一种面积计算方法以及一种能够进行面积计算的手机与流程

本发明属于移动通讯领域、图像处理技术和集成电路技术领域，具体涉及一种面积计算方法以及一种能够进行面积计算的手机。

背景技术：

利用智能手机获取深度信息进行三维图像处理分析，实现物体的三维重建，可以对物体的几何面积进行测量，避免携带额外测量设备的不便，增加了手机的使用价值，提高了生活的便利性。

然而，在现有技术中，要么通过gps采集待测目标各个顶点的经度和纬度计算出待测目标的长和宽，进而计算出面积；要么通过激光发射器发生激光信号至待测目标，利用激光接收器接收待测目标返回信号，计算激光发生与返回的时间差得到待测目标的两个边界的长度从而计算出面积。这两种方式存在的问题是，前者需要使用gps定位，计算方法过于复杂；而后者使用激光返回时间差计算(tof飞行时间)，精确度不够高。

技术实现要素：

基于此，本公开提出一种面积计算方法以及一种能够进行面积计算的手机，所述面积计算方法可以改善目前手机测量面积技术的实时性与实用性，提高了手机测量面积的精度，扩展了手机的功能。

一方面，本公开提出一种面积计算的方法，其中，所述方法包括下述步骤：

s100、从深度图像中分割出目标区域；

s200、对分割后出的目标区域进行去噪，确定目标区域范围；

s300、基于目标区域范围中像素的距离信息，计算目标区域范围的面积。

在所述方法中，其中：所述深度图像通过下述步骤获取：

s101、接收散斑参考图像与被测目标散斑图像的灰度值序列；

s102、从被测目标散斑图像中获取一个像素，将该像素为中心获取特征块，并在参考散斑参考图中进行搜索，根据相似度准则获取与特征块相匹配的匹配块；

s103、获取特征块和匹配块的位移偏移量，将该位移偏移量记作δm；

s104、根据位移偏移量δm，结合已知参考散斑距离参数d、激光散斑投射器与ir摄像头基线距离s、ir摄像头焦距f、像素点点距μ，根据下面公式得到该像素点在实际空间中的距离信息d’：

s105、从被测目标散斑图像中获取下一个像素，将该像素为中心获取特征块，并在参考散斑参考图中进行搜索，根据相似度准则获取与特征块相匹配的匹配块，返回步骤s103，直至所有的像素都获得相应的距离信息。

在所述方法中，其中：所述步骤s104之后，还包括对所述深度图像进行去噪处理。

在所述方法中，其中：所述步骤s300包括下述步骤：

s301、获取通过下式所述整个视场的实际面积：

式中：

h为步骤s300中获得的距离；

α为水平视场角，β为垂直视场角；

s302、获取整个视场范围内像素个数；

s303、基于单位像素与单位像素对应实际面积的比值，等于在所述距离下整个视场范围内像素个数与整个视场实际面积的比值，从而获取目标区域范围中单位像素对应实际面积，进而获得目标区域范围中所有像素对应实际面积之和。

在所述方法中，其中：所述整个视场的实际面积通过下式计算：

式中：

r为球面半径，d为摄像头到球心的距离。

另一方面，本公开提出了一种能够进行面积计算的手机，所述手机包括激光散斑投射器、ir摄像头、深度感知计算模块、面积计算模块；

所述激光散斑投射器投射散斑图案至待测目标；

所述ir摄像头，用于获取待测目标的红外图像；

所述深度感知计算模块，被配置用于：基于采集到红外图像序列获取待测目标的深度图像，并将所述深度图像发送给面积计算模块进行面积计算；

所述面积计算模块为根据权利要求1-5任一项所述的方法实现。

对于所述手机，其中：所述深度感知计算模块、面积计算模块通过集成电路实现，集成在手机芯片中。

对于所述手机，其中：所述ir摄像头和激光散斑投射器设置在手机前置摄像头或后置摄像头两侧。

对于所述手机，其中：所述深度图像通过下述步骤获取：

s111、将被测红外图像序列转化成灰度值序列；

s112、从转化后的被测目标散斑图像中获取一个像素，将该像素为中心获取特征块，在参考散斑参考图中进行搜索，根据相似度准则获取与特征块相匹配的匹配块；

s113、获取特征块和匹配块的位移偏移量，将该位移偏移量记作δm；

s114、根据位移偏移量δm，结合已知参考散斑距离参数d、激光散斑投射器与ir摄像头基线距离s、ir摄像头焦距f、像素点点距μ，根据下面公式得到该像素点在实际空间中的距离信息d’：

s115、从被测目标散斑图像中获取下一个像素，将该像素为中心获取特征块，并在参考散斑参考图中进行搜索，根据相似度准则获取与特征块相匹配的匹配块，返回步骤s113，直至所有的像素都获得相应的距离信息；

s116、根据距离信息对应的灰度值得到被测目标的深度图像。

对于所述手机，其中：所述面积计算模块通过下述步骤获取目标区域：

将待测目标置于ir摄像头测量场景中，通过手机触摸屏标识出目标区域。

与现有技术相比：

本公开的面积计算方法利用深度信息对物体的几何面积进行测量，将其应用于手机，可以避免携带额外测量设备的不便，增加了手机的使用价值，提高了生活的便利性。

附图说明

图1为本公开一个实施例中关于手机的面积计算方法流程示意图；

图2为本公开一个实施例中关于手机结构示意图；

图中：1为手机本体；2为激光散斑投射器；3为ir摄像头；4为手机内部芯片；

图3为本公开一个实施例中关于手机实现面积计算功能的各部分结构框图。

具体实施方式

在一个实施例中，涉及一种面积计算的方法，如图1所示，所述方法包括下述步骤：

s100、从深度图像中分割出目标区域；

s200、对分割后出的目标区域进行去噪，确定目标区域范围；

s300、基于目标区域范围中像素的距离信息，计算目标区域范围的面积。

本实施例通过获取深度信息进行三维图像处理分析，实现物体的三维重建，进而对物体的几何面积进行测量，计算方法简单，精度高。

在所述方法中，所述深度图像优选通过下述步骤获取：

s101、接收散斑参考图像与被测目标散斑图像的灰度值序列；

s102、从被测目标散斑图像中获取一个像素，将该像素为中心获取特征块，并在参考散斑参考图中进行搜索，根据相似度准则获取与特征块相匹配的匹配块；

s103、获取特征块和匹配块的位移偏移量，将该位移偏移量记作δm；

s104、根据位移偏移量δm，结合已知参考散斑距离参数d、激光散斑投射器与ir摄像头基线距离s、ir摄像头焦距f、像素点点距μ，根据下面公式得到该像素点在实际空间中的距离信息d’：

s105、从被测目标散斑图像中获取下一个像素，将该像素为中心获取特征块，并在参考散斑参考图中进行搜索，根据相似度准则获取与特征块相匹配的匹配块，返回步骤s103，直至所有的像素都获得相应的距离信息。

基于硬件干扰深度图会产生少量误匹配，优选的，所述步骤s104之后，还包括对所述深度图像进行去噪处理，可以得到平滑的深度图像，有利于提高最终面积计算的准确性。

在所述方法中，所述整个视场的实际面积优选通过下式计算：

式中：

h为步骤s300中获得的距离；

α为水平视场角，β为垂直视场角；。

所述视场中单个点像素对应的实际面积为：

m为所述视场下所有的像素点个数。

在所述方法中，其中：目标物体的曲面面积为：

s＝∑(δs1+δs2+…+δsn)

式中：

δsn为每个像素点在其对应的视场下的实际面积，s为测量目标物体总曲面面积。n为步骤s100中获取的目标物体深度图上的像素点总个数。

当目标区域为曲面时，测量目标物体总曲面面积的计算方法为：

其中：

r为球面半径，d为摄像头到球心的距离。

在这种面积计算方式下，可以避免现有技术中需要gps定位获取待测目标的长和宽导致计算复杂的问题，也可以解决现有技术中由于使用激光返回时间差计算导致精确的不够的问题。

下面结合附图对本发明进行进一步的详细说明。

在一个实施例中，涉及一种能够进行面积计算的手机，示意图如图2所示，一种智能手机的面积计算装置，包括手机本体1、激光散斑投射器2，ir摄像头3。其中，激光散斑投射器2通过驱动电路控制投射器投射散斑至被测目标；ir摄像头3通过驱动电路控制分别采集彩色图像和红外图像，并通过通信接口传输采集的图像。所述ir摄像头3和激光散斑投射器2设置在手机前置摄像头或后置摄像头两侧。

使用手机进行面积测量前，先将激光散斑投射的整个空间进行标定。标定时选取与已知摄像头之间距离的平面作为参考平面，将投射到该平面的散斑图案记录下来，存储在标准散斑参考图存储器中。然后，接收ir摄像头拍摄目标场景散斑图像，将其转变成灰度值序列。最后，通过深度感知计算模块和面积计算模块进行面积计算。优选的，手机还包括深度图像显示模块，将被测目标的几何参数和深度图像通过手机软件显示在手机屏幕上。深度图像显示模块包含sdram、ddr、flash等存储器。存储器的作用，快速存取，缓存深度图像，经过倍频处理，可以提升深度图像帧频，为60hz。上述各个功能模块之间的关系结构框图如图3所示。

优选的，将实现面积计算的相关模块比如：深度感知计算模块、面积计算模块、深度图像实时显示模块集成在手机内部芯片5。

其中，所述深度感知计算模块，被配置用于：基于采集到红外图像序列获取待测目标的深度图像，并将所述深度图像发送给面积计算模块进行面积计算。所述深度图像通过下述步骤获取：

s111、将被测红外图像序列转化成灰度值序列；

s112、从转化后的被测目标散斑图像中获取一个像素，将该像素为中心获取特征块，在参考散斑参考图中进行搜索，根据相似度准则获取与特征块相匹配的匹配块；

s113、获取特征块和匹配块的位移偏移量，将该位移偏移量记作δm；

s114、根据位移偏移量δm，结合已知参考散斑距离参数d、激光散斑投射器与ir摄像头基线距离s、ir摄像头焦距f、像素点点距μ，根据下面公式得到该像素点在实际空间中的距离信息d’：

s115、从被测目标散斑图像中获取下一个像素，将该像素为中心获取特征块，并在参考散斑参考图中进行搜索，根据相似度准则获取与特征块相匹配的匹配块，返回步骤s113，直至所有的像素都获得相应的距离信息；

s116、根据距离信息对应的灰度值得到被测目标的深度图像。

所述面积计算模块根据上面的面积计算方法实现，其中所述目标区域在手机中可以自动进行目标区域分割，也可以通过下述步骤获取目标区域：将待测目标置于ir摄像头测量场景中，通过手机触摸屏标识出目标区域。优选的，手机提供标识辅助图像，比如圆形、椭圆形、方形、平行四边形、梯形或者用户手绘闭合曲线。

优选的，深度感知计算模块采用串行流水线设计，该操作降低了设计延迟，数据流为连续操作的，该模块可以实现输出刷新频率为30hz的深度图像数据流。

优选的，在上述中涉及的从深度图像分割出目标区域，在自动分割时根据图像各个部分所显示的不同灰度级找出适合的阈值，采用基于深度图像直方图的方法确定分割目标与背景的分割阈值，将灰度值大于阈值的区域作为目标区域，灰度值小于阈值的区域作为背景区域，得到分割理想的目标图像。

优选的，经过图像分割后在目标区域外会出现噪声点，噪声点特征为：面积小、灰度值差别大，对于像素计算模块中统计像素个数会产生干扰，影响测量尺寸。预处理模块对深度图采取形态学方法去除噪声，得到精确的目标区域图像，利于后续像素点计算。

尽管以上结合附图对本发明的实施方案进行了描述，但本发明并不局限于上述的具体实施方案和应用领域，上述的具体实施方案仅仅是示意性的、指导性的，而不是限制性的。本领域的普通技术人员在本说明书的启示下和在不脱离本发明权利要求所保护的范围的情况下，还可以做出很多种的形式，这些均属于本发明保护之列。