基于结构光与双目视觉
基于3D深度传感ToF技术的基本原理解析
基于3D深度传感ToF技术的基本原理解析什么是ToF技术？ToF（Time of Flight）技术是一种基于发送和接收光脉冲来测量物体距离的技术。
这种技术通过测量光脉冲从光源到物体表面和从物体表面反射回来的时间差来计算物体的距离。
ToF技术最早应用于雷达测距系统中，随着时代的发展和技术的进步，这项技术也被应用于手机、摄像头、安防、机器人和自动驾驶等领域。
传统的深度感知技术在传统的深度感知技术中，常见的是结构光、双目视觉、单目视觉和激光雷达等技术。
结构光方法是利用项目仪和相机之间交替发送光斑和拍照，通过计算光斑的相对位移量来确定场景深度信息。
双目视觉则利用两个摄像头来观察同一场景，通过计算两个摄像头之间的视差角度得到场景深度信息。
单目视觉则是利用单个摄像头来捕捉场景，在通过机器学习和计算来获取场景深度信息。
激光雷达则是通过发送激光脉冲来扫描整个场景获得深度信息。
3D深度传感ToF技术的原理3D深度传感ToF技术是一种结合了ToF技术和CMOS图像传感器的深度传感技术。
其基本原理如下：1.光源通过可以自动调节强度和频率的激光二极管发射一束激光脉冲。
2.发射的激光脉冲经过场景后被物体表面反射回来，并通过光路过滤器进入ToF图像传感器。
3.ToF图像传感器测量了激光器发射的信号到被反射后返回的信号的时间差，从而计算出物体的距离。
4.CMOS图像传感器利用尽可能短的时间，在ToF图像传感器进行测量的过程中，获取场景图像数据。
5.在ToF图像传感器和CMOS图像传感器的控制下，通过软件算法将时间信息和空间信息融合在一起，形成真实的深度图像。
3D深度传感ToF技术的特点与传统的深度感知技术相比，3D深度传感ToF技术具有以下特点：1.速度更快：采用3D深度传感ToF技术的设备在使用时可以迅速地完成场景的高速扫描，并且离线处理速度也非常快。
2.可靠性更高：采用了ToF技术后，它对光照的依赖性大大降低，更加稳定可靠。
三维相机的工作原理
三维相机的工作原理
三维相机是一种能够获取三维空间信息的成像设备。
其工作原理如下：
1. 结构光技术：一种常用的三维相机工作原理是利用结构光技术。
该技术通过投射特定的光纹或光图案到被拍摄物体上，并使用相机采集被拍摄物体上的反射光或散射光信息。
相机将纹理的形变与物体的深度信息相结合，通过三角测量等算法计算出物体的三维空间坐标。
2. 双目视觉：双目视觉也是一种常见的三维相机工作原理。
该技术通过同时使用两个摄像头，模拟人眼的视觉机制。
每个摄像头捕捉到的图像稍有差异，通过计算两个摄像头之间的位移和视差，可以得到物体的深度信息。
3. 飞行时间法：飞行时间法也被用于三维相机中，利用激光器发射飞行时间短脉冲激光束，激光束照射到被测物体上并被接收器接收。
根据激光从发射到接收的时间差，可以计算出光传播的距离，从而得到物体的深度信息。
以上是三维相机的几种常见工作原理，不同的原理适用于不同的应用场景和需求。
主动式双目视觉三维成像技术研究
图像中心完全重合，即 Cl 和 Cr 并不是左右视图的中心点。
在 图 中 共 有 三 个 坐 标 系： xlol yl ， xror yr 和 XOY 。
xlol yl 为 左 摄 像 机 的 坐 标 系， 其 中 cl (clx ,cly ) ， Pl ( X l ,Yl ) 为
ol 坐标原点。 xror yr 为右摄像机的坐标系，其中 cr (crx ,cry )
， Pr ( X r ,Yr ) 以 or 为坐标原点。 XOY 为世界坐标系，其中
P( X ,Y , Z ) 以 O 坐标原点。
根据三角形相似原理，我们可以得知： ∆PPl Pr ∆POO′ 。
因此：
Pl Pr OO′
=
Z
− Z
f
98 | 电子制作 2018 年 4 月
实验研究
即：
实验研究
主动式双目视觉三维成像技术研究
牟科瀚，王泽勇 （西南交通大学物理科学与技术学院光电工程研究所，四川成都，610031）
摘要：本文引入结构光投影，通过投影随机散斑的方式，增加目标物体的特征点。实验结果表明，投影能有效的增加匹配点数、提高匹配 精度。将该方法用于列车底部件的三维成像，得到了较好的三维成像结果。 关键词：双目视觉；SIFT特征；结构光投影
双目视觉三维成像的数学模型如下图所示。为了数学 推导的简便，这先做两个假设：①透镜成像无畸变；②两 摄 像 机 成 像 是 行 对 准 的。 基 于 这 两 个 假 设， 得 到 空 间 点 P( X ,Y , Z ) 的深度与该店在左右视图中的坐标点 Pl ( Xl ,Yl ) 和 Pr ( X r ,Yr ) 的数学关系。
图 1 双目视觉系统数学模型
下面基于以上两个假设，进行数学推导。
基于结构光的三维形貌视觉测量方法研究
基于结构光的三维形貌视觉测量方法研究基于结构光的三维形貌视觉测量方法是一种非接触的三维测量方法。
其基本测量原理是采用计算机生成一定的结构光图案,用投影仪投射到被测物体表面,物体将对投射的结构光图案产生相位调制,表现为具有一定程度变形的结构光图案。
单目系统中利用相移法、傅里叶变换法解调出包裹相位,并进行相位展开,根据系统模型中的相位-高度关系式得到物体的三维坐标。
双目系统中,使用格雷码编码结构光图案,完成双目系统的立体匹配,再根据三角法求解得到物体的三维坐标。
本文以结构光为基础,主要研究了单目系统和双目系统相关的三维重建方法,并将重建方法应用到实际物体的测量,主要内容如下:(1)研究了单目系统中的三维重建的方法,指出单目系统三维测量的关键步骤:系统标定和相位展开。
在相机-投影仪系统中,建立严格的数学模型并求解相关的参数,以较高精度实现了单目系统三维形貌的恢复。
在相位展开方面,采用改进算法能够准确的求解相位主值和进行相位展开,提高了三维形貌恢复的速度和精度。
(2)研究了双目系统中三维重建的方法,针对传统的立体匹配方法匹配点数不多的问题,本文采用了格雷码编码结构光图案的方法,使得投影出的结构光图案中每个像素点都拥有唯一码值与其对应,明显提高了双目立体匹配的精度以及点数稠密度。
在三维计算方面,采用基于公垂线的解法合理处理理论与实际的误差,取得很好的效果。
(3)在单目系统中摄像机-投影仪系统的标定与在双目系统中相机的标定决定了三维测量的精度。
本文采用Bouguet的摄像机标定工具箱,实现了对摄像机较高精度的标定。
经过研究,指出投影仪可以看作是逆向的摄像机,采用基于平面的标定方法可以实现对投影仪的较高精度标定。
(4)针对静态目标的高精度测量问题,本文搭建了双目结构光的三维形貌测量系统。
采用python-opencv进行编码,利用格雷码编码的方法对静态目标投影42幅编码图案进行重建,建立了一套完整的双目编码结构光的测量系统,静态物体测量精度达到0.2mm,并完成软件实现。
双目结构光三维重建原理
双目结构光三维重建原理
双目结构光三维重建是一种通过使用两个相机和结构光投射器来获取物体表面的三维形状和深度信息的技术。
在双目结构光三维重建系统中，一个相机被用作主摄像机，另一个相机则被用作辅助摄像机。
结构光投射器通常被用来投射一系列结构化光纹到被测物体上。
这些光纹在物体表面上产生明暗变化，形成一种纹理图案。
双目摄像机系统通过同时拍摄两个视点下的纹理图案，并测量纹理的位移和形变来计算物体表面上的三维深度和形状信息。
当纹理图案投射到物体表面上时，由于物体的几何形状不同，纹理会在不同位置产生位移和形变。
通过分析不同视点下的位移和形变情况，可以计算出物体表面上每个像素的深度信息。
通过重建每个像素的深度信息，可以获取整个物体表面的三维形状。
在双目结构光三维重建中，需要进行相机的标定和纹理位移的计算。
相机标定用于确定相机内外参数，以及相机间的几何关系。
纹理位移的计算则通过比较两个视点下纹理图案的位移来计算出物体表面的深度信息。
总的来说，双目结构光三维重建利用纹理的位移和形变来计算物体表面的深度信息，从而实现对物体三维形状的重建。
该技术在许多领域中有广泛的应用，如计算机视觉、机器人技术和虚拟现实等。
基于结构光和双目视觉的三维重构(150510)PPT课件
双目测距原理
各坐标系关系示意图
三角法测量模型
xl
f
xc zc
xr
f
(xc B ) zc
yl
yr
f
yc zc
xc
B xl d
yc
B h d
zc
B f d
相机标定
定义 分类
相机标定：主要是获得相机几何 参数和光学参数（内部参数）以及相 机相对于世界坐标系的空间位置、方 向关系（外部参数）的过程。相机标 定结果的精度直接影响着计算机视觉 的精度
1) 除了端点，任意三角形的任意一条边不包含点云中的任何点。 2) 任意两条边若相交，只在公共端点相交。 3) 网格内的任意一个面都是三角面，且所有三角面的合集是点云集合的凸包。
贪婪三角剖分
它从一个随机的点开始，将越来越多的邻点包含进三角化网格，使网格逐渐增长。 在建网的过程中，每个点有可能被赋予这四种状态：FREE，FRINGE，BOUNDARY， COMPLETED。
视差一致性约束：在左右视差图中，若左图像的某一点的视差和以此视差对应 的右图像目标像素的视差相同,则满足视差一致性约束。
挑战性问题： 遮挡、弱纹理、深度不连续、光照影响、光学透射
立体匹配
立体匹配
点云重构
定义 方法
把点云重构成三维立体图形
三角剖分
贪婪三角剖分 Delaunay剖分
三角剖分
当得到被扫描物体的点云后，将进行三角剖分。三角剖分将点云组建成 一个由许多三角形组成的网格。通过三角剖分建立起来的网格应该满足以下 三个条件：
When You Do Your Best, Failure Is Great, So Don'T Give Up, Stick To The End 演讲人：XXXXXX 时 间：XX年XX月XX日
基于双目线结构光的三维重建及其关键技术研究
基于双目线结构光的三维重建及其关键技术研究基于双目线结构光的三维重建是一种常见的三维重建方法，在计算机视觉和图像处理领域有广泛应用。
本文将探讨双目线结构光三维重建的基本原理和关键技术。
一、基本原理双目线结构光的三维重建基于以下原理：通过投射具有特定空间编码的光线，利用摄像机捕捉图像，并对图像进行处理和分析，可以推断出场景中物体的三维形状和深度信息。
二、关键技术1. 双目成像双目成像是双目线结构光重建的基础。
通过使用两个物理上分开的相机，可以获取场景的不同视角，从而获得更多的信息，提高重建的精度和稳定性。
2. 线结构光投影线结构光投影是双目线结构光重建的核心技术。
通过投射特定编码的结构光，可以在场景中形成一系列光条或光带，从而在摄像机中产生对应的图像。
这样，可以通过分析图像中结构光的失真或形状变化，来推断物体表面的深度信息。
3. 结构光编码结构光编码是双目线结构光重建的重要组成部分。
通过在结构光中引入编码，可以增加光条或光带的区分度，从而提高重建的精度。
常见的编码方法包括灰度编码、正弦编码、校正编码等。
4. 影像获取与处理双目线结构光重建需要获取并处理图像数据。
影像获取涉及到摄像机的标定、同步和触发等技术，以确保双目系统的准确性和稳定性。
影像处理包括去噪、校准、纹理映射等步骤，以提取出有效的结构光信息，并进行后续的三维重建处理。
5. 三维重建算法三维重建算法是双目线结构光重建的核心内容。
常见的算法包括三角测量、立体匹配、点云拼接等。
这些算法通过分析不同视角的结构光图像，通过匹配和计算来推断物体的三维形状和深度信息。
6. 点云处理与可视化三维重建通常最终呈现为点云模型。
点云处理涉及到点云滤波、配准、分割等技术，以去除噪声、合并重叠点云、提取物体表面等。
点云可视化则将点云数据以直观的形式呈现，便于人们观察和理解。
综上所述，基于双目线结构光的三维重建是一种常见的三维重建方法。
它利用投射特定编码的结构光，结合双目成像和影像处理技术，通过分析图像中的结构光信息，推断物体的三维形状和深度信息。
深度相机原理
深度相机原理
深度相机是一种能够获取场景深度信息的摄像设备，它能够实现对物体的三维
立体感知，为虚拟现实、增强现实、手势识别等领域的应用提供了重要的支持。
深度相机的原理是通过结构光、飞行时间、双目立体视觉等技术来获取场景深度信息，下面我们将分别介绍这几种原理。
结构光原理是深度相机中常用的一种技术，它通过投射一种结构化光源（如光栅、条纹等）到场景中，然后利用相机捕捉被投射光源照射后的场景图像，通过对光源在场景中的形变进行分析，从而计算出场景中各个点的深度信息。
结构光原理的优点是测量精度高，但受到光照条件和材质的限制。
飞行时间原理是利用激光或红外光源发射脉冲光束到场景中，然后测量光束从
发射到接收所经历的时间，通过光速和时间的关系计算出场景中的深度信息。
飞行时间原理的优点是测量范围广，但受到环境光和材质的影响。
双目立体视觉原理是利用两个摄像头模拟人类双眼的视觉效果，通过计算两个
摄像头之间的视差来获取场景深度信息。
双目立体视觉原理的优点是适用范围广，但对摄像头的标定和同步要求较高。
除了以上几种原理外，深度相机还可以通过结合多种原理来提高深度信息的获
取精度和稳定性。
例如，结构光和飞行时间相结合可以克服各自的局限性，提高深度相机的性能。
总的来说，深度相机的原理是通过各种光学、计算机视觉技术来获取场景的深
度信息，不同的原理有各自的优缺点，可以根据具体的应用场景来选择合适的深度相机方案。
随着深度学习、人工智能等技术的发展，深度相机将在更多领域得到应用，为人们带来更加丰富的视觉体验和智能交互。
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图像校正 (Rectified Images)
在校正图像中所有极线都平行
关键点
A.图像获取
B.相机标定
C.特征提取 D.立体匹配
E.三维重建
图像获取
在进行图像处理之前，先要用摄像机获取三维物
体的二维图像。光照条件、相机的几何特性等对 后续的图像处理造成很大的影响。
相机标定
为什么需要两个眼睛？
物体的深度信息可
以通过双眼的观察 得到。
亚像素(Sub-pixel)
在某些对精度要求较高的场合，需要对视差进一步
精细化 (Refinement)，亚像素是其中的一种方法。
立体视觉（Stereo Vision）
由两幅或多幅从不同视点拍摄的图像恢复场景三
维信息的技术 两个主要的子问题
值，秩为2。
Fundamental 矩阵
当内部参数未知（非标定的摄像机）：
ql Mpl qr Mpr
公式可表示为：
pl M ql 1 pr M qr
(qr )T Fql 0
1
M为内参矩阵 ql, qr为图像坐标 Fundamental矩阵秩同样为2。
F M T EM 1
特征点提取算法可以总结为：基于方向导数的方
法，基于图像亮度对比关系的方法，基于数学形 态学的方法三种。
立体匹配
立体匹配
三维重建
有了比较精确的匹配结果，结合摄像机标定的内
外参数，就可以恢复出三维场景信息。由于三维 重建精度受匹配精度，摄像机的内外参数误差等 因素的影响，因此首先需要做好前面几个步骤的 工作，使得各个环节的精度高，误差小，这样才 能设计出一个比较精确的立体视觉系统。
Fundamental矩阵是摄像机非标定的情况用的。
Reference: 《Learning OpenCV》
图像校正 (Rectified Images)
目的：规范化极线
约束中的极线分布， 使得匹配效率得到 进一步的提高。
校正后的图像不需
要求极线方程，因 为相对应的匹配点 在图像相对应的扫 描线(Scan-line)上。
通过摄像机标定来建立有效的成像模型，求解出
摄像机的内外参数，这样就可以结合图像的匹配 结果得到空间中的三维点坐标，从而达到进行三 维重建的目的。
特征提取
特征主要包括特征点、特征线和区域。大多数情
况下都是以特征点为匹配基元，特征点以何种形 式提取与用何种匹配策略紧密联系。因此在进行 特征点的提取时需要先确定用哪种匹配方法。
匹配问题 -> 视差图(Disparity Space Image) 相似而不是相同 遮挡问题: 场景的某些部分只在一幅图像中可见
重建问题 -> 3D
重建所பைடு நூலகம்要的摄像机参数 立体摄像机标定
极线几何 (Epipolar Geometry)
动机:在哪寻找匹配点? 极平面 极线 极点 极线约束 匹配点必须在极线上
2D 和 3D 的关系
现实存在的问题 一般的物体(Objects)都是三维的； 图像(Images)却是有关灰度，颜色等信息的阵列； 3D的深度(Depth)信息在一幅图像上不能明显的显示出 来。
2D的分析需要3D的信息 物体表面是连续，平滑(Smooth)的； 物体都有特定的形状和边界。 3D的信息可以通过2D的图像计算出来 视差(Disparity)，深度(Depth)信息等等。
P
Pl
极平面
Pr
极线
p l
p
r
Ol
el 极点
er
Or
极线几何 (Epipolar Geometry)
基线：左右两像机
P Pl 极平面 Pr
光心的连线；
极平面：空间点，
两像机光心决定的 平面；
极点：基线与两摄
极线
p l p r
像机图像平面的交 点；
极线：极平面与图
Ol el 极点 er 基线
Or
像平面的交线。
Essential 矩阵
左右两幅图像相对应的点之间的关系可以通过Essential
矩阵或是Fundamental 矩阵来表明。 Essential 矩阵是摄像机标定情况下用的。 公式： ( p )T Ep 0
r l
pr和pl分别是齐次摄像机坐标向量。 公式描述了点pr位于与向量Epl相关的外极线上。 Essential 矩阵是奇异矩阵，并有两个相等的非零奇异