[發明專利]一種激光散斑圖像深度感知方法及裝置

有效

• 申請號: 201410049324.4
• 申請日: 2014-02-13
• 公開（公告）號: CN103810708B
• 公開（公告）日: 2016-11-02
• 發明（設計）人: 葛晨陽;鄭南寧;趙季中;姚慧敏;楊意
• 申請（專利權）人: 西安交通大學
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/60
• 代理公司: 北京科億知識產權代理事務所(普通合伙) 11350
• 代理人: 湯東鳳;張波濤

技術領域

本發明屬于圖像處理、自然交互和集成電路技術領域，具體涉及一種激光散斑圖像深度感知方法及裝置。

背景技術

自然和諧的人機交互方式是人類對操控機器的理想目標，使機器能讀懂人在自然狀態所傳遞的命令。利用圖像處理技術獲取深度信息進行三維圖像的實時識別及動作捕捉，使人能以表情、手勢、體感動作等自然方式與終端進行交互成為可能。深度感知技術是人機自然交互的核心技術，在機器視覺、智能監控、三維重建、體感交互、3D打印等領域有著廣泛的應用前景，已逐步從游戲機外設拓展到其它智能終端，包括智能電視、智能手機、PC/平板電腦、智能家電等，為用戶帶來“科幻”般的操控方式和全新的人機交互體驗。

基于結構光的主動視覺模式可以較為準確地獲取圖像的深度信息，比如通過紅外激光投射固定模式的圖像到物體表面，經物體表面的漫反射形成散斑點，由圖像傳感器采集獲得散斑圖像，再通過圖像深度感知芯片計算獲得物體的深度信息。該結構光模式相比雙目立體攝像頭，具有獲取的深度圖信息更穩定可靠、不受環境光影響、立體匹配過程簡單、算法計算量小等優勢。如微軟的體感交互設備Kinect就是采用紅外結構光的主動視覺模式。

發明內容

鑒于此，本發明提供了一種激光散斑圖像深度感知方法及裝置，旨在通過多窗口自適應匹配，降低大范圍搜索匹配塊的誤匹配噪聲，同時保持深度圖的細節、提高X-Y方向識別小物體深度的能力，并使輸出的深度圖最優化。

為實現以上發明目的，本發明采用以下技術方案：

一種激光散斑圖像深度感知方法，包括以下步驟：

步驟1、將輸入散斑圖和參考散斑圖根據場同步、行同步信號同時讀入各自的N條行存中，形成N行大小的輸入散斑窗、參考散斑窗；

步驟2、在輸入散斑窗中提取中心點相同、大小不同的復數個輸入圖像塊，在參考散斑窗中提取與輸入圖像塊中心點位置對應、一定范圍的匹配搜索窗；

步驟3、采用并行SAD計算模塊并行計算復數個輸入圖像塊與匹配搜索窗中相同大小的匹配塊之間SAD(即圖像塊與匹配塊對應像素之間差的絕對值之和)；

步驟4、并行計算復數個輸入圖像塊和不同匹配塊之間所有SAD的最小值，最小值對應的匹配塊即為該輸入圖像塊的最佳匹配塊，對應的最佳偏移量(Δx，Δy)即該輸入圖像塊的運動向量，其中所述最佳偏移量為參考散斑窗中心點坐標值(x，y)分別按X、Y軸減去最佳匹配塊中心點(x¹，y¹)坐標值計算得到；

步驟5、根據偏移量大小和設定的閾值，從由復數個輸入圖像塊分別計算得到的復數個最佳偏移量中選擇輸出最優偏移量，作為當前輸入散斑圖像塊中心點的運動向量；

步驟6、利用X或Y方向的最優偏移量，根據深度計算公式計算輸入散斑圖像塊中心點對應的深度信息；

步驟7、將輸入散斑圖像塊中心點移到同一行的下一個像素點上，重復步驟2～6，得到下一個像素點對應的深度值；一行所有像素點的深度值計算完成后再重復步驟1～6，讀入以下一行為中心行、N行大小的輸入散斑窗和參考散斑窗，計算下一行像素點對應的深度值，如此逐點、逐行計算得到輸入散斑圖像對應的深度圖。

一種激光散斑圖像深度感知裝置，包括：

輸入散斑窗和參考散斑窗生成子模塊，用于將輸入散斑圖和參考散斑圖根據場同步、行同步信號同時讀入各自的N條行存中，形成N行大小的輸入散斑窗、參考散斑窗；

輸入圖像塊和匹配搜索窗提取子模塊，用于在輸入散斑窗中提取中心點相同、大小不同的復數個輸入圖像塊，在參考散斑窗中提取與輸入圖像塊中心點位置對應、一定范圍的匹配搜索窗；

求差絕對值之和SAD子模塊，用于采用并行SAD計算模塊并行計算復數個輸入圖像塊與匹配搜索窗中相同大小的匹配塊之間的SAD(即圖像塊與匹配塊對應像素之間差的絕對值之和)；

求最小SAD子模塊，用于并行計算復數個輸入圖像塊和不同匹配塊之間所有SAD的最小值，最小值對應的匹配塊即為該輸入圖像塊的最佳匹配塊，對應的最佳偏移量(Δx，Δy)即該輸入圖像塊的運動向量，偏移量為參考散斑窗中心點坐標值(x，y)分別按X、Y軸減去最佳匹配塊的中心點(x¹，y¹)坐標值計算得到；

最優偏移量輸出子模塊，用于根據偏移量大小和設定的閾值，從由復數個輸入圖像塊分別計算得到的復數個最佳偏移量中選擇輸出最優偏移量，作為當前輸入散斑圖像塊中心點的運動向量；