單幅圖像三維測量系統(tǒng)的標定與解碼技術(shù)研究.pdf

1、近些年來，動態(tài)三維測量，特別是基于結(jié)構(gòu)光的單幅圖像三維測量技術(shù)成為研究熱點。盡管眾多研究者提出各種方法，構(gòu)建了不同的測量系統(tǒng)。但是，投影機標定的高精度要求尚有待進一步提高；定量評價體制的欠缺阻礙了技術(shù)的快速進步；一般性單元技術(shù)缺乏深入研究。因此，本文以單幅圖像三維測量為研究課題，重點研究高精度系統(tǒng)標定，對應(yīng)性評價機制。在定量化評價機制的基礎(chǔ)上，對碼字識別，碼字匹配等解碼關(guān)鍵技術(shù)展開研究，進一步提高了算法性能。
　　系統(tǒng)標定是三維測

2、量的前提。本文將系統(tǒng)標定建模為參數(shù)估計問題，從模型、數(shù)據(jù)獲取、估計方法三個方面對當前結(jié)構(gòu)光系統(tǒng)標定方法進行了綜述和分類。在此基礎(chǔ)上，分析了主流的投影機標定方法的弊端――假設(shè)投影誤差為正態(tài)分布。本文通過理論分析、仿真實驗證明，投影誤差在投影機圖像平面不滿足獨立同分布，也不符合正態(tài)分布。由于攝像機是結(jié)構(gòu)光系統(tǒng)的觀察設(shè)備，是觀察噪聲的源頭，本文提出攝像機圖像空間的投影機標定方法。首先，通過標定攝像機計算投影機標定所需要的數(shù)據(jù)。然后，根據(jù)觀察噪

3、聲的統(tǒng)計分布，在攝像機圖像平面使用光束平差法對投影機進行標定。該方法與傳統(tǒng)方法最大的不同是目標函數(shù)所在空間的差異，其本質(zhì)是對噪聲統(tǒng)計信息的不同理解。新方法避免了傳統(tǒng)方法導(dǎo)致的噪聲與投影機參數(shù)的耦合作用，更好的利用了噪聲統(tǒng)計信息，標定精度更高。新的投影機標定方法與攝像機標定方法目標函數(shù)在同一空間，使得系統(tǒng)標定得以綜合為一個統(tǒng)一的目標函數(shù)。這一變化使得觀察數(shù)據(jù)得以增加，使最大似然估計獲得更小的估計標準差。實驗表明：新方法的標準差是傳統(tǒng)方法的

4、66.5％。
　　對應(yīng)性是單幅圖像三維測量問題的核心。本文提出了在對應(yīng)性層次上的評價體系。它不同于以往在點云、曲面層次的評價，而是在對應(yīng)性層次進行的。本文采用時空分析技術(shù)獲得對應(yīng)性的基準數(shù)據(jù)，進而定義正確率和回調(diào)率兩個指標反映對應(yīng)性結(jié)果的質(zhì)量。該評價體系特點是：1）定量分析對應(yīng)性。傳統(tǒng)方法只能分析精度信息，這一評價指標不僅受到噪聲的影響缺乏重復(fù)性和穩(wěn)定性，而且操作任務(wù)量大。2）通用性，可適用于任何結(jié)構(gòu)光設(shè)備。對應(yīng)性的廣泛性使得該方

5、法可比較任何編碼結(jié)構(gòu)光方法。另外，它沒有傳統(tǒng)方法需要插值的麻煩，只需要改變編碼方法獲取基準數(shù)據(jù)即可。3）對結(jié)果反應(yīng)準確、合理。正確性反應(yīng)了對應(yīng)性中正確結(jié)果的比例。當正確率越高，說明產(chǎn)生的點云中噪聲點越少，后續(xù)噪聲處理工作越少。回調(diào)率反映了正確的對應(yīng)和基準對應(yīng)性數(shù)量的比例。當回調(diào)率越高，說明該方法獲得了更多數(shù)據(jù)信息，這也說明了其采集效率越高。在實驗中，對于四種著名編碼方法分別實現(xiàn)，并且采用本文提出的評價體系進行評價比較。實驗結(jié)果發(fā)現(xiàn)：多幅

6、圖像技術(shù)遠遠優(yōu)于單幅圖像技術(shù)，其中多頻相移技術(shù)最為健壯和高效。單幅圖像技術(shù)目前效果較差，需要大力提高其性能。
　　從圖像中解碼出對應(yīng)性，需要三個步驟：碼字檢測、碼字識別、碼字匹配。本文將碼字識別建模為非監(jiān)督分類問題，在評價體系的框架下重點研究了顏色碼識別。本文分析了各種顏色特征量，提出了一個新的顏色不變量――規(guī)范顏色量。它具有對光照方向、法線方向和亮度不敏感的特性。實際的比較試驗中，發(fā)現(xiàn)新顏色特征具有較高的類的可分性，使用多種聚類

7、方法識別正確率處于上游。該特征對于K-means方法來說具有初值不敏感的特性，會避免收斂于局部值。通過大量實驗發(fā)現(xiàn)了顏色碼收斂中心的趨近特性?；诖耍疚脑O(shè)計了決策引導(dǎo)的聚類方法，解決K-means對初值敏感的問題。實驗表明，對于一些常見的顏色不變量，該方法可收斂于最大值，避免了迭代終止在局部最小值。
　　對于碼字匹配問題從匹配算法和碼字表達兩個側(cè)面分別展開研究。對主要的碼字序列匹配算法進行分析，發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)的局部匹配方法在序列不連續(xù)

8、部分容易出錯，提出了保持非連續(xù)性的匹配方法。該方法基于窗口投票機制，充分利用了窗口信息，不僅可判斷全票通過的核，而且可以判斷潛在邊緣。該方法比傳統(tǒng)方法識別正確率更高，減少了錯誤匹配。針對帶狀條紋圖像的解碼問題，傳統(tǒng)方法采用邊緣碼字進行匹配。本文提出了采用顏色碼和混合碼的間接解碼技術(shù)。通過理論分析，發(fā)現(xiàn)間接解碼技術(shù)具有高漢明距離，多信息量，強化局部約束的特點。實驗中通過定量的比較，證明了該方法具有更高的正確率和回調(diào)率。另外，實驗比較中發(fā)現(xiàn)