基于運(yùn)動(dòng)信息的單目相機(jī)獲取深度信息的方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及一種深度數(shù)據(jù)提取方法，具體涉及一種基于運(yùn)動(dòng)信息的單目相機(jī)獲取深度信息的方法。
【背景技術(shù)】
[0002]目前，主要有兩種深度數(shù)據(jù)提取方法，一種是使用深度相機(jī)來拍攝圖片從而獲取圖片的深度數(shù)據(jù)。目前的深度相機(jī)常用的實(shí)現(xiàn)方法有T0F(Time of flight)，結(jié)構(gòu)光，激光掃描等幾種。其中使用較多的是TOF相機(jī)，主要用于機(jī)器人，互動(dòng)游戲等應(yīng)用。TOF為光飛行時(shí)間法3D成像，是通過給目標(biāo)連續(xù)發(fā)送光脈沖，然后用傳感器接收從物體返回的光，通過探測(cè)光脈沖的飛行(往返)時(shí)間來得到目標(biāo)物體距離。TOF相機(jī)其絕對(duì)精度為±15毫米。然而，該類型的深度相機(jī)分辨率低，僅為172*176，需要通過采樣去擴(kuò)大圖片的分辨率。并且測(cè)量范圍為0.1米到10.0米，一般不超過10米，不適合遠(yuǎn)距離測(cè)距。另一方面是其價(jià)格昂貴，因此其不適合普遍深度測(cè)量應(yīng)用。
[0003]另一種深度數(shù)據(jù)獲取方法為雙目測(cè)距。其方法運(yùn)用兩臺(tái)相機(jī)從兩個(gè)不同視角對(duì)同一場(chǎng)景進(jìn)行拍攝，利用左右視角的不同來評(píng)估深度。雙目測(cè)距的精度和基線長(zhǎng)度(兩臺(tái)相機(jī)之間的距離)有關(guān)，兩臺(tái)相機(jī)布放的距離越遠(yuǎn)，測(cè)距精度越高。然而在實(shí)際應(yīng)用中，相機(jī)布放空間是有限的，最多只有幾米或幾十米的基線長(zhǎng)度，這就導(dǎo)致雙目測(cè)距在遠(yuǎn)距離條件下的精度較低；并且由于圖像質(zhì)量受外界光照等條件制約太大，性能不夠穩(wěn)定；加之算法相對(duì)復(fù)雜等原因，都限制其應(yīng)用，并且在雙目測(cè)距當(dāng)中，必須保證所有所得的圖像都為清晰圖像，模糊圖像則不能進(jìn)行進(jìn)一步處理而僅僅作為無效圖像丟棄。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]針對(duì)上述存在的技術(shù)問題，本發(fā)明目的是:提供一種基于運(yùn)動(dòng)信息的單目相機(jī)獲取深度信息的方法，該方法通過簡(jiǎn)單的算法計(jì)算將圖像中物體的前后距離計(jì)算出來，既適用于近距離測(cè)量也適用于遠(yuǎn)距離測(cè)量。
[0005]本發(fā)明的技術(shù)方案是:一種基于運(yùn)動(dòng)信息的單目相機(jī)獲取深度信息的方法，包括以下步驟:
S01:相機(jī)在運(yùn)動(dòng)過程中拍攝不同清晰度的至少兩幅圖像，所述圖像的光照條件相同； S02:對(duì)拍攝的圖像進(jìn)行分塊處理，選出所需計(jì)算的小塊圖像；
S03:將較清晰的圖像中的各個(gè)塊按照不同的模糊矩陣H進(jìn)行濾波處理，并通過匹配較模糊的圖像找出相似程度最高的模糊矩陣；
S04:通過相似程度最高的模糊矩陣，結(jié)合相機(jī)成像原理，獲取該塊的深度信息，重復(fù)步驟S03獲得整個(gè)場(chǎng)景的深度彳目息。
[0006]優(yōu)選的，所述步驟SOl中的相機(jī)為單目相機(jī)，所述單目相機(jī)放置在水平軌道上，該軌道可以控制相機(jī)移動(dòng)。
[0007]優(yōu)選的，在拍攝圖像之前對(duì)相機(jī)進(jìn)行標(biāo)定。
[0008]優(yōu)選的，所述模糊矩陣H=f(M，d, P)，其中M為相機(jī)的運(yùn)動(dòng)矩陣，d為深度信息，P為相機(jī)參數(shù)，f為相機(jī)成像原理。
[0009]優(yōu)選的，在步驟S03中，較清晰的圖像塊設(shè)為Ic，較模糊的圖像塊設(shè)為I b，將較清晰的圖像塊與不同的模糊矩陣H進(jìn)行卷積運(yùn)算，S卩，Ic’ = Ic * H，將Ic’與模糊圖像^進(jìn)行匹配，得出相似程度最高的模糊矩陣H。
[0010]優(yōu)選的，步驟S03中清晰圖像通過低通濾波器進(jìn)行模糊處理。
[0011]與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)是:
1.通過一臺(tái)相機(jī)拍攝圖像，可以通過不同的快門速度在相機(jī)運(yùn)動(dòng)中獲取清晰圖像和模糊圖像，可以在相機(jī)運(yùn)動(dòng)過程中持續(xù)獲取深度。
[0012]2.通過簡(jiǎn)單模糊及匹配算法可以迅速得出計(jì)算深度信息所需參數(shù)，并且僅僅基于相機(jī)成像原理來計(jì)算，降低了算法的計(jì)算復(fù)雜度及算法的時(shí)間復(fù)雜度。
[0013]3.降低了實(shí)現(xiàn)深度數(shù)據(jù)獲取所需的硬件成本，并且適用于近距離及遠(yuǎn)距離的深度數(shù)據(jù)獲取。
[0014]4.本發(fā)明將模糊圖像也可以用于計(jì)算深度信息，而在雙目相機(jī)獲取深度信息方法中則必須保證圖像都是清晰的，模糊圖像則作為無效信息處理。
【附圖說明】
[0015]下面結(jié)合附圖及實(shí)施例對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步描述:
圖1為本發(fā)明基于運(yùn)動(dòng)信息的單目相機(jī)獲取深度信息的方法的流程圖。
【具體實(shí)施方式】
[0016]為使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點(diǎn)更加清楚明了，下面結(jié)合【具體實(shí)施方式】并參照附圖，對(duì)本發(fā)明進(jìn)一步詳細(xì)說明。應(yīng)該理解，這些描述只是示例性的，而并非要限制本發(fā)明的范圍。此外，在以下說明中，省略了對(duì)公知結(jié)構(gòu)和技術(shù)的描述，以避免不必要地混淆本發(fā)明的概念。
[0017]實(shí)施例:
一種基于運(yùn)動(dòng)信息單目相機(jī)獲取深度信息的方法，包括硬件和軟件兩部分。
[0018]硬件部分:使用一臺(tái)單目相機(jī)來支持拍攝，相機(jī)自帶全手動(dòng)模式和手控快門模式，并且該相機(jī)放置在水平軌道上來實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)中拍攝，該軌道可以控制相機(jī)運(yùn)動(dòng)模式為勻速運(yùn)動(dòng)，該軌道也可以控制相機(jī)精準(zhǔn)移動(dòng)。
[0019]軟件部分:需要分塊算法，用于將兩張圖像分塊并選出所需計(jì)算的小塊圖像。
[0020]模糊算法，用于對(duì)拍攝所得清晰圖像進(jìn)行模糊處理。
[0021]匹配算法，用于評(píng)估其匹配程度來返回最匹配的模糊矩陣，然后再基于相機(jī)成像原理計(jì)算該物體與相機(jī)之間距離。
[0022]如圖1所示，該方法的具體步驟如下:
(I)對(duì)同一場(chǎng)景拍攝一張清晰圖像，一張模糊圖像。第一次使用全手動(dòng)模式拍攝清晰圖片，第二次使用手動(dòng)控制快門模式拍攝模糊圖片，在拍攝前進(jìn)行鏡頭校正并選取合適的對(duì)焦點(diǎn)進(jìn)行自動(dòng)對(duì)焦，之后不再調(diào)整對(duì)焦點(diǎn)，在兩次拍攝中調(diào)整快門速度，感光度大小和光圈大小來保證兩張照片光照條件相同，在此實(shí)施例中，在拍攝模糊圖像時(shí)，軌道控制相機(jī)向左或向右進(jìn)行勻速運(yùn)動(dòng)，在此期間，使用手動(dòng)控制快門模式拍攝模糊圖像。
[0023]拍攝圖像之前對(duì)相機(jī)進(jìn)行標(biāo)定，由于相機(jī)處于運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，因此快門時(shí)間短則拍攝出的圖像較清晰，反之亦然；運(yùn)動(dòng)中獲取的圖像至少需要兩幅，更多的圖像可以使深度信息更加準(zhǔn)確。
[0024](2)對(duì)拍攝所得的兩幅圖像進(jìn)行分塊處理，在本實(shí)施例中圖像尺寸固定，對(duì)兩幅圖像進(jìn)行均勻分塊處理。根據(jù)場(chǎng)景的復(fù)雜程度進(jìn)行分塊，復(fù)雜的場(chǎng)景需要更小的分塊尺寸，反之亦然。
[0025](3)模糊清晰圖像來確定最匹配模糊圖像的模糊矩陣，清晰圖像設(shè)為Ic，模糊圖像設(shè)為Ib，將清晰圖像與不同的模糊矩陣H進(jìn)行卷積:
Ic = Ic * H
卷積所得I。’與模糊圖像Ib進(jìn)行匹配，從而得出相似程度最高的模糊矩陣H。
[0026]模糊矩陣H與相機(jī)的運(yùn)動(dòng)矩陣M，深度信息d，相機(jī)參數(shù)P以及相機(jī)成像原理f有關(guān)，即:H=f(M，d, P) ο
[0027]模糊清晰圖像可選用多種低通濾波器來對(duì)圖像進(jìn)行模糊處理。低通濾波器有:均值濾波，中值濾波，高斯濾波。
[0028]在搜索相似程度最高的模糊矩陣H的過程中，可以使用各種迭代算法進(jìn)行優(yōu)化，以降低運(yùn)算復(fù)雜度。
[0029](4)基于相機(jī)成像原理計(jì)算得出圖像中物體深度信息，將步驟(3)中所得的模糊矩陣H，計(jì)算深度信息d，然后反復(fù)步驟(4)得出相機(jī)與各物體之間的距離從而得出物體之間的深度信息。
[0030]應(yīng)當(dāng)理解的是，本發(fā)明的上述【具體實(shí)施方式】?jī)H僅用于示例性說明或解釋本發(fā)明的原理，而不構(gòu)成對(duì)本發(fā)明的限制。因此，在不偏離本發(fā)明的精神和范圍的情況下所做的任何修改、等同替換、改進(jìn)等，均應(yīng)包含在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。此外，本發(fā)明所附權(quán)利要求旨在涵蓋落入所附權(quán)利要求范圍和邊界、或者這種范圍和邊界的等同形式內(nèi)的全部變化和修改例。
【主權(quán)項(xiàng)】
1.一種基于運(yùn)動(dòng)信息的單目相機(jī)獲取深度信息的方法，其特征在于，包括以下步驟: 501:相機(jī)在運(yùn)動(dòng)過程中拍攝不同清晰度的至少兩幅圖像，所述圖像的光照條件相同； 502:對(duì)拍攝的圖像進(jìn)行分塊處理，選出所需計(jì)算的小塊圖像； 503:將較清晰的圖像中的各個(gè)塊按照不同的模糊矩陣H進(jìn)行濾波處理，并通過匹配較模糊的圖像找出相似程度最高的模糊矩陣； 504:通過相似程度最高的模糊矩陣，結(jié)合相機(jī)成像原理，獲取該塊的深度信息，重復(fù)步驟S03獲得整個(gè)場(chǎng)景的深度彳目息。2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于運(yùn)動(dòng)信息的單目相機(jī)獲取深度信息的方法，其特征在于，所述步驟SOl中的相機(jī)為單目相機(jī)，所述單目相機(jī)放置在水平軌道上，該軌道可以控制相機(jī)移動(dòng)。3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于運(yùn)動(dòng)信息的單目相機(jī)獲取深度信息的方法，其特征在于，在拍攝圖像之前對(duì)相機(jī)進(jìn)行標(biāo)定。4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于運(yùn)動(dòng)信息的單目相機(jī)獲取深度信息的方法，其特征在于，所述模糊矩陣H=f(M，d, P)，其中M為相機(jī)的運(yùn)動(dòng)矩陣，d為深度信息，P為相機(jī)參數(shù)，f為相機(jī)成像原理。5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于運(yùn)動(dòng)信息的單目相機(jī)獲取深度信息的方法，其特征在于，在步驟S03中，較清晰的圖像塊設(shè)為Ic，較模糊的圖像塊設(shè)為Ib，將較清晰的圖像塊與不同的模糊矩陣H進(jìn)行卷積運(yùn)算，S卩，Ic’= Ic * H，將Ic’與模糊圖像1,進(jìn)行匹配，得出相似程度最高的模糊矩陣H。6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于運(yùn)動(dòng)信息的單目相機(jī)獲取深度信息的方法，其特征在于，步驟S03中清晰圖像通過低通濾波器進(jìn)行模糊處理。
【專利摘要】<b>本發(fā)明公開了一種基于運(yùn)動(dòng)信息的單目相機(jī)獲取深度信息的方法，包括以下步驟：相機(jī)在運(yùn)動(dòng)過程中拍攝不同清晰度的至少兩幅圖像，所述圖像的光照條件相同；對(duì)拍攝的圖像進(jìn)行分塊處理，選出所需計(jì)算的小塊圖像；將較清晰的圖像中的各個(gè)塊按照不同的模糊矩陣</b><b>H</b><b>進(jìn)行濾波處理，并通過匹配較模糊的圖像找出相似程度最高的模糊矩陣；通過相似程度最高的模糊矩陣，結(jié)合相機(jī)成像原理，獲取該塊的深度信息，重復(fù)</b><b>上一</b><b>步驟獲得整個(gè)場(chǎng)景的深度信息。該方法通過簡(jiǎn)單的算法計(jì)算將圖像中物體的前后距離計(jì)算出來，既適用于近距離測(cè)量也適用于遠(yuǎn)距離測(cè)量。</b>
【IPC分類】G06T7/00
【公開號(hào)】CN105184784
【申請(qǐng)?zhí)枴緾N201510535760
【發(fā)明人】羅天明, 蔣琛儒, 程飛
【申請(qǐng)人】西交利物浦大學(xué)
【公開日】2015年12月23日
【申請(qǐng)日】2015年8月28日