[发明专利]一种由投影重建物体三维图像的方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种三维重建方法，具体涉及一种由投影重建物体三维图像的方法，属于计算机图像处理的技术领域。

背景技术

物体投影的过程是一个线积分的过程，如果需要得到物体内部物理特性分布，可以通过测量这些物理特性的线积分数据，也就是它们在某一个或若干个不同方向的投影值，再将投影数据通过特定算法重建内部参数分布。这一过程就是从投影三维重建的基本问题。投影图像的重建问题在具体实现时，存在有两大类方法：变换重建法和迭代重建法。迭代重建算法在许多方面有着变换重建算法所没有的优势，尤其是在投影数据不完全的情况下，迭代重建算法的重建精度要优于变换法。

迭代重建算法首先把待重建的区域离散化，将区域划分为立方体的格子。在每个格子内部待重建函数认为是一个常数。当使用视觉传感器采集投影数据时，每一条投影光线对应着图像中的一个特定像素。所以每一个像素的值取决于投影射线穿过的所有格子内部的待重建函数值，i号射线在传感器中产生的像素值是重建区域内所有格子内部待重建函数的加权和。

$P_i=\underset{k}{\mathrm{\Σ}}{r}_{\mathrm{ik}}f\left(k\right)$

其中，f(k)是编号为k的立方体格子内部的待重建函数，r_ik是k号立方体格子对投影射线i的投影权重，r_ik可通过摄像头参数计算得到。若遍历投影图像中的像素点对应的每一条投影线，投影过程可用矩阵表示为：

I＝Rx

其中，I表示二维投影图像，R是投影系数矩阵，由投影权重r_ik组成，x代表待重建格子的值，是迭代算法的待求未知数。

绝大多数三维对象物的投影重建是基于平行投影模型的，即在同一个成像平面上，各条投影线的投影方向一致，相互平行。但采用平行投影模型后，投影光线在物体与成像面之间没有交点，显然不符合光学镜头的成像模型，虽然在物体离摄像头的光心距离较远的情况下，可以近似地认为每一个像素点的投影线是平行的，但其计算精度较低，不能满足高精度三维重建的要求。

此外，现有国内外文献对投影权重的计算方法是：将穿过物体的投影光线认为是具有一定宽度的射线，这条线会覆盖待重建区域内格子的部分或全部，投影权重定义为覆盖区域的大小与区域的全域面积之比。在三维的情况下，就需要分别计算楔形光束的4个面与立方体格子6个面的交线，再确定光束在格子内部的多面体体积，所有计算都在三维空间内进行，计算复杂度高，计算耗时量大，且对编程人员的数学知识要求很高，因此严重阻碍了三维重建算法在工程应用领域的发展。

发明内容

鉴于现有技术存在的缺陷，本发明旨在提供一种由投影重建物体三维图像的方法，达到以下几个目的：(1)解决平行投影模型计算精度不高的问题；(2)解决现有算法中投影权重计算复杂的问题；(3)减小摄像头标定误差造成的重建误差。

为了实现上述目的，本发明将采用以下的技术方案：提供一种由投影重建物体三维图像的方法，包括以下步骤：

步骤1：建立中心投影模型，将拍摄物体投影图像的摄像头光心确定为投影中心，将投影光线确定为楔形空间结构。投影光线的空间位置由投影中心的坐标与投影点的坐标唯一确定。

步骤2：采用张正友标定算法获得摄像头内外参数，将标定得到的摄像头内外参数作为初始值，采用质心投影法则作为约束条件，进行摄像头参数优化。质心投影法则可描述为：在线性投影模型的条件下，空间质点质心的投影位置与其投影的质心位置重合。

步骤2-1：采用张正友标定算法获得参与图像拍摄的各个摄像头内外参数。

步骤2-2：将所有摄像头的镜头光圈及曝光时间调成一致，同步拍摄待重建物体。

步骤2-3：将步骤2-2拍摄到的各幅图像提取质心，通过摄像头参数计算图像质心与摄像头光心连线的空间方程，这条空间直线就是质心投影线。

步骤2-4：将“所有摄像头的质心投影线交于一点”作为约束条件，将步骤2-1获得的摄像头内外参数作为初始值，通过最大似然估计算法，得到摄像头内外参数的最优值。