[发明专利]一种基于线激光3d相机拍摄的道面深度图片的抖动消除改进方法

说明书

本发明公开了一种基于线激光3d相机拍摄的道面深度图片的抖动消除改进方法，S1：遍历深度图片的每一行；S2：读取深度数据，组成数组a_i，对数组a_i进行排序，得到新的数组a'_i；S3：数组a'_i的中部数据组成数组b_i；S4：求数组b_i的深度数据平均值，得出平均地面高度dm_i，则S5：重复上述步骤，直到所有h行均遍历完毕，得到h行的平均地面高度组成的数组dm；S6：对dm低通滤波，滤掉dm的高频信号后，得到只包含抖动波形的离散数组dm'；S7：对深度图片的每一行深度数据，减去该行对应的滤波后的地面高度dm'_i，其中dm'_i是数组dm'的第i个数据，1≤i≤h。本发明的有益效果是：通过利用算法的方式来消除抖动，大大简化了运算，而且不需要加装传感器，提高了效率。

技术领域

本发明涉及深度图片抖动消除领域，特别是一种基于线激光3d相机拍摄的道面深度图片的抖动消除改进方法。

背景技术

线激光3d相机是一种基于三角测量或机构光原理，通过图像传感器，捕获激光发生器投射在物体表面的激光线信息，从而重构物体表面轮廓信息的三维相机。

在工厂常见应用中，固定激光发射器和3d相机，被测对象在传送带上以稳定速度从3d 相机下方经过，由于3d相机固定不动，传送带运动平滑，抖动也很小，其深度测量精度甚至可达微米级。但是在道面深度图的拍摄中，图像采集方式发生了变化，激光发射器和3d相机被固定在移动平台(车辆或室外移动机器人)上，跟随运动平台沿被拍摄道面运动，线激光垂直于移动平台前进方向。由于移动平台在行进过程中不可避免发生自身抖动，导致3d相机采集的深度图像发生数据畸变。其中，移动平台垂直道面的上下抖动对深度图像的影响最大，因为抖动直接叠加在了深度图像的数据中，就会对自动病害识别产生了不利影响。

现有的方法是在3d采集系统上额外加装一个加速度计(或imu，惯导等，本质都是测量加速度)，通过加速度计测量整个3d采集系统在垂直道面方向的按时间分布的加速度，然后对加速度进行二次积分，得到垂直道面方向的按时间分布的位移(即抖动干扰)，采集深度图片上每行也对应具体时间，最后用采集的深度图片减去插值后的对应位移，即可滤除抖动。但此方法有一定的缺陷，首先需要额外加装硬件，而且需要保证结构刚度，使得传感器和3d 相机的抖动完全一致；其次从加速度需要积分两次才能得到位移变化，累计误差较大，影响计算抖动位移的准确性。经过发明人的长期研究，发明了一种基于线激光3d相机拍摄的道面深度图片的抖动消除改进方法。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的缺点，提供一种基于线激光3d相机拍摄的道面深度图片的抖动消除改进方法。

本发明的目的通过以下技术方案来实现：一种基于线激光3d相机拍摄的道面深度图片的抖动消除改进方法，假设3d相机拍摄的道面深度图片具有h行和w列，每个像素对应的深度数据为d_ij，其中i代表第i行，j代表第j列，1≤i≤h，1≤j≤w，包括以下步骤：

S1：遍历深度图片的每一行，假设当前为第i行；

S2：读取第i行的全部w个深度数据，组成一个数组a_i，对数组a_i按深度数据从小到大进行排序，得到一个新的数组a'_i；

S3：截取数组a'_i的中部数据组成一个新的数组b_i；

S4：求取数组b_i的深度数据平均值，得出第i行对应的平均地面高度，设该行平均地面高度为dm_i，则

其中b_in是数组b_i第n个元素对应的深度数据；