面結(jié)構(gòu)光亞像素云點(diǎn)提取及二步標(biāo)定優(yōu)化方法研究.pdf

1、結(jié)構(gòu)光技術(shù)是計(jì)算機(jī)視覺(jué)的一個(gè)重要研究領(lǐng)域,結(jié)構(gòu)光技術(shù)以雙目視覺(jué)為基礎(chǔ),利用模式投射器代替雙目視覺(jué)系統(tǒng)中的一臺(tái)攝像機(jī),將帶有編碼信息的模式投影到目標(biāo)場(chǎng)景,通過(guò)對(duì)另一臺(tái)攝像機(jī)抓拍到的模式圖像進(jìn)行解碼分析得到深度信息,從而實(shí)現(xiàn)三維場(chǎng)景的重建。結(jié)構(gòu)光技術(shù)中模式編碼的唯一性有效地解決了雙目視覺(jué)中像素匹配的難題,具有簡(jiǎn)捷、高效等優(yōu)點(diǎn),因而基于結(jié)構(gòu)光技術(shù)的計(jì)算機(jī)視覺(jué)成為人們研究的熱點(diǎn),在工業(yè)自動(dòng)化、目標(biāo)識(shí)別、移動(dòng)機(jī)器人導(dǎo)航及物體跟蹤等領(lǐng)域得到越來(lái)越廣

2、泛的應(yīng)用。
　　 標(biāo)定是結(jié)構(gòu)光技術(shù)檢測(cè)的關(guān)鍵之一,實(shí)現(xiàn)高精度的檢測(cè)的一個(gè)首要前提便是保證結(jié)構(gòu)光云點(diǎn)的精確提取及高精度的系統(tǒng)標(biāo)定。本項(xiàng)目組提出了基于二值符號(hào)M陣列結(jié)構(gòu)光的三維檢測(cè)方法,實(shí)現(xiàn)二值光源投射下動(dòng)態(tài)目標(biāo)場(chǎng)景的檢測(cè)與重建。鑒于課題組前期標(biāo)定研究工作中的不足,本文通過(guò)對(duì)亞像素云點(diǎn)提取方法的研究,和計(jì)算機(jī)輔助標(biāo)定方法的研究,對(duì)二步標(biāo)定法進(jìn)行了優(yōu)化與改進(jìn)。主要研究?jī)?nèi)容如下:
　　 (1)亞像素云點(diǎn)提取方法的研究。首先對(duì)三種

3、亞像素定位算法的優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行了討論分析,確立了以閾值分割、連通域提取、曲線擬合、角點(diǎn)提取實(shí)現(xiàn)亞像素云點(diǎn)提取的基本流程。針對(duì)單閾值分割不能解決光照對(duì)閾值分割的嚴(yán)重干擾問(wèn)題,本文提出了分塊閾值分割的方法,該方法能一次完成圖像的閾值分割,且有較好的分割效果,達(dá)到了分割效果與分割速度的平衡。提出了自動(dòng)判斷灰度突變位置選取擬合采樣點(diǎn)的新方法,使曲線擬合的效果更理想,光條中心點(diǎn)的定位更精確。通過(guò)對(duì)個(gè)別光條中心點(diǎn)數(shù)據(jù)的修正,排除了噪聲的干擾。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表

4、明,該系統(tǒng)的算法從像素級(jí)提升到了亞像素級(jí),具有較高的提取精度。
　　 (2)系統(tǒng)標(biāo)定方法的研究。研究了相機(jī)標(biāo)定的基礎(chǔ)知識(shí)及傳統(tǒng)的標(biāo)定方法,針對(duì)課題組前期工作快速二步標(biāo)定方法中多次采用人工測(cè)量校準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)與標(biāo)定面位置關(guān)系造成系統(tǒng)誤差較大的問(wèn)題,提出在計(jì)算機(jī)輔助下調(diào)整平臺(tái)與標(biāo)定面位置關(guān)系的方法,賦予計(jì)算機(jī)自動(dòng)判斷平臺(tái)與標(biāo)定面位置關(guān)系的能力,且在標(biāo)定界面準(zhǔn)確顯示出來(lái),根據(jù)顯示信息做出相應(yīng)的調(diào)整,校準(zhǔn)成功。實(shí)驗(yàn)證明該系統(tǒng)的相對(duì)標(biāo)定誤差約