[发明专利]景深时空三维图像的像素级对准方法有效
| 申请号: | 201910779220.1 | 申请日: | 2019-08-22 |
| 公开(公告)号: | CN110490923B | 公开(公告)日: | 2021-08-24 |
| 发明(设计)人: | 金君芳;王晓帅;张雷;张春霞;张翔 | 申请(专利权)人: | 江西渥泰环保科技有限公司 |
| 主分类号: | G06T7/55 | 分类号: | G06T7/55;G06T5/00 |
| 代理公司: | 北京盛询知识产权代理有限公司 11901 | 代理人: | 张海青 |
| 地址: | 335400 江西省*** | 国省代码: | 江西;36 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 景深 时空 三维 图像 像素 对准 方法 | ||
1.景深时空三维图像的像素级对准方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤一:采集任意场景下的一张景深时空图像和两张彩色图像,两张彩色图像分别标记为第一彩色图像和第二彩色图像,并对景深时空图像、第一彩色图像和第二彩色图像分别进行图像滤波处理;
步骤二:对图像滤波处理后的景深时空图像、第一彩色图像和第二彩色图像进行二值化处理;
步骤三:对二值化处理后的景深时空图像和第二彩色图像每隔10个像素点进行一次采样,并计算出景深时空图像上的每隔10个像素点进行采样后的像素点在第一彩色图像的坐标;
步骤四:将景深时空图像采样后的像素点和第一彩色图像上计算出的坐标像素点共同绘制在一张空白图像上,分别用两种不同的颜色进行标记;
步骤五:利用KNN算法对第二彩色图像采样后的像素点进行特征提取,并通过利用随机抽样一致算法选择四个特征像素点;
步骤六:在空白图像上提取与四个特征像素点完全重合的景深时空图像采样后的像素点和第一彩色图像上计算出的坐标像素点;
步骤七:将第一彩色图像和第二彩色图像按照四个特征像素点进行移动,移动至景深时空图像上对应的四个特征像素点。
2.根据权利要求1所述的景深时空三维图像的像素级对准方法,其特征在于:所述步骤一中图像滤波处理时采用小核值相似区算法和多帧均值滤波算法共同对景深时空图像、第一彩色图像和第二彩色图像进行滤波处理。
3.根据权利要求1所述的景深时空三维图像的像素级对准方法,其特征在于:所述步骤二中二值化处理前需要分别对景深时空图像、第一彩色图像和第二彩色图像进行灰度化,在灰度化的景深时空图像、第一彩色图像和第二彩色图像基础上进行二值化处理。
4.根据权利要求1所述的景深时空三维图像的像素级对准方法,其特征在于:所述步骤三中对二值化处理后的景深时空图像和第二彩色图像每隔10个像素点进行一次采样前,需要先对第二彩色图像进行畸变校正,首先确定畸变模型,畸变模型如公式(1)、(2)和(3)所示:
δv=b00+b01v+b02v2+b03v3+b10u+b11uv+b12uv2+b20u2+b21u2v+b30u3 (1)
δu=a00+a01+a02v2+a03v3+a10u+a11uv+a12uv2+a20u2+a21u2v+a30u3 (2)
x=u+δu,y=v+δv (3)
其中,(u,v)为畸变的第二彩色图像坐标;(x,y)为景深时空图像对应点的坐标;(δu,δv)为第二彩色图像行方向和列方向的畸变。
5.根据权利要求4所述的景深时空三维图像的像素级对准方法,其特征在于:所述步骤三中畸变模型确定后,再采用基于控制点偏差目标函数最小优化法对畸变模型进行求解,然后根据求解结果得出畸变矢量图,根据矢量图内的畸变标记中心位置利用查表法获得(u,v)坐标点的畸变值,然后进行定位计算修正。
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