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一種基于數(shù)字近景攝影的物體三維信息獲取方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于數(shù)字近景攝影的物體三維信息獲取方法，通過在任意場景中擺設(shè)一些編碼標記點，通過自標定算法對相機的內(nèi)參進行標定。對物體進行三維重建的時候手持數(shù)碼相機從不同角度對物體拍攝兩幅圖片，然后使用SIFT關(guān)鍵點檢測方法檢測物體上的關(guān)鍵點的坐標信息，完成攝像機的外參數(shù)的標定。然后使用光流檢測法檢測一幅圖片上每個像素點在另一幅圖片上對應的匹配點，有了匹配點和相機的內(nèi)外參數(shù)采用雙視圖的重建方法，得到物體三維信息。傳統(tǒng)的三維測量方法需要額外的設(shè)備例如激光、投影儀來輔助完成三維重建，而本發(fā)明使用對圖片進行光流檢測的方法來代替這些設(shè)備獲得物體上匹配點的信息，從而實現(xiàn)了主動的三維重建方式，減少了硬件成本和方便實現(xiàn)。
【專利說明】一種基于數(shù)字近景攝影的物體三維信息獲取方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明屬于物體三維信息測量【技術(shù)領(lǐng)域】，更為具體地講，涉及一種基于數(shù)字近景攝影的物體三維信息獲取方法。
【背景技術(shù)】
[0002]近年來，隨著中國制造業(yè)的發(fā)展，尤其是以數(shù)字制造為核心的先進制造技術(shù)的快速發(fā)展，在風電、汽車、船舶、飛機、軍工等行業(yè)中都大量采用了大型復雜工件。如何對這些大型復雜工件進行測量，獲取其三維信息是這些行業(yè)需要解決的問題。
[0003]目前，許多行業(yè)采用激光掃描、三坐標測量機、關(guān)節(jié)臂對長度小于I米的中小型工件進行三維測量，基本能滿足檢測要求。而對于長度為I米?100米的大型工件(船舶部件、飛機工件、汽車大型模具等)，目前主要采用經(jīng)緯儀、全站儀、激光跟蹤儀對其進行一些關(guān)鍵點的測量。
[0004]經(jīng)緯儀測量系統(tǒng)是在大型工件測量領(lǐng)域中應用最早和最多的一種系統(tǒng)；其優(yōu)點是測量范圍可達2米至幾十米，采用光學、非接觸式測量方式，在20米范圍內(nèi)測量精度可達到10 μ m/m,其不足是一般采用手動照準目標進行逐點測量、速度慢、自動化程度不高。
[0005]全站儀測量系統(tǒng)測程較遠，在120米范圍內(nèi)測量精度可達到0.2mm，但是由于存在測距固定誤差，使其在小于20米的短距離測量時相對精度較低。
[0006]激光跟蹤儀測量系統(tǒng)的整體測量性能和精度優(yōu)于全站儀測量系統(tǒng)，同時測量速度快,在50米測量測量范圍內(nèi)，絕對坐標測量精度達到10 μ m/m,但其測量范圍比全站儀小、測角精度比全站儀低。在測量大型工件時，這些測量設(shè)備存在繁瑣的移站問題，且只能測量工件關(guān)鍵點的三維坐標，無法進行全尺寸檢測；
[0007]然而大型工件采用復雜曲面設(shè)計的越來越多，所以對于大型復雜工件的三維全尺寸檢測(測量)，獲取其三維信息是目前需要解決的問題。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0008]本發(fā)明的目的在于克服現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供一種基于數(shù)字近景攝影的物體三維信息獲取方法，以快速、便捷地對物體進行全尺寸檢測(測量)，獲取其三維信息。
[0009]為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明基于數(shù)字近景攝影的物體三維信息獲取方法，其特征在于，包括以下步驟:
[0010](I)、先在任意場景內(nèi)擺放多個編碼標記點，然后手持數(shù)碼相機從不同角度拍攝多幅圖片(>5幅)，使用圖像檢測方法對編碼標記點進行檢測，得到這些編碼標記點的二維圖像坐標數(shù)據(jù)；每個編碼標記點有一個唯一的編碼，根據(jù)編碼找到各幅圖片中，同一編碼標記點在各幅圖像中的二維圖像坐標數(shù)據(jù)；然后根據(jù)各個編碼標記點在各幅圖片中的二維圖像坐標數(shù)據(jù)，使用自標定方法標定相機內(nèi)參數(shù)；
[0011](2)、使用內(nèi)參數(shù)已經(jīng)標定好的數(shù)碼相機從不同角度對物體拍攝兩幅圖片；然后使用SIFT關(guān)鍵點檢測方法，檢測兩幅圖像上的關(guān)鍵點；根據(jù)兩幅圖片上檢測到的關(guān)鍵點使用5點算法求取兩個相機之間的本質(zhì)矩陣E，然后對本質(zhì)矩陣E進行SVD分解得到相機的兩個外參數(shù)，即旋轉(zhuǎn)和平移矩陣R和T，從而完成相機的外參數(shù)標定；
[0012](3)、相機外參標定好之后對兩幅物體圖片進行光流檢測，光流檢測數(shù)據(jù)反映的是每個像素點的位移，然后根據(jù)這個位移使第一幅圖像上的像素點能找到在另一幅圖片上的匹配點；
[0013](4)、根據(jù)相機標定的內(nèi)外參數(shù)和兩幅物體圖片上的匹配點的光流數(shù)據(jù)完成三維重建，得到物體三維信息，其中，重建使用雙視圖的三維重建方法。
[0014]本發(fā)明的發(fā)明目的是這樣實現(xiàn)的:
[0015]本發(fā)明基于數(shù)字近景攝影的物體三維信息獲取方法，使用數(shù)碼相機進行。使用之前需要對數(shù)碼相機的內(nèi)參數(shù)進行標定，對內(nèi)參數(shù)的標定使用的是自標定方法，通過在任意場景中擺設(shè)一些編碼標記點，從不同角度拍攝這些編碼標記點的圖片然后進行圖像檢測，最后通過自標定算法對相機的內(nèi)參進行標定。對物體進行三維重建的時候手持數(shù)碼相機從不同角度對物體拍攝兩幅圖片，然后使用SIFT關(guān)鍵點檢測方法檢測物體上的關(guān)鍵點的坐標信息，通過這些關(guān)鍵點的坐標來完成攝像機的外參數(shù)的標定。然后使用光流檢測法檢測一幅圖片上每個像素點在另一幅圖片上對應的匹配點，有了匹配點和相機的內(nèi)外參數(shù)采用雙視圖的重建方法，得到物體三維信息。
[0016]本發(fā)明基于數(shù)字近景攝影的物體三維信息獲取方法基于數(shù)字近景攝影測量學和光流法對物體三維測量，本發(fā)明主要的意義在于快速方便的獲取到物體的三維信息。近景攝影測量學在機器視覺中扮演的十分重要的角色，它的方便性在于只需要一個數(shù)碼相機而不需要其他的硬件設(shè)備，減少了硬件成本和方便操作。傳統(tǒng)的三維測量方法需要額外的設(shè)備例如激光、投影儀來輔助完成三維重建，而本發(fā)明使用對圖片進行光流檢測的方法來代替這些設(shè)備獲得物體上匹配點的信息，從而實現(xiàn)了主動的三維重建方式，減少了硬件成本和方便實現(xiàn)。
【專利附圖】

【附圖說明】
[0017]圖1是本發(fā)明基于數(shù)字近景攝影的物體三維信息獲取方法【具體實施方式】流程圖；
[0018]圖2是編碼標記點拍攝和標定過程示意圖；
[0019]圖3是數(shù)碼相機模型；
[0020]圖4是雙目視覺的三維重建示意圖。
【具體實施方式】
[0021]下面結(jié)合附圖對本發(fā)明的【具體實施方式】進行描述，以便本領(lǐng)域的技術(shù)人員更好地理解本發(fā)明。需要特別提醒注意的是，在以下的描述中，當已知功能和設(shè)計的詳細描述也許會淡化本發(fā)明的主要內(nèi)容時，這些描述在這里將被忽略。
[0022]數(shù)字近景攝影測量是攝影測量學科的一個重要分支，同時也是關(guān)于大地攝影測量、計算機視覺、機械測量的一門綜合性學科。數(shù)字近景攝影測量是一種非接觸式的光學測量方法，它采用數(shù)碼相機，從多個不同的位置和方向?qū)Ρ粶y物關(guān)鍵點拍攝兩幅圖像，得到空間場景的二維信息，通過圖像解析、攝像機標定和三維重構(gòu)等步驟獲得該物體的三維場景信息。[0023]光流(optical flow)法是目前運動圖像分析的重要方法，它的概念是Gibso在1950年首先提出來的，它的理論是指時變圖像中模式運動速度。因為當物體在運動時，它在圖像上對應點的亮度模式也在運動。這種圖像亮度模式的表觀運動(apparent motion)就是光流。光流表達了圖像的變化，由于它包含了目標運動的信息，因此可被觀察者用來確定目標的運動情況。由光流的定義可以引申出光流場，它是指圖像中所有像素點構(gòu)成的一種二維(2D)瞬時速度場，其中的二維速度矢量是景物中可見點的三維速度矢量在成像表面的投影。所以光流不僅包含了被觀察物體的運動信息，而且還包含有關(guān)景物三維結(jié)構(gòu)的豐富信息。對光流的研究成為計算機視覺及有關(guān)研究領(lǐng)域中的一個重要部分。因為在計算機視覺中，光流扮演著重要角色，在目標對象分割、識別、跟蹤、機器人導航以及形狀信息恢復等都有著非常重要的應用。
[0024]圖1是本發(fā)明基于數(shù)字近景攝影的物體三維信息獲取方法【具體實施方式】流程圖。在本實施例中，使用之前需要對相機的內(nèi)參數(shù)進行標定，對內(nèi)參的標定使用的是自標定的方法。首先采集標定圖片，通過在任意場景中擺設(shè)一些編碼標記點，從不同角度拍攝這些編碼標記點的圖片，然后編碼標記點進行圖像檢測，最后通過自標定方法對相機的內(nèi)參數(shù)進行標定。
[0025]對物體進行三維重建的時候手持數(shù)碼相機從不同角度對物體拍攝兩幅圖片即采集物體圖片，然后使用SIFT算法檢測物體上關(guān)鍵點，得到關(guān)鍵點坐標信息，通過這些關(guān)鍵點的坐標來完成數(shù)碼相機的外參數(shù)標定。
[0026]使用光流檢測算法檢測兩幅圖片上每個像素點在另一幅圖片上對應的匹配點。有了匹配點和相機的內(nèi)外參數(shù)就可以完成三維重建。
[0027]各個步驟的具體描述如下:
[0028]1、相機標定
[0029]1.1、相機內(nèi)參數(shù)標定
[0030]數(shù)碼相機的內(nèi)參數(shù)為相機2個軸方向的的焦距、2個主點坐標以及7個相機的畸變系數(shù)。對內(nèi)參的標定采用的是自標定的算法，它的優(yōu)點就是不需要任何標準的標定物(如平板標定板)，只需要一些方便制作的編碼標記點。在標定的時候只需手持相機對這些編碼標記點從不同角度拍攝幾幅圖片，如圖2所示。然后使用圖像檢測，檢測出編碼標記點的二維圖像坐標數(shù)據(jù)和每個編碼標記點的編碼值，在本實施例中，二維圖像坐標數(shù)據(jù)為圓心坐標根據(jù)。編碼值完成多幅圖片上編碼標記點的匹配，然后根據(jù)這些匹配好了得圓心坐標使用自標定的方法標定相機內(nèi)參數(shù)。自標定方法主要用于近景攝影測量過程中，該方法的核心首先進行射影重建，然后通過仿射變換將射影重建升級到射影空間下，最后用歐式變換將仿射空間轉(zhuǎn)換到歐式空間下，從而實現(xiàn)歐式三維重建以此來獲得相機的內(nèi)參數(shù)。
[0031]數(shù)碼相機的成像原理是基于針孔模型的，在理想的情況下物體三維點、鏡頭中心和圖像點三點共線，這就是攝像機的理想線性成像模型，采用齊次坐標矩陣可以表示如下:
[0032]
【權(quán)利要求】
1.一種基于數(shù)字近景攝影的物體三維信息獲取方法，其特征在于，包括以下步驟: (1)、先在任意場景內(nèi)擺放多個編碼標記點，然后手持數(shù)碼相機從不同角度拍攝多幅圖片(>5幅)，使用圖像檢測方法對編碼標記點進行檢測，得到這些編碼標記點的二維圖像坐標數(shù)據(jù)；每個編碼標記點有一個唯一的編碼，根據(jù)編碼找到各幅圖片中，同一編碼標記點在各幅圖像中的二維圖像坐標數(shù)據(jù)；然后根據(jù)各個編碼標記點在各幅圖片中的二維圖像坐標數(shù)據(jù)，使用自標定方法標定相機內(nèi)參數(shù)； (2)、使用內(nèi)參數(shù)已經(jīng)標定好的數(shù)碼相機從不同角度對物體拍攝兩幅圖片；然后使用SIFT關(guān)鍵點檢測方法，檢測兩幅圖像上的關(guān)鍵點；根據(jù)兩幅圖片上檢測到的關(guān)鍵點使用5點算法求取兩個相機之間的本質(zhì)矩陣E，然后對本質(zhì)矩陣E進行SVD分解得到相機的兩個外參數(shù)，即旋轉(zhuǎn)和平移矩陣R和T，從而完成相機的外參數(shù)標定； (3)、相機外參標定好之后對兩幅物體圖片進行光流檢測，光流檢測數(shù)據(jù)反映的是每個像素點的位移，然后根據(jù)這個位移使第一幅圖像上的像素點能找到在另一幅圖片上的匹配占.(4)、根據(jù)相機標定的內(nèi)外參數(shù)和兩幅物體圖片上的匹配點的光流數(shù)據(jù)完成三維重建，得到物體三維信息，其中，重建使用雙視圖的三維重建方法。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所示的物體三維信息獲取方法，其特征在于，所述的相機內(nèi)參數(shù)為: 相機u軸和V軸的焦距fu和fv、圖像的主點坐標(Uc^vtl);數(shù)碼相機的7個畸變系數(shù)ki, k2, k3, P1, p2, bu b2。
【文檔編號】G01B11/24GK103759670SQ201410003730
【公開日】2014年4月30日 申請日期:2014年1月6日 優(yōu)先權(quán)日:2014年1月6日
【發(fā)明者】黃會明 申請人:四川虹微技術(shù)有限公司