距离图像的获取和处理-罗永恒.doc

研 究 生 课 程 论 文 (2017-2018学年) 距离图像的获取和处理 研究生：罗永恒 提交日期： 2018年1月12日 研究生签名：罗永恒 学 号 201720116440 学 院 自动化科学与工程学院 课程编号 S0811044 课程名称 机器视觉 学位类别 硕士 任课教师 高红霞 教师评语： 成绩评定： 分 任课教师签名： 年 月 日 目录 第一章 距离图像与距离传感器 3 1.1 距离图像简介 3 1.2 距离图像传感器 3 第二章 实验方案与原理 5 2.1 实验方案 5 2.2 实验原理 8 第三章 实验过程及算法实现 10 3.1 实验过程概述 10 3.2系统搭建与图像采集 10 3.2编码与解码 11 3.3相机标定与系统标定 14 3.4 图像的重建与恢复 20 第四章 总结与分析 24 参考文献 25 附录 26 距离图像的获取和处理 罗永恒 摘要：随着人工智能的迅速发展，机器视觉作为人工智能正在快速发展的一个分支也引来了一个学习和研究浪潮第一章 距离图像与距离传感器 1.1 距离图像简介 获取场景中各点相对于摄像机的距离是机器视觉在距离测量的应用之一，能够直接测量可视范围内每个点的距离，并将其记录为一个二维函数的系统称为测距成像系统，得到的图像称为距离图像，或者称为深度图。 机器视觉系统得到距离图像可分为被动测距传感和主动深度传感两大类方法，被动测距传感是指视觉系统接收来自场景发射或反射的光能量，形成有关场景光能量分布函数，即灰度图像，然后在这些图像的基础上恢复场景的深度信息，但是过程繁琐、精度不高等缺点显著。常常是使用两个相隔一定距离的摄像机同时获取场景图像或者移动相机（同时满足平移和旋转两个条件）利用几何关系来获得深度图像信息。主动测距传感是指视觉系统首先向场景发射能量，然后接收场景对所发射能量的反射能量，常用的测距方法有三角测距和激光雷达测距。 距离图像是表述物体表面与成像器之间相对位置的图像。根据距离图像和距离相机的成像参数，可以很容易地获得物体表面3D信息。另外，距离图像受环境因素的影响较小，因此它在3D场景分析中占有很重要的地位。 1.2 距离图像传感器 距离图像传感器一般有两种，一种是基于雷达工作原理的雷达测距传感器，其基本原理是，向空中发射波的信息，一般为电磁波，电磁波在三维空间与被测物体相遇反射回来，传感器接收反射回来的电磁波，并测量从发射电磁波到接收电磁波的时间间隔，结合电磁波的速度，便可测出待测物体到发射器的距离。另一种是基于三角测量原理距离传感器，本实验所采取的方法是基于三角原理的。基于三角测量原理的传感器属于主动传感器，其基本原理图如下： 图1.2.1 基于三角原理的距离传感器 如图一右上角所示，在三角形ABC中，A，B是两台摄像机的光心，C是待检测物体表面上的一点，采用双目视觉的原理，φ、δ由C点在两台摄像机中的图像位置机摄像机参数决定φ、δ、b已知，则根据三角形的集合关系易得出三角形的高，即C点到AB的距离。但是这种方法有很大的缺陷，C点在两个图像中的对应比较困难，因为连续物体表面上的普通点在两个图像上没有明显的特征。 但若把其中一个摄像机换成激光光源，激光源A发出激光，在三维物体上产生一个亮条，该亮条是物体表面与激光平面的交线，由于激光亮度较大，在B摄像机上也必定会有一个亮条，从而由三角测量原理可知，亮条上的每一点C的三维位置都可以确定。从而得到同一亮条直线上的点距离图像的信息，将线激光依次扫过三维物体，则可以得到整幅距离图像。 第二章 实验方案与原理 2.1 实验方案 2.1.1方案选取 实验室的kinect深度相机能够很简便地获取深度图中某一点的三维坐标和深度距离kinect深度相机本质上是采用红外光测距根据发送红外光到接收红外光的时间差得出深度数据 2.1.2光源与光栅 线激光器一次投射只能产生一条亮光，也即在物体表面产生一条交线，因此只能获得该交线上的点的深度信息，若要完整地获取整个三维物体的深度信息，则需要不断调整激光角度，改变φ值Δφ保持一致，因此我们采用光栅代替扫描的方法，而不是采用物理光栅，我们采用格雷码生成光栅图像并且利用投影仪投影到三维物体上，其等效于将多束扫描光同时打到物体表面上，避免了扫描过程中可能引起的误差。 使用光栅代替扫描时，需要解决的一个问题是如何确定每一条光栅对应的φ值。我们对光栅进行编码，编码光栅是使用编码的方法确定光栅的条纹。如果使用深度为3的二进制光栅时，即生成3张光栅图片，每一张光栅图像有23条光栅，我们把亮条纹定义编码为1，暗条纹定义编