[发明专利]一种基于偏振多光谱的单目视觉三维重建测距方法

权利要求书

1.一种基于偏振多光谱的单目视觉三维重建测距方法，包括以下步骤：

步骤一、搭建单目摄像机成像系统；

步骤二、多光谱偏振处理及偏振信息获取；

步骤三、特征提取与立体匹配；

步骤四、三维点云结构重建；

步骤五、采用相似三角形原理进行距离测量；

步骤六、筛选距离数据；

所述单目摄像机成像系统，包括目标物、单目相机、运动可控小车和装置台，目标物水平放置于装置台上，单目摄像机固定在高度与装置台相近的运动可控小车上，小车在运动过程中拍摄一系列符合要求的三维重建素材图像，设定小车以速度v匀速直线运动；

步骤二中搭建偏振成像系统，调整偏振片角度以及相位延迟器、旋转滤光片，偏振片旋转θ实现偏振态图像获取，相位延迟器实现整体相位延迟δ，滤光片旋转ω实现6个光谱段的产生，得到6×6＝36幅光谱偏振态图，计算Stokes参量图。

2.如权利要求1所述的基于偏振多光谱的单目视觉三维重建测距方法，其特征在于：测量时设定相位延迟器的值为0，偏振片分别取0°、90°、45°、135°，获取相应偏振状态的光强图像；再将相位延迟器的值设定为将偏振片置为45°、135°以同样方法获取对应图像；

不同光谱段图像的偏振信息由Stokes参量的四个参数[S₀，S₁，S₂，S₃]描述出来，其中：

上述公式中，0°、90°、45°、135°为偏振片选取的角度，获取S₃的数据时设置的相位延迟，得到六个不同偏振态的光强图像，然后对每一像素得出四个Stokes矢量的图像进而得到偏振态图像。

3.如权利要求2所述的基于偏振多光谱的单目视觉三维重建测距方法，其特征在于：步骤三中采用SURF算法，利用OpenCV库进行SURF算法实现，结合Stokes参量进行特征提取，对欧氏距离设置阈值T，只保留欧氏距离小于T的匹配点。

4.如权利要求3所述的基于偏振多光谱的单目视觉三维重建测距方法，其特征在于：步骤四中，为了使三维重建可视化，调用PCL库生成三维点云结构。

5.如权利要求4所述的基于偏振多光谱的单目视觉三维重建测距方法，其特征在于：步骤五中，测量的距离即为世界坐标系中的被测三维物体上的点摄像机镜头中心点的距离L1、L2分别表示三维物体上的点分别在两幅图像上的二维平面对应点到摄像机中心轴同一水平面的高度差，为计算机直接采集到的像素距离，d表示拍摄两幅图像时单目摄像机相隔的水平距离。

6.如权利要求1所述的基于偏振多光谱的单目视觉三维重建测距方法，其特征在于：步骤六中对所有的距离数据计算均值，以均值为中心设置合适的区间，对距离数据进行筛选。

7.如权利要求1所述的基于偏振多光谱的单目视觉三维重建测距方法，其特征在于：用于得到偏振图像的相位延迟器、偏振片及滤光片由STM32程序控制。