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雙目立體視覺原理大揭秘(二)之三維重構

時間:2013-10-25 17:00:14來源:維視圖像

導語:?本文以服裝設計中關于人體輪廓還原案例做一說明。為了便于理解,本文僅說明案例中一個視角的雙目系統

雙目立體視覺是一門有著廣闊應用前景的學科,根據雙目立體視覺CCAS提供的思路及組成原理,隨著光學、電子學以及計算機技術的發展,將不斷進步,逐漸實用化,不僅將成為工業檢測、生物醫學、虛擬現實等領域的關鍵技術,還有可能應用于航天遙測、軍事偵察等領域。目前在國外,雙目體視技術已廣泛應用于生產、生 活中。雙目立體視覺是計算機視覺的一個重要分支,單從雙目視覺的應用來說,主要分為四大部分:

一 雙目視覺導航、定位;

二 三維重構;

三 雙目立體測量;

四 空間三維立體跟蹤。

前文介紹過基于雙目立體視覺的導航、定位原理,本文再介紹下基于CCAS雙目立體視覺的三維重構。

基于雙目立體視覺的三維重構其基本原理也是模擬人眼并利用空間幾何模型推導出相應的算法來解決實際問題。本文以服裝設計中關于人體輪廓還原案例做一說明。為了便于理解,本文僅說明案例中一個視角的雙目系統,下圖是已經重構完成的模型:

很容易發現,上圖的三維模型是獲取實際物體的輪廓角點,得到各個角點的三維坐標然后重構而成。一般在這種項目中需要用到多套雙目視覺系統,因為一套系統是無法獲取到物體的所有特征點的。單獨一套系統獲取到多個點坐標后再進行坐標轉換,從而實現精確的三維重構。

基于雙目視覺的三維重構,其典型特點是:一、需要獲取的特征點較多;二、速度要求不高,一般幾分鐘或更多時間才完成一個模型重構;三、對現場光照條件要求較高。根據雙目立體視覺CCAS的原理,一般分為以下步驟:

第一、相機標定。首先先對雙目系統中的每一個相機進行標定,確認相機的畸變系數和內參矩陣。因為不同的相機、鏡頭在拍攝圖像時的畸變和參數都不同,所以需要通過標定確認所選相機的參數。一般用二階畸變系數k1、k2內參矩陣來衡量。

第二、雙目標定。得到單相機的參數后,再預備一個已知世界坐標系(一般用高精度雙目標定板)作為參考,用雙相機從不同的角度去拍攝該標定板。兩相機拍攝的是相同物體,單由于角度不同,必然產生不同的兩張圖像,分別計算兩張圖像的圖像坐標再和實際標定板的坐標匹配就可以得到當前雙相機的位置參數。一般用平移向量和旋轉矩陣來描述。

到目前為止,雙目系統的標定工作就完成了,也可以叫該系統在當前位置下的初始化設置。接下來就可以用該雙目系統去對具體物體進行拍攝處理了。

第三、提取雙相機視場范圍內的特征點。在本案例中,通過有效光照對服裝褶皺處的角點進行圖像處理(二值化、邊緣提取、去噪等)后,得到一系列特征點在左右相機圖像中的平面坐標X、Y。

第四、根據雙目立體視覺CCAS的立體匹配原理——極限約束公式。把第三步提取到的特征點在左右相機視場中的X、Y坐標帶入,就可以實現同名點匹配(同名點:物體上相同特征點在左右相機中的點)。根據之前已經標定好的平移向量、旋轉矩陣參數,就可以計算出這些特征點的X、Y、Z坐標。

第五、將得到特征點的三維坐標放入三維坐標系就可以得到物體的輪廓模型。當然提取的特征點越多,模型的精度就越高,同時對相機的分辨率要求也越高。

最后對精度做一說明:不管是基于雙目系統做什么樣的應用,精度是所有項目都需要考慮的。一般來說,最終的精度受以下幾點影響:相機的分辨率、被測物的大小、相機基線距離和工作距離(具體概念可參照CCAS使用說明)、現場光照條件、圖像分割算法。基于雙目視覺的三維重構就講這么多,后面繼續說基于雙目視覺的“立體測量”和“空間三維跟蹤”。

 

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