[发明专利]基于彩色伪随机编码结构光的三维重建方法

说明书

本发明公开了一种基于彩色伪随机编码结构光的三维重建方法，包括以下步骤：在目标物体上投影预设定彩色结构光图案；该彩色结构光图案包括多个方格，任相邻两方格的颜色不同；在满足双目视觉极线约束的前提下，彩色结构光图案的奇数行颜色相同，偶数行颜色相同；利用相机采集上述步骤中的目标图像；对目标图像进行角点提取；对所提角点进行特征描述和匹配，利用三角测量法，完成三维重建。本发明增强了三维场景中物体的表面信息，实验表明，在只投影一幅彩色结构光图案的前提下，对平面物体进行三维重建的均方根误差为0.36 mm，可见，本发明的三维重建方法，具有较高精度、准确性和有效性优点,可应用于对非彩色物体的三维重建。

技术领域

本发明涉及三维重建技术领域，尤其涉及一种基于彩色伪随机编码结构光的三维重建方法。

背景技术

传统双目立体视觉是由左右两个相机获取有视差的图像，利用三角测量原理计算获得物体的三维信息。这种方法在目标物体纹理不够丰富或者含有较多重复纹理信息的情况下，测量结果精度较低。而利用投射编码结构光的主动式三维测量方法是一种有效和可靠的三维重建方法，近年得到诸多学者的关注。其中，针对特征点的识别和匹配问题，利用红绿蓝黑白五种颜色设计了一种彩色菱形投影图案，将菱形间交点作为特征点进行提取，特征点周围区域色度差较大，从而提高了特征点的可识别度。提出的编码结构光投影图案由八种颜色方格组成，将六种彩色方格分成一组作为边界，由黑白两种颜色方格构成中心3*3区域，在解码过程中利用聚类分析对颜色进行分类，完成特征点匹配。通过引入优化准则改进了基于经典De Bruijn序列的编码方法，提出了一种基于彩色条纹的混合编码方式，对分辨率、测量精度、条纹颜色数量等特性进行了平衡。提出一种改进的De Bruijn序列空间二值编码方法。

改进后的编码特征点中心区域所占比重有所提高，这使得特征点的定位更加准确，解码方法更简单。目前，三维重建在匹配精度和效率方面仍存在很大不足，因此，提出了编码结构光由内部嵌入八种几何图形的菱形图案组成，将相邻的菱形间交点作为特征点，通过深度神经网络对八种图形进行模式分类，最终实现较高精度的三维重建。提出一种结合正弦条纹和伪随机散斑投影的相位辅助三维成像技术。该方法采集四幅等步相移图像和单幅伪随机结构光图像，借助伪随机图像确定左右相机获取折叠相位相互之间的对应关系，故不需要对折叠相位进行展开便可实现三维重建。

发明内容

针对上述不足，本发明的目的是提供一种基于彩色伪随机编码结构光的三维重建方法，该方法具有较高精度，可应用于对非彩色物体的三维重建。

为实现上述目的，本发明的技术方案是：

一种基于彩色伪随机编码结构光的三维重建方法，包括以下步骤：

S1、在目标物体上投影预设定彩色结构光图案；所述彩色结构光图案包括多个方格，任相邻两所述方格的颜色不同；在满足双目视觉极线约束的前提下，所述彩色结构光图案的奇数行颜色相同，偶数行颜色相同；

S2、利用相机采集上述步骤中的目标图像；

S3、对目标图像进行角点提取；

S4、对所提角点进行特征描述和匹配，利用三角测量法，完成三维重建。

优选方式为，所述角点提取中先预建六个梯度算子模板，各所述梯度算子模板对应一表格，