[發明專利]一種三維重建裝置的光源位置校準方法有效
| 申請號: | 201810507975.1 | 申請日: | 2018-05-24 |
| 公開(公告)號: | CN109059800B | 公開(公告)日: | 2020-04-24 |
| 發明(設計)人: | 宗詩皓;翟理想;趙雅叢;樊兆雯;仲雪飛;張雄 | 申請(專利權)人: | 東南大學 |
| 主分類號: | G01B11/24 | 分類號: | G01B11/24 |
| 代理公司: | 南京蘇高專利商標事務所(普通合伙) 32204 | 代理人: | 柏尚春 |
| 地址: | 211189 江*** | 國省代碼: | 江蘇;32 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 三維重建 裝置 光源 位置 校準 方法 | ||
1.一種三維重建裝置的光源位置校準方法,其特征在于:所述三維重建裝置包括光源組、相機(2)、控制器、平面模板(1)以及圖像處理器,其中,相機(2)位于中間,光源組包括光源一(3)、光源二(4)、光源三(5)、光源四(6)分別位于相機(2)的4邊,平面模板(1)位于相機(2)和光源組的上方;
所述三維重建裝置的光源位置校準方法包括拍攝環節、準備環節和運算環節;拍攝環節下由相機拍攝,獲得平面圖像,在準備環節中,將拍攝的平面圖像進行灰度化處理,通過內置的三維重建算法,調整光源位置參數,利用在拍攝環節以平面模板為對象拍攝的一組照片對平面模板進行三維重建,通過重建結果確定最佳光源位置參數;
運算環節獲得誤差系數取最小值時的偏移坐標記為最適坐標;運算環節結束后如果檢測步長大于2像素,則將檢測網格中與最適坐標重合的格點距離大于檢測步長的格點刪除;將檢測步長減半并在檢測網格中添加新的格點;檢測網格在添加了所述新的格點后的相鄰格點的距離為檢測步長,并且所述的檢測網格面積不增加;隨后重復運算環節;運算環節結束后如果所述的檢測步長小于2像素,則將所述的最適坐標記為最佳偏移坐標;
所述的拍攝環節為:控制器控制光源組內部的各個光源依次點亮,并在每個光源點亮后立刻控制相機拍攝放置于所述的光源組與所述的相機前方的所述的平面模板,獲得的一組照片稱為第一平面圖像;
所述的準備環節以第一平面圖像所在平面為xy平面,以第一平面圖像左上角為原點建立三維直角坐標系;在圖像處理器設置檢測步長,沿x,y軸方向建立平行于xy平面的檢測網格,相鄰格點間距為所述的檢測步長,三維直角坐標系的z軸經過其中某一格點之一,相機位置與檢測網格共面,并且檢測網格向z=0平面的投影全部位于所述的第一平面圖像以內;
所述的運算環節下,圖像處理器將偏移坐標的(x,y)坐標依次設為檢測網格中每一個格點的(x,y)坐標,將偏移坐標的z坐標設為相機與平面模板的距離;根據圖像處理器內置的三維重建算法以及第一平面圖像對平面模板進行三維重建,獲得第一平面模型;將第一平面模型垂直投影到x-y平面,并把投影區域沿x、y軸均勻劃分為尺寸為m*n的誤差網格;第一平面模型中與誤差網格格點有相同的(x,y)坐標的點的集合記為第一點云;
運算環節下圖像處理單元將第一點云在三維直角坐標系中擬合成一個平面,稱為第二平面;計算第一點云中所有的點與第二平面的距離的平方和,稱為誤差系數;比較偏移坐標位于檢測網格中每一格點時得到的誤差系數,記錄誤差系數最小值,將誤差系數取最小值時的偏移坐標記為最適坐標;
所述的光源組的中心與最佳偏移坐標重合。
2.根據權利要求1所述的三維重建裝置的光源位置校準方法,其特征在于:所述的光源組包含4個光源,安裝在邊長為s的正方形的4條邊的中點;所述的相機(2)安裝在所述的正方形中心且其光軸方向垂直于所述的正方形;在拍攝時,所述的各個光源有且只有一個處于點亮狀態;各個光源的亮度相同并且彼此間的距離可以精確地測量。
3.根據權利要求1所述的三維重建裝置的光源位置校準方法,其特征在于:所述的圖像處理單元通過所述的第一平面圖像中的灰度信息、光源組中光源之間的距離、相機的坐標以及其與平面模板之間的距離計算出第一平面模型。
4.根據權利要求1所述的三維重建裝置的光源位置校準方法,其特征在于:所述的第一平面圖像包含有4張圖片,將所述的4張圖片灰度化后得到4張灰度圖,4張灰度圖中同一位置的像素對應了平面模型中的同一點;設灰度圖尺寸為m*n像素,以灰度圖左上角的像素為原點,水平向右為y軸方向,垂直向下為x軸方向,朝向所述的相機的方向為z軸正方向建立直角坐標系;設在平面模板中1毫米的長度在灰度圖中對應r像素,相機與平面模板距離為d毫米,則在直角坐標系中的相機坐標為(m/2,n/2,d*r)。
5.根據權利要求4所述的三維重建裝置的光源位置校準方法,其特征在于:所述的灰度圖中,Ekij表示第k張灰度圖的灰度矩陣,k=1,2,3,4,Pij表示所述的灰度圖中第i行第j列的像素在直角坐標系中的坐標,表示第k個光源到所述的灰度圖中第i行第j列的像素的方向向量,k=1,2,3,4,表示所述的灰度圖中第i行第j列的像素在平面模板上對應的點在直角坐標系中的表面法向量;根據朗伯反射定律,當所述的平面模板的反射光為漫反射時,對于其表面任意一點,有以下方程:
求解方程可獲得進而解出所述的平面模板表面上任意一點的梯度;對梯度進行積分可計算出所述的平面模板表面上任意一點的z坐標,即還原出所述的第一平面模型。
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