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三维重建中如何进行深度测距

深度测距

三维重建技术通过深度数据获取、预处理、点云配准与融合、生成表面等过程,把真实场景刻画成符合计算机逻辑表达的数学模型。
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一、三维重建技术
它的核心思想是从二维图像恢复三维结构
它的重点在于如何获取目标场景或物体的深度信息。在景物深度信息已知的条件下,只需要经过点云数据的配准及融合,即可实现景物的三维重建。基于三维重建模型的深层次应用研究也可以随即展开。人们按照被动式测量与主动式测量对目标物体深度信息的获取方法进行了分类,下面对这两种方式进行相应的介绍。

★被动式三维重建技术
被动式一般利用周围环境如自然光的反射,使用相机获取图像,然后通过特定算法计算得到物体的立体空间信息。

主要有以下三种方法:

1.纹理恢复形状法
各种物体表面具有不同的纹理信息,这种信息由纹理元组成,根据纹理元可以确定表面方向,从而恢复出相应的三维表面。这种方法称为纹理恢复形状法(Shape From Texture,SFT)。

2.阴影恢复形状法
SFS (Shape From Shading,从阴影恢复形状)法也是一种较为常用的方法。考虑到图像的阴影边界包含了图像的轮廓特征信息,因此能够利用不同光照条件下的图像的明暗程度与阴影来计算物体表面的深度信息,并以反射光照模型进行三维重建。需要注意的是,像素点的亮度受到包括光源指标、摄像机参数、目标表面材质等的制约。
阴影恢复形状法的应用范围比较广泛,可以恢复除镜面外的各种物体的三维模型。缺点体现在过程多为数学计算、重建结果不够精细,另外不能忽视的是,SFS法需要准确的光源参数,包括位置与方向信息。这就导致其无法应用于诸如露天场景等具有复杂光线的情形中。

3.立体视觉法
立体视觉法(Multi-View Stereo,MVS)是另外一种常用的三维重建方法。主要包括直接利用测距器获取程距信息、通过一幅图像推测三维信息和利用不同视点上的两幅或多幅图像恢复三维信息等三种方式。通过模拟人类视觉系统,基于视差原理获取图像对应点之间的位置偏差,恢复出三维信息。

双目立体视觉重建,在实际应用情况优于其他基于视觉的三维重建方法,也逐渐出现在一部分商业化产品上; 不足的是运算量仍然偏大,而且在基线距离较大的情况下重建效果明显降低 。

立体视觉法也其弊端。例如,立体视觉需要假设空间的平面是正平面,而实际情况却与此相差甚远。除此之外,匹配还存在歧义性:对于一幅图像上的某些特征点,另外的图像可能存在若干个与之相似的特征点。那么如何选取最适配的匹配点,显得较为棘手。虽然视差结果体现出了景物的三维位置关系,但是某些像素点的视差与标准值仍有细微的差距。除此之外,对于如相机运动参数的确定、大型场景重建需要获取多帧图像等问题,也极大的影响了立体视觉的深层次应用。

★主动式三维重建技术
主动式是指利用如激光、声波、电磁波等光源或能量源发射至目标物体,通过接收返回的光波来获取物体的深度信息。主动测距有莫尔条纹法、飞行时间法、结构光法和三角测距法等四种方法。

1.莫尔条纹法
莫尔条纹在生活中比较常见,如两层薄薄的丝绸重叠在一起,即可以看到不规则的莫尔(Morie)条纹;微风的吹动窗纱时,条纹亦随之运动。莫尔条纹法起源于18世纪的法国,是一项古老又现代的测量方法。基本原理是将两块等间隔排列的直线簇或曲线簇图案重叠起来,以非常小的角度进行相对运动来形成莫尔条纹。在主光栅与指示光栅的交叉重合处,因光线的透射与遮挡而产生不同的明暗带,即莫尔条纹。莫尔条纹随着光栅的左右平移而发生垂直位移,此时产生的条纹相位信息体现了待测物体表面的深度信息,再通过逆向的解调函数,实现深度信息的恢复。这种方法具有精度高、实时性强的优点,但是其对光照较为敏感,抗干扰能力弱。
优点:精度高,对光照和噪声不敏感。
缺点:只应用于具有规则纹理的物体。

2.飞行时间法
飞行时间法 (Time of Flight,ToF)指的是在光速及声速一定的前提下,通过测量发射信号与接收信号的飞行时间间隔来获得距离的方法。这种信号可以是超声波,也可以是红外线等。飞行时间法相较于立体视觉法而言,具有不受基线长度限制、与纹理无关、成像速度快等特点。但是其也有一定的缺点。首先,ToF相机的分辨率非常低。例如图1-4所示,当今分辨率最高的PMD Camcube 2.0 相机,也仅为204×204像素;其次,ToF相机容易受到环境因素的影响,如混合像素、外界光源等,导致景物深度不准确;最后,系统误差与随机误差对测量结果的影响很大,需要进行后期数据处理,主要体现在场景像素点的位置重合上。值得注意的是,ToF相机的售价达到了数万美元,受众较窄。

3.结构光法
结构光法(Structured Light)通过向表面光滑无特征的物体发射具有特征点的光线,依据光源中的立体信息辅助提取物体的深度信息。具体的过程包括两个步骤,首先利用激光投影仪向目标物体投射可编码的光束,生成特征点;然后根据投射模式与投射光的几何图案,通过三角测量原理计算摄像机光心与特征点之间的距离,由此便可获取生成特征点的深度信息,实现模型重建。这种可编码的光束就是结构光,包括各种特定样式的点、线、面等图案。结构光法解决了物体表面平坦、纹理单一、灰度变化缓慢等问题。因为实现简单且精度较高,所以结构光法的应用非常广泛,目前已有多家公司生产了以结构光技术为基础的硬件设备,如PrimeSense公司的Prime Sensor、微软公司的Kinect和华硕公司的Xtion PRO LIVE等产品[21]。图1-5展示了利用结构光技术采集文物三维信息的场景。

4.三角测距法
三角测距法是一种非接触式的测距方法,以三角测量原理为基础。红外设备以一定的角度向物体投射红外线,光遇到物体后发生反射并被CCD(Charge-coupled Device,电荷耦合元件)图像传感器所检测。随着目标物体的移动,此时获取的反射光线也会产生相应的偏移值。根据发射角度、偏移距离、中心矩值和位置关系,便能计算出发射器到物体之间的距离。三角测距法在军工测量、地形勘探等领域中应用广泛。

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