基于结构光和序列图像的三维重建方法

第27卷　第4期吉林大学学报(信息科学版)Vol.27　No.4 2009年7月Journal of J ilin University(I nfor mati on Science Editi on)July2009

文章编号:167125896(2009)0420400207

基于结构光和序列图像的三维重建方法

滕世明,王　森,许志闻

(吉林大学计算机科学与技术学院,长春130012)

摘要:为解决在基于图像三维重建物体表面的过程中,对不同图像进行立体匹配的难题,提出了基于特征的立体匹配算法,建立了利用序列图像重建物体表面的系统。系统采用投影结构光给物体表面加上主动特征的方法,以快速精确地重建物体表面,并对Canny算法进行了改进,用于轮廓提取、细化和修正等操作,从而准确获取图像主动线索特征。该方法能快速获取物体表面的三维点云数据,并达到了较高的精度。

关键词:三维重建;三维建模;双目立体视觉;三角测量原理

中图分类号:TP391文献标识码:A

Research of3D Reconstructi on Based on Structured L ight and Sequence I m ages

TENG Shi2m ing,WANG Sen,XU Zhi2wen

(College of Computer Science and Technol ogy,J ilin University,Changchun130012,China)

Abstract:3D reconstructi on technol ogy of object surface has the wides p read app licati on in many do mains.I n the p r ocess of reconstructing object surface based on i m ages,stereo matching fr om different i m ages is the most i m portant and difficult p r oble m in3D reconstructi on.T o s olve the p r oble m and reconstructing object surface quickly,we use p r oject or t o p r oject structured light on3D object.W e get good active clue feature in i m ages by using i m p r oved Canny edge detecti on algorithm,thinning algorith m and correcti on algorithm.W e p r opose an i m2 age matching algorith m based on i m age characteristic.A syste m of3D modeling is i m p le mented using sequence i m ages.The syste m obtains the3D data in fast s peed and good p recisi on.

Key words:3D reconstructi on;3D modeling;binocular stereovisi on;triangulati on theory

引　言

三维表面数据的获取是物体三维重建的基础,它在飞机、汽车、船舶、医学影像建模、机器人视觉、人机交互界面、文物保护、三维人脸识别等制造业和工业领域中有着大量需求。如何快速而准确地获取被测物体表面的三维形状信息,并根据这些信息对被测物体进行三维重建是一项重要而有难度的研究课题。

在三维扫描中,非接触式扫描应用比较广泛。非接触式扫描[1]将激光或可见光投射到被测物体表面,然后利用各种感光器件对发射的光进行感光,再利用各种技术计算出物体表面的深度信息。非接触式扫描无需与被测物体直接接触,所以不会直接对被测物体产生物理损伤。在非接触测量方法中,激光扫描不易受到图像采样噪声及物体表面纹理的影响,扫描精度较高,但激光扫描测量过程耗时较长,同时激光扫描仪价格昂贵。光栅投影法投射一次光栅就可获得物体一个侧面的三维信息,与激光扫描法相比,减少了信息的冗余,具有速度快、精度高等优点,代表了光学非接触式测量方法的发展方向。

收稿日期:2009205213

基金项目:吉林省科技发展重点基金资助项目(20080325)

作者简介:滕世明(1982—　),男,长春人,吉林大学硕士研究生,主要从事计算机图像处理研究,(Tel)86213504432041(E2mail)teng2 shi m ing@yahoo1com1cn;许志闻(1965—　),男,长春人,吉林大学教授,博士生导师,主要从事网络流媒体、计算机图形学与

图像处理、生物信息学的研究,(Tel)86213904310477(E2mail)z w_xu@。

笔者根据双目立体视觉原理,研究设计了一种基于结构光和序列图像的物体表面三维重建系统,该系统装置简单成本低,可快速获取被测物体表面的三维信息,并达到较好的三维重建效果。

1　重建原理与系统构成

在双目立体视觉中,摄像机模型描述了三维场景投影到二维图像的过程,摄像机模型确定后,可知道三维空间中某点在二维图像平面的投影点的位置。摄像机针孔模型的成像几何关系如图1所示,引进

了3个坐标系:图像坐标系、摄像机坐标系和世界坐标系[2]。图1　摄像机针孔成像模型Fig 11Pinhole i m age model of ca mera 图像坐标系xO 1y 定义在图像上,坐标原

点是O 1;(u,v )以像素为单位,坐标原点O 0为图像左上角;O 1在u,v 坐标系中的坐标为(u 0,v 0)。摄像机坐标系的原点O c 在相机的光心上,

X c 轴和Y c 轴与图像坐标系中的x 轴和y 轴平

行,Z c 轴为相机光轴,它与图像平面垂直,光轴

与图像平面的交点即为图像坐标系的原点O 1。

O c O 1为相机的有效焦距。世界坐标系是假想的

参考坐标系,可固定于场景中某物体上,用于

描述摄像机的位置。图1中A (X c ,Y c ,Z c )是摄

像机坐标系中的一个点,a 是A 在图像坐标系

中的投影点。

根据针孔成像模型,经过理论推导可以得到像素坐标和世界坐标之间的关系

s u

v 1=M X w Y w

Z w 1

其中s 是比例系数;u,v 是点的像素坐标,矩阵M 可由摄像机标定得到;(X w ,Y w ,Z w )是点A 的世界坐标。则双目视觉模型可表示为

s 1u 1

v 11=M 1X w Y w Z w 1; s 2u 2v 21=M 2X w Y w Z w 1

m 1=(u 1,v 1)和m 2=(u 2,v 2)是空间同一点在两个角度图像中的对应点,s 1和s 2是比例系数;M 1和M 2是两个角度摄像机参数矩阵。通过摄像机标定得到M 1、M 2。从而得到一个关于X w 、Y w 、Z w 的4个线性方程构成的超定方程组,可利用最小二乘法解得该点的世界坐标。

从上面分析可知,为了实现物体表面的三维重建,主要需要解决摄像机标定和对应点立体匹配这两

个问题。在本系统中,摄像机标定使用的是张正友平面标定算法[3,4];在总结前人对应点匹配方法的基

础上,提出了适合笔者使用的匹配方法。实验设备包括:数码相机、投影仪、计算机和滑台。为实现二维图像对应点的匹配,使用投影仪向物体投射结构光,在物体表面形成主动线索特征,以进行对应点的匹配。将滑台水平放置,相机在滑台上水平移动,这样相机可在多个角度拍摄到物体的二维图像。这些二维图像都是相机在相同参数条件下拍摄得到的,所以对摄像机只需进行一次标定。对得到的多角度图像进行主动线索特征提取,然后进行立体匹配,即找到空间同一点在多角度图像上的投影点。在图像立体匹配的基础上,结合相机标定的参数,利用双目视觉原理得到空间点的三维数据,最终实现物体表面的三维重建。

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04第4期滕世明,等:基于结构光和序列图像的三维重建方法