基于编码结构光的深度测量方法研究与实现

摘要

立体视觉的目的是依据所测的图像信息，创建被观测物体的三维模型。心理学上的视觉感知使得悉二维图像本身蕴含着丰富的三维信息，其中最重要的就是深度信息，因此深度测量问题是立体视觉的研究基础。基于结构光的深度测量方法利用结构光的编解码简易等优点对特征点进行深度分析及研究，在质量监控、物体识别等研究领域有很大的应用价值。 本文在研究结构光编解码设计和结构光深度信息提取的相关理论及关键技术的基础上，设计与开发了基于编码结构光的深度测量方法研究与实现。 首先，提出了一种基于红外编码结构光的深度测量方法。设计一种新的网格图案并提出一种顺序编解码算法，准确计算参考图像与目标图像之间对应点的偏移;在深度测量方面，提出一种成像系统参数线性拟合算法，建立目标深度与光斑像素偏移之间的线性关系，并修正镜头畸变，基于线性关系实现深度测量。 其次，基于伪随机阵列编码，设计一组特殊的四方位桃心形编码结构光，该图案具有覆盖的角度特征明显、稳定性高、抗干扰性强等优点，提高了特征点提取与立体匹配的速度以及精度。 最后，在深度测量方面，利用全景相机和投影仪的标定结果，通过射线求交的测量方法获得空间中目标物体的深度信息，并采用增加参考面的方式对投影射线方程进行优化，从而获得较高精度的深度信息，在此基础上对场景中四个方向的目标物进行三维重建。

目录

声明

摘要

第1章绪论

1．1课题研究背景及意义

1．2深度测量技术的国内外发展与现状

1．2．1深度测量技术的分类

1．2．2国内外研究现状

1．3本课题的研究内容及章节安排

1．3．1研究内容

1．3．2结构安排

第2章深度测量的理论基础

2．1视觉测量系统的成像模型

2．1．1相机针孔成像模型

2．1．2折反射成像模型

2．2编码结构光方法概述

2．2．1结构光编码技术

2．2．2伪随机阵列编码

2．2．3几种典型的伪随机编码模型

2．3点云配准算法

2．3．1 ICP算法简介

2．3．2基于k-d树搜索点云邻域

2．4本章小结

第3章基于红外编码结构光的深度测量

3．1结构光分类

3．2系统构建及深度测量

3．2．1硬件设计思路

3．2．2光斑质心像素偏移

3．2．3深度测量

3．3实验结果与分析

3．3．1直线拟合

3．3．2误差评估与校正

3．3．3准确性分析

3．3．4重建结果

3．4本章小结

第4章基于M阵列结构光的编解码算法的研究

4．1 M阵列编码模式

4．1．1一维伪随机序列的产生

4．1．2 M阵列原理

4．2四方位编码算法的实现

4．2．1编码模式的选择依据

4．2．2编码模式的图案实现

4．3投影图像的解码方案的研究

4．3．1符号图像预处理

4．3．2基元特征点提取

4．3．3解码方案

4．4本章小结

第5章全景深度信息提取

5．1深度信息提取

5．1．1基于双曲面镜的单视点全景成像

5．1．2深度信息提取

5．1．3点云信息的配准

5．2实验结果与分析

5．2．1深度信息提取结果与误差分析

5．2．2点云配准实验结果及分析

5．2．3全景深度信息提取

5．3本章小结

第6章总结与展望

6．1总结

6．2展望

参考文献

致谢

攻读学位期间发表的论文