[发明专利]一种基于多频率多光照消除ToF相机中多径干扰的方法

说明书

本发明公开了一种基于多频率多光照消除ToF相机中多径干扰的方法，包括如下步骤：S1：获取多频多光照的深度图像和幅值图像；S2：预处理，用复信号表示幅值和深度信号；S3：构建多样性信号的信号子空间和噪声子空间；S4：计算得到直达径对应的深度值；S5：基于最小二乘法计算得到直达径对应的幅值；本申请通过多频多光照获取多样性信号，利用特征子空间的方法分析这些信号的噪声子空间，根据MUSIC算法求解直达径信号，恢复真实深度，在有噪声的情况下具有高精度和高鲁棒性。

技术领域

本发明涉及3D成像技术技术领域，具体为一种基于多频率多光照消除ToF相机中多径干扰的方法。

背景技术

3D成像技术是近年来逐渐火热的研究方向之一，3D相机也在许多领域得到了应用，比如手势识别、机器人等。其中，ToF相机由于其工作原理简单、测量范围广等优点，在众多3D相机中脱颖而出。ToF相机的传感器发出调制后的红外光，接收来自物体的反射光，通过计算入射光与反射光的相位差得到目标物体的距离。理想情况下ToF假设来自物体的反射光仅仅是一次反射回来的。实际场景中，来自物体的反射光不仅由多路径信号组成，不仅包括一次反射光，还有来自场景中其他物体的反射光。多径信号会干扰ToF测得的相位值和幅值，导致深度测量误差。

目前已有的多径抑制方案中，有基于深度学习的方法，也有基于谱估计的方法，基于深度学习的方法是把多径抑制问题看做图像视觉任务，直接从图像表面特征处理。该方法依赖大量的训练数据和真值，训练数据量不够会导致过拟合。含有多径的训练数据和真值都很难获取。基于多频的方法则是根据获取的幅值和相位值构建模型。现有的多频方法要么是转成谱估计问题，要么是稀疏优化问题。但是都存在两个问题，频率数要足够多，并且在有噪声情况下效果不鲁棒。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于多频率多光照消除ToF相机中多径干扰的方法，该方法通过多频多光照获取多样性信号，利用特征子空间的方法分析这些信号的噪声子空间，根据MUSIC算法求解直达径信号，恢复真实深度，以解决上述背景技术中提出的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种基于多频率多光照消除ToF相机中多径干扰的方法，包括如下步骤：

S1：获取多频多光照的深度图像和幅值图像；

S2：预处理，用复信号表示幅值和深度信号；

S3：构建多样性信号的信号子空间和噪声子空间；

S4：计算得到直达径对应的深度值；

S5：基于最小二乘法计算得到直达径对应的幅值。

优选的，步骤S1中，获取多频多光照的深度图像和幅值图像，包括以下子步骤：

S11：通过改变SDK中调制频率，获取多频率的深度图像和幅值图像，调制频率分别为f₁,f₂,f₃；

S12：ToF相机中设定有四个固有的照明灯，通过随机选取任意数量的灯开启，获取不同光照模式下的深度图像和幅值图像。

优选的，步骤S2中，用复信号表示幅值和深度信号，包括以下子步骤：

S21：确定每帧图像的每一个像素点的两个属性，包括深度d属性和幅值a属性；

S22：根据ToF原理，确定每个像素点对应的相位，相位计算公式为：其中f是调制频率，c是光速；

S23：根据步骤S22，将每一个像素点的两个属性值用一个复信号s表示，所述复信号s为：s＝ae^jkd；其中k是一个常系数；