一种基于结构照明特征的平面图像分析的测量方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种基于结构照明特征的平面图像分析的测量方法及装置，其方法包括如下步骤：投影条纹至待测物体表面，获取待测物体的EPI图片；对所述EPI图片进行特征提取以获得线性特征明显的线段；从所述线性特征明显的线段中识别出属于同一特征点的共线线段；根据所述共线线段和EPI图像中的极平面位置、直线斜率、截距之间的关系确定所述特征点的三维场景的坐标。本发明专利技术通过对投影至物体表面的条纹结构光进行条纹分析，并利用滤波和数学分析方法去除噪声，优化基于结构照明的EPI重建结果从而来提高三维测量结果的准确度，因此在精确度、稳定性和效率上都有了一定程度的提升。

【技术实现步骤摘要】
一种基于结构照明特征的平面图像分析的测量方法及装置
本专利技术涉及图像测量方法，特别涉及一种基于结构照明特征的平面图像分析的测量方法及装置。
技术介绍
随着信息技术的飞速发展和人工智能浪潮的兴起，智能制造、无人驾驶、机器视觉等新兴领域正在蓬勃发展，然而，这些技术的实现都需要依靠准确的深度信息。因此，伴随着对这些领域的深入探索，对目标物体获取的深度数据精度的要求也日益提高。相比与直接获取三维数据存在的困难，通过相机得到二维图像则更为容易。因此，我们希望为4D光场的分析构建了一个连续的框架，利用目标物体所拍摄的一系列的二维图像的序列信息来建立三维数学模型，从而获取目标的深度信息。传统相机只记录光线的空间信息，而光场相机则同时记录光线的角度和位置信息，因此，相比传统相机，光场相机可以获得四维光场L(x,y,u,v)更为全面的数据，为计算更为准确的深度数据提供可能。但是，光场相机虽然相比传统相机可以获取更多的数据，目前光场深度估计精度却并不理想，从而制约着已有理论及应用的发展。相比较之下，光学三维测量技术具有更理想的测量效果，利用结构光进行三维测量正是目前应用最为广泛的三维测量技术之一。结构光三维测量技术是通过向待测场景投影编码模板图像，根据调制变形后的编码模板恢复场景三维数据的主动式立体视觉方法。基于结构光的立体视觉方法是在传统立体视觉算法的基础上，通过投影编码图像的方式，为待测物体增加主动特征，解决在低纹理区域匹配精度低的问题。数字投影条纹三维测量技术精度高，同时具有非接触、操作方便、效率高等优势，因此已经成为光学三维测量领域的热点。光场深度估计算法主要分为多视角立体匹配、散焦及融合的方法、基于EPI的方法以及深度学习的方法。EPI是通过分析光场数据结构的从而进行深度估计的方式，这个方法最早在1987年提出，之后虽然不断发展变化，他的核心思想始终是EPI图像中斜线的斜率就能够反映出场景的深度。利用光场数据的位置和角度信息，可以估计场景深度。但是在传统的数字投影条纹测量系统中，常用CCD/CMOS相机作为采集设备，但是由于CCD/CMOS相机仅记录光的强度信息不记录光线的角度信息，因此在在高动态表面物体、大景深物体的深度数据获取方面存在局限性；在结构光立体视觉的工业应用中，现有的方法在实时性和测量精度上仍然有所欠缺，很多结构光立体视觉系统需要通过在待测物体表面贴上物理标签的方式作为引导的方式。为了弥补以上两种不足，光场相机与数字投影条纹的结合成为一种值得研究的深度估计方案。
技术实现思路
本专利技术针对现有技术中数字投影条纹测量系统中的高动态表面物体、大景深物体的深度数据获取的局限的技术问题，提供了一种基于结构照明特征的平面图像分析的测量方法，包括如下步骤：投影条纹至待测物体表面，获取待测物体的EPI图片；对所述EPI图片进行特征提取以获得线性特征明显的线段；从所述线性特征明显的线段中识别出属于同一特征点的共线线段；根据所述共线线段和EPI图像中的极平面位置、直线斜率、截距之间的关系确定所述特征点的三维场景的坐标。在本专利技术的一些实施例中，所述投影条纹至待测物体表面，获取带待测物体的EPI图片包括如下步骤：投影条纹至待测物体表面；对拍摄图片进行切片处理，对相机坐标系下相同位置的水平切片按照时间顺序进行重组，得到EPI图片。进一步的，所述投影条纹至待测物体表面，获取带待测物体的EPI图片包括如下步骤：利用四步相移方法，对待测物体分别投射0°、90°、180°、270°的条纹结构光，获得多张光场条纹图像；利用条纹的相移特性，将光场条纹图像进行降噪；将经过降噪处理的光场条纹图像进行切片处理，并对相机坐标系下相同位置的水平切片按照时间顺序进行重组，得到EPI图片。在本专利技术的一些实施例中，所述对所述EPI图片进行特征提取以获得线性特征明显的线段包括如下步骤：利用Canny算子对所述EPI图像进行边缘检测，得出边缘特征以合成轮廓；对所述轮廓进行曲率计算，通过得到的曲率进行筛选，大于某一阈值的边缘轮廓进行过滤，保留线性特征明显的线段。在本专利技术的一些实施例中，所述根据所述共线线段和EPI图像中的极平面位置、直线斜率、截距之间的关系确定所述特征点的三维场景的坐标包括如下步骤：确立光场相机坐标系和静态待测物体坐标系的关系；根据所述光场相机坐标系和静态待测物体坐标系的关系确定特征点在坐标系中的水平坐标和景深。进一步的，所述光场相机坐标系和静态待测物体坐标系的关系表示为：其中u为像点与镜头起始点的水平距离，f为像点与镜头运动所在的水平线的垂直距离，(x0,y0)为特征点坐标,θ表示镜头坐标系相对于物体坐标系的旋转角度,(p,q)为镜头坐标系的原点在静态待测物体坐标系的坐标。更进一步的，根据极线斜率的绝对值和截距确定特征点在坐标系中的水平坐标和景深：其中a为相机在滑轨上的平均速度。第二方面，本专利技术提供了一种基于结构照明特征的平面图像分析的测量系统，包括投影模块、获取模块、识别模块、计算模块，所述投影模块，用于投影条纹至待测物体表面，获取待测物体的EPI图片；所述获取模块，用于对所述EPI图片进行特征提取以获得线性特征明显的线段；所述识别模块，用于从所述线性特征明显的线段中识别出属于同一特征点的共线线段；所述计算模块，用于根据所述共线线段和EPI图像中的极平面位置、直线斜率、截距之间的关系确定所述特征点的三维场景的坐标。第三方面，本专利技术提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现第一方面提供的基于多特征融合级联分类器的行人检测方法。第四方面，本专利技术提供了一种计算机可读介质，所述计算机程序被处理器执行时实现第一方面提供的基于多特征融合级联分类器的行人检测方法。本专利技术的有益效果是：1.精确度高，通过条纹图像增加的特征，能达到更准确的斜率、截矩等数据，从而实现深度数据的恢复；2.稳定性好，基于EPI的图像处理方法，对于某张或某几张图片的特征不稳定，环境光以及反射、阴影的干扰可以有效抑制，一定程度提高了算法的抗干扰性能。附图说明图1为本专利技术的一些实施例的基于结构照明特征的平面图像分析的测量方法的基本流程图；图2为本专利技术的一些实施例的光场相机坐标系和静态待测物体坐标系的几何关系示意图；图3为本专利技术一些实施例的基于结构照明特征的平面图像分析的测量装置的基本结构图；图4为适于用来实现本专利技术的公开实施例的电子设备的计算机系统的结构示意图；图5为本专利技术一些实施例的基于结构照明特征的平面图像分析的测量装置的实物示意图；图6为条纹投影示意图。具体实施方式以下结合附图对本专利技术的原理和特征进行描述，所举实例只用于解释本专利技术，并非用于限定本专利技术的范围。参考图1与图6，一种基于结构照明特征的平面图像分析本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于结构照明特征的平面图像分析的测量方法，其特征在于，包括如下步骤：/n投影条纹至待测物体表面，获取待测物体的EPI图片；/n对所述EPI图片进行特征提取以获得线性特征明显的线段；/n从所述线性特征明显的线段中识别出属于同一特征点的共线线段；/n根据所述共线线段和EPI图像中的极平面位置、直线斜率、截距之间的关系确定所述特征点的三维场景的坐标。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于结构照明特征的平面图像分析的测量方法，其特征在于，包括如下步骤：
投影条纹至待测物体表面，获取待测物体的EPI图片；
对所述EPI图片进行特征提取以获得线性特征明显的线段；
从所述线性特征明显的线段中识别出属于同一特征点的共线线段；
根据所述共线线段和EPI图像中的极平面位置、直线斜率、截距之间的关系确定所述特征点的三维场景的坐标。


2.根据权利要求1所述的基于结构照明特征的平面图像分析的测量方法，其特征在于，所述投影条纹至待测物体表面，获取带待测物体的EPI图片包括如下步骤：
投影条纹至待测物体表面；
对拍摄图片进行切片处理，对相机坐标系下相同位置的水平切片按照时间顺序进行重组，得到EPI图片。


3.根据权利要求2所述的基于结构照明特征的平面图像分析的测量方法，其特征在于，所述投影条纹至待测物体表面，获取带待测物体的EPI图片包括如下步骤：
利用四步相移方法，对待测物体分别投射0°、90°、180°、270°的条纹结构光，获得多张光场条纹图像；
利用条纹的相移特性，将光场条纹图像进行降噪；
将经过降噪处理的光场条纹图像进行切片处理，并对相机坐标系下相同位置的水平切片按照时间顺序进行重组，得到EPI图片。


4.根据权利要求1所述的基于结构照明特征的平面图像分析的测量方法，其特征在于，所述对所述EPI图片进行特征提取以获得线性特征明显的线段包括如下步骤：
利用Canny算子对所述EPI图像进行边缘检测，得出边缘特征以合成轮廓；
对所述轮廓进行曲率计算，通过得到的曲率进行筛选，大于某一阈值的边缘轮廓进行过滤，保留线性特征明显的线段。


5.根据权利要求1所述的基于结构照明特征的平面图像分析的测量方法，其特征在于，所述根据所述共线线段和EPI图像中的极平面位置、直线斜率、截距之间的关系确定所述特征点的三维场景的坐...

【专利技术属性】
技术研发人员：彭凯，詹玮琪，王栋云，邓天平，胡国亮，丁毅，胡祺，
申请(专利权)人：武汉烽火凯卓科技有限公司，华中科技大学，
类型：发明
国别省市：湖北;42