[发明专利]三维点云重构方法、系统、电子设备及存储介质

说明书

本发明提供一种三维点云重构方法、系统、电子设备及存储介质，所述方法首先获取三维相机的左右视场的目标物结构光图像，并基于目标物结构光图像，确定左右视场的相位分布图像；然后对左右视场的相位分布图像进行分层降采样，得到左右视场的多个层级的相位图像；对左右视场的最低层级的相位图像进行等相位像素点匹配，并确定最低层级的视差图像；最后基于最低层级的视差图像，确定左右视场的相位分布图像的视差图像，并基于左右视场的相位分布图像的视差图像，对目标物结构光图像中的目标物进行三维点云重构。该方法使用了多种分辨率层级的左右相位图像，逐级引导进行高分辨率的立体匹配，可以节约算力开销，减少计算时间，降低占用的内存。

技术领域

本发明涉及三维重建技术领域，尤其涉及一种三维点云重构方法、系统、电子设备及存储介质。

背景技术

目前，三维相机能够重构出目标场景的三维点云，相较于常规的二维相机多了一个深度维度信息，为各种后端开发提供了额外的数据处理自由度，具有重要的应用价值。随着智能制造和智能交互技术的蓬勃发展，三维相机越来越成为其中不可或缺的基础硬件设备和数据处理核心技术，在工业制造、生物医学、移动支付以及军事导航等领域都有着广阔的应用前景。

基于光栅结构光的立体相机具有较高的测量精度，已逐渐成为工业制造中的常规传感器设备，用于引导机械臂、检测工件或者切割焊接等工业场合。为满足生产加工节拍需求，实际应用中对于三维相机的点云数据获取帧率的要求愈来愈高，这就意味着必须降低三维相机的计算耗时。在投影条纹模式固定的情况下，作为点云计算中的核心环节，立体匹配的算力开销占比较大，不利于三维相机计算耗时的降低，而且会占用大量内存，大大增加了三维点云重构的成本。

发明内容

本发明提供一种三维点云重构方法、系统、电子设备及存储介质，用以解决现有技术中存在的缺陷。

本发明提供一种三维点云重构方法，包括：

获取三维相机的左右视场的目标物结构光图像，并基于所述目标物结构光图像，确定所述左右视场的相位分布图像；

对所述左右视场的相位分布图像进行分层降采样，得到所述左右视场的多个层级的相位图像；

对所述左右视场的最低层级的相位图像进行等相位像素点匹配，并确定所述最低层级的视差图像；

基于所述最低层级的视差图像，确定所述左右视场的相位分布图像的视差图像，并基于所述左右视场的相位分布图像的视差图像，对所述目标物结构光图像中的目标物进行三维点云重构。

根据本发明提供的一种三维点云重构方法，所述对所述左右视场的相位分布图像进行分层降采样，得到所述左右视场的多个层级的相位图像，之前还包括：

获取所述三维相机的标定参数；

基于所述标定参数，对所述左右视场的相位分布图像进行极线校正，以使所述左右视场的相位分布图像中的对应行像素点对齐。

根据本发明提供的一种三维点云重构方法，所述基于所述标定参数，对所述左右视场的相位分布图像进行极线校正，以使所述左右视场的相位分布图像中的对应行像素点对齐，之后还包括：

确定极线校正后所述左右视场的相位分布图像的不同相位周期，并确定等相位像素点匹配在所述左右视场的相位分布图像的相同相位周期内进行。

根据本发明提供的一种三维点云重构方法，所述对所述左右视场的最低层级的相位图像进行等相位像素点匹配，并确定所述最低层级的视差图像，之前还包括：

对于所述左右视场的任一视场，判断所述任一视场的相位分布图像中任一行内任一像素点相邻的预设数量的像素点的相位值是否具有单调性；

若所述预设数量的像素点的相位值不具有单调性，则删除所述任一像素点。