[发明专利]一种结构光三维成像系统的景深扩展方法、装置和系统有效

专利信息
申请号: 201810791127.8 申请日: 2018-07-18
公开(公告)号: CN108876839B 公开(公告)日: 2021-05-28
发明(设计)人: 王贵锦;户孝围;杨华中 申请(专利权)人: 清华大学
主分类号: G06T7/55 分类号: G06T7/55;G06T7/80
代理公司: 北京路浩知识产权代理有限公司 11002 代理人: 王莹;吴欢燕
地址: 100084 北京市海*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 一种 结构 三维 成像 系统 景深 扩展 方法 装置
【权利要求书】:

1.一种结构光三维成像系统的景深扩展方法,其特征在于,包括:

分别获取目标场景的多个聚焦位置中各聚焦位置对应的结构光图像序列;其中,所述目标场景为三维成像的场景;

使用格雷码的局部精细深度估计算法,获取各所述结构光图像序列的局部精细深度图,使用基于最大流方法的全局粗糙深度估计算法,获取所有所述结构光图像序列的全局粗糙深度图;

根据所述全局粗糙深度图将各所述局部精细深度图进行融合,获取所述目标场景的全局精细深度图;

其中,所述使用格雷码的局部精细深度估计算法,获取各所述结构光图像序列的局部精细深度图,使用基于最大流方法的全局粗糙深度估计算法,获取所有所述结构光图像序列的全局粗糙深度图包括:

对于任一结构光图像序列,将该结构光图像序列中不同时刻采集的M张结构光图像按照低比特到高比特的顺序进行排序后,使用格雷码解码方法在清晰对焦位置得到精确的深度图,在模糊对焦位置得到粗糙的深度图,将精确的深度图和粗糙的深度图进行合成,获取该结构光序列的局部精细深度图;

基于最大流方法的全局粗糙深度估计算法,对所有聚焦位置对应的结构光图像序列进行处理,获取一张全局粗糙深度图。

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,使用基于最大流方法的全局粗糙深度估计算法,获取所有所述结构光图像序列的全局粗糙深度图的步骤具体包括:

分别从各所述聚焦位置对应的结构光图像序列中筛选出结构光条纹;

根据各所述聚焦位置对应的结构光条纹构成聚焦栈,根据所述聚焦栈获取所述全局粗糙深度图;其中,所述全局粗糙深度图中的深度值为所述聚焦位置。

3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,根据所述全局粗糙深度图将各所述局部精细深度图进行融合,获取所述目标场景的全局精细深度图的步骤具体包括:

根据所述全局粗糙深度图中的深度值,获取各所述深度值对应的局部精细深度图;

根据各所述局部精细深度图对应的深度值在所述全局粗糙深度图中的位置,对各所述局部精细深度图进行裁剪;

将裁剪后的各所述局部精细深度图进行合成,获取所述目标场景的全局精细深度图。

4.一种结构光三维成像系统的景深扩展装置,其特征在于,包括:

获取模块,用于分别获取目标场景的多个聚焦位置中各聚焦位置对应的结构光图像序列;其中,所述目标场景为三维成像的场景;

计算模块,用于使用格雷码的局部精细深度估计算法,获取各所述结构光图像序列的局部精细深度图,使用基于最大流方法的全局粗糙深度估计算法,获取所有所述结构光图像序列的全局粗糙深度图;

融合模块,用于根据所述全局粗糙深度图将各所述局部精细深度图进行融合,获取所述目标场景的全局精细深度图;

其中,所述计算模块具体用于:

对于任一结构光图像序列,将该结构光图像序列中不同时刻采集的M张结构光图像按照低比特到高比特的顺序进行排序后,使用格雷码解码方法在清晰对焦位置得到精确的深度图,在模糊对焦位置得到粗糙的深度图,将精确的深度图和粗糙的深度图进行合成,获取该结构光序列的局部精细深度图;

基于最大流方法的全局粗糙深度估计算法,对所有聚焦位置对应的结构光图像序列进行处理,获取一张全局粗糙深度图。

5.根据权利要求4所述的装置,其特征在于,还包括相机、微振镜投影系统和同步控制器;

其中,所述相机包括液体镜头,所述相机用于在目标场景的各聚焦位置进行对焦,以对所述目标场景进行拍摄;

所述微振镜投影系统用于对各所述聚焦位置进行投影;

所述同步控制器用于对应于目标场景中的各聚焦位置,输出所述液体镜头的对焦信号后,输出所述微振镜投影系统的投影和所述相机的触发信号,以根据所述对焦信号、所述投影和所述触发信号进行照明和成像,生成各所述聚焦位置对应的结构光图像序列。

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