點P1的外極線方程 (a, b，c) · pr= 0 的系數 a，b，c : I = Fp1= (a, b, c) τ 點應的極線方程ax+by+c = 0已知，即建立了相應的對極約束。
4. 根據權利要求3所述的基于格雷碼結構光與極線約束的三維點云獲取方法，其特征 在于：所述步驟S3的具體方法包括： 設圖像像素寬度為W，對于第k幅格雷碼條紋編碼圖像，橫坐標為w的點的灰度值Gtw 應為：
其中，W為編碼圖像寬度；保持被測物體靜止，依次將根據上式繪制出的編碼條紋圖案 投射到被測物體表面，并由左、右兩攝像機進行攝取，然后對附加編碼信息的圖像明暗部分 進行二值化處理； 每一幅時序編碼圖像提供一比特碼值信息，設白色為1，黑色為0,時序較小編碼圖像 對應的碼值置于最終編碼的高位，時序較大編碼圖像對應的碼值置于最終編碼的低位；對 某一攝像機視圖的一組編碼圖像上所有點進行解碼處理后，即得到該攝像機視圖內各點的 編碼值，且任意一點的編碼值唯一確定了該點所屬的條紋。
5. 根據權利要求4所述的基于格雷碼結構光與極線約束的三維點云獲取方法，其特征 在于：所述步驟S4的具體方法包括： 對于左攝像機視圖中任意一點P1，由于攝像機左右分布，其外極線的方向是橫向的，而 使用的結構光編碼條紋是縱向的，二者相交得到一個交點IV 口^便是P i在右攝像機視圖中 的對應點。
6. 根據權利要求5所述的基于格雷碼結構光與極線約束的三維點云獲取方法，其特征 在于：所述步驟S5的具體方法包括： 根據攝像機內參數矩陣K的定義，有：
其中，Z1, Z1?為未知常數，上式等價于：
式可寫為：
上式是一個過約束的方程組，有4個關于P1的三個坐標分量的獨立線性等式；利用最 小二乘法求解這個方程得到P1的三維坐標；對左攝像機視圖所有采樣點完成求解即得到物 體表面的三維點云。
【專利摘要】本發明基于雙目立體視覺法和編碼結構光法的原理，提出了一種基于格雷碼結構光與極線約束的三維點云獲取方法，其將對極約束和編碼條紋約束兩種對應點匹配的約束條件進行疊加，將點匹配的搜索范圍縮小到一維，簡化了兩視圖圖像的匹配問題，同時保證了匹配的準確度。該方法不需要利用攝像機與投影儀的相對位置計算物點深度，因此繞過了投影儀標定與攝像機的聯合標定問題，更加便捷地實現了三維點云的獲取。
【IPC分類】G06T7-00
【公開號】CN104835158
【申請號】CN201510222288
【發明人】賴世銘, 李靖, 劉煜, 熊志輝, 張政
【申請人】中國人民解放軍國防科學技術大學
【公開日】2015年8月12日
【申請日】2015年5月5日