专利名称：用于提供三维和距离面间判定的方法和系统的制作方法
技术领域：
本发明涉及3D (三维)和距离判定，更具体而言，本发明涉及SOP (单光路)三维和距离成像方法、装置及其系统，其消除了立体基线的常规要求，且因此容许在相对小的封装内提供光学元件而不管测量离距如何。定义、首字母缩写和缩写本说明书通篇采用下列定义:轴向变强度:沿着一条或多条轴变化的强度。立体视觉:是由到双眼视网膜上的两个稍有不同的投影而导致感觉到深度的视觉感知过程。两个视网膜图像的差别通常叫做水平像差、视网膜像差或双眼像差。所述差别起因于眼睛在头部中的不同位置。立体视觉通常称为深度感知(来自意为实体的“立体(stereo) ”,和意为视觉或视力的“视觉(opsis) ”)。编码(结构)光:是通过用预定的像素图样投影于场景上的光。当所述图样触及场景内的一个或多个物体时发生变形，继而容许视觉系统通过使用(例如)结构光3D扫描仪而计算所述物体的深度信息和表面信息。
背景技术：
大多数商用距离成像系统通常涉及两个主要类:a)三角测量系统；和b)T0F(飞行时间)系统。其它鲜见现有技术系统及其方法包括自阴影重建形状技术(如B.K.PHorn 的论文〃Shape from shading: amethod for obtaining the shape of a smoothopaque object from oneview"，Technical Report 79，Project MAC, MassachusettsInstitute ofTechnology (MIT)，1970 年)、自散焦重建形状技术(如 A.Pentland 等的论 文 〃A simple,real-time range camera' Proceedings of IEEEComputer SocietyConference on Computer Vision and PatternRecognition (CVPR)，1989年)、光度立体技术(如 R.J.Woodham 的论文〃Photometric method for determining surface orientationfrommultiple images'Optical Engineering,第 19 卷，N0.1，第 139-144 页，1980 年 1-2月)、云纹干涉技术(H.Takasaki 的〃 Moire topography"，Applied Optics,第9 卷，第6期，第1467-1472页，1970年)及其它技术。根据现有技术，上述三角测量类的系统在本质上是根据光的基本品质一光的直线传播。这种几何属性构成了用右眼与用左眼所看到之物之间的差别，这正是人类双眼深度感知(立体视觉)的基础。继而，三角测量类包括两个主要子类:被动式三角测量和主动式
三角测量。受各种生物系统的启示，被动式三角测量方法(也被称为被动式立体方法)可能是用于距离成像的最老式的方法，其中通过从不同角度得到的两个或多个图像之间的匹配对应而提取深度数据。尽管在所属领域中有近乎五十年的研究(如B.Julesz在标题为"Towards theautomation of binocular depth perception (AUTOMAP-1)"的论文中所讲授，Proceedings of IFIPS Congress, Munich,第 439-444 页，1962 年)，但常规的被动式三角测量方法在再捕捉无特征区域、具重复图样和结构的区域以及表面边界方面明显地无能为力。尽管有这些缺点，但被动式三角测量对于旨在重建高纹理化且相对连续的区域的某些任务来说仍具吸引力，如高空航拍照片中的3D建模(例如,L.H.Quam等的论文"Stanfordautomatic photogrammetry research", TechnicalReport STAN-CS-74-472, Departmentof Computer Science, StanfordUniversity, 1974 年 12 月X与被动式三角测量系统形成对比的是，主动式三角测量系统在所属领域中以其高可靠性而著称。在这些系统中，由于使用了将结构光投影在所获取场景上方的附加专用主动式照明源，得以完全避免“众所周知”的对应问题(例如在以下网页中所述，http://en.wikipedia.0rg/wiki/Correspondence_problem)。结构光具有指定的布局，其目的是对从场景背反射并被摄像机捕获的结构光的每个局部区域提供不同的识别。因为对应是根据预定的格式发生，所以无需两个摄像机，通常可仅使用一个摄像机和一个投影仪来实施所需的三角测量。除了可靠且设计相对简单之外，这些主动式三角测量系统在深度测量方面同样具有相对闻的精度。然而，与被动式三角测量系统不同的是，大多数主动式三角测量系统通常局限于静态环境(物体)的距离成像。这是因为这些系统实际上利用了时间结构光格式，这意味着使用投影和图像捕捉的同步系列，以在受控的角运动下扫描被成像环境“典型”光条纹(如 Y.Shirai 等的标题为〃Recognition of polyhedrons with a range finder〃的论文，2nd International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI),第 80-87页，London, 1971年)，以(例如)利用视频投影仪来迅速交换各种编码光图样的更高级的系统(如US 4，175，862中所公开)结束。此外，应当指出的是，在常规的主动式三角测量系统中，所获取的场景也必需保持静态，直到扫描过程或图样切换完成。另一方面，如果仅使用单编码光图样，则也可以在运动中获取场景。这个概念自从主动式三角测量方法开始后便已成为研究的主题(如P.M.Will等的标题为"Gridcoding:A preprocessing technique forrobot and machine vision〃的论文，Computersand Artificial Intelligence,第66-70页，1971年)。开发这种类型的编码化方法的主要挑战通常涉及在单个图样的小局部区域内嵌入足够大的识别代码字(如J.Salvi的标题为〃Pattern codification strategies in structured light systems〃的论文，第37卷，第4期，第827-849页，2004年4月)。大多数现有技术方法包括编码有色条纹(如K.L.Boyer 等的标题为〃Color-encodedstructured light for rapid active ranging〃的论文，IEEE Transactions onPattern Analysis and Machine Intelligence (PAMI),第9卷，第I期，第14-28页，1987年I月)或有色点(如R.A.Morano的标题为"Structuredlight using pseudorandom codes〃的论文，IEEE Transactionson Pattern Analysis andMachine Intelligence (PAMI)，第 20 卷，第 3 期，第 322-327 页，1998 年 3 月)。这些方法主要适用于在相对低的周边环境光条件下捕捉中性色物体。其它现有技术方法建议用各种形状和空间特征作为颜色的替代(如P.Vuylsteke等的标题为，"Range imageacquisitionwith a single binary-encoded light pattern〃的论文，IEEETransactions on PatternAnalysis and Machine Intelligence (PAMI),刊第 12 卷，第 2 期，第 148-163 页，1990 年)。根据现有技术，主动式三角测量系统需要将摄像机与投影仪设定成分开预定的离距，该离距被称为立体基线。通常将基线的量值设定成为到目标场景的离距的大约10%到50%。一般而言，较短的基线可导致精度水平低，而较长的基线可能导致难以捕捉不面对系统的表面。这种摄像机/投影仪间隔要求通常是常规主动式三角测量系统的大多数明显缺点的原因，这些缺点一般是:一已知的“立体遮挡问题”:表面只有在与摄像机和投影仪两者均保持清晰视线的情况下才能被重建。当处理(例如)深凹面时无法满足这种条件。一仅适用于短距离:由于基线被设定成与测量离距成比例，所以长距离需要的基线长度不切实际。例如，为了高精度地测量百米远的物体，需要的基线长度至少为十米。由于三角测量需要摄像机和投影仪以相对准确的方式保持它们的相对位置，这就通常会需要庞大且坚固的设计，并且也有可能需要与振动和温度变化隔离的受控环境。长离距的距离成像的常见选择是TOF (飞行时间)技术。与主动式三角测量系统不同的是，常规的TOF系统所基于的是光的另一种基本性质一光以恒定的速度传播。上述TOF类的系统实际上用作光学雷达，利用快速定时电路来测量快速光脉冲从目标场景返回所花费的时间。大多数TOF系统是通过逐点扫描的方式操作的，因此仅适用于静态场景。这种3D扫描仪是地面LIDAR(光检测和测距)系统。然而，一些TOF系统(如常规的闪烁LIDAR系统，例如 R.Lange 等的标题为 "Time-of-flight range imaging with a custom solid-stateimagesensor〃的论文，Laser Metrology and Inspection, Proceedings of the SPIE,第3823卷，180-191页，慕尼黑，1999年9月)具有同时获取多个点的能力，使这些TOF系统同样适于运动距离成像。此外，TOF技术与主动式三角测量方法不同的另一项重要特征在于:TOF技术不需要基线。因此，通过使用常规的棱镜就有可能将摄像机和脉冲发光器两者均设定成SOP (单光路)配置。因为成像和光发射两者是在相同光路上进行的，所以不会发生“立体遮挡”，并且系统可以进行长离距操作，不管实际尺寸如何。在实践中，常实施的是“接近”SOP的配置，其中将摄像机和发光器设置成彼此接近，因为这样可以简化系统，同时至多仅会引入微不足道的“立体遮挡”。然而，虽然TOF技术为远离距场景和凹面两者的距离成像提供了解决方案，但TOF系统通常较为复杂，因此比主动式三角测量系统成本高。此外，通常认为现有技术水平的能动式距离成像TOF技术在距离测量精度方面和横向分辨率方面均不如主动式三角测量系统。同样不需要立体基线的另一种现有技术的SOP (单光路)距离成像方法是由D.Sazbon 等在标题为"Qualitative real-time range extractionfor preplannedscene partitioning using laser beam coding〃的论文中介绍的(Pattern RecognitionLetters，第26卷，第11期，1772-1781页，2005年8月)。这种方法基于由射束成形光学元件所产生的多重轴向变照明图样的投影。在原始的实验设计中，每个图样由定向成特定角的狭缝阵列组成。因此，到某个表面的离距是由反射狭缝的定向指示，被连接于投影仪的摄像机捕捉。与常规的TOF系统类似的是，可将此系统设定成SOP配置，其中投影仪和影像撷取摄影机两者共用(或近似共用)相同的光轴，且其中距离测量精度不取决于它们的离距。可是与TOF系统不同的是，其得益于简单的设计，因为其无需移动部件(例如，没有扫描镜)、没有快速定时电路，而且没有相当灵敏的高形状因子像素架构(因此，容许使用常见的低成本高分辨率摄像机传感器)。另外，与单图样主动式三角测量方法类似的是，这种距离成像方法容许动态场景的运动距离成像，因为该方法仅需要单次摄像机快拍以获取完整的距离图像。然而，在由D.Sazbon等所提出的上述距离成像方法中，测量精度以及撷取距离取决于元件可产生的分立图样的数目。元件的设计可采用常规的迭代数值方法(如U.Levy 等的标题为"Iterative algorithm for determining optimal beamprofiles ina three-dimensional space〃的论文，Applied Optics,第 38 卷，第 32 期，6732-6736 页，1999 年，该论文进一步基于 R.W.Gerchberg 等的标题为〃A practical algorithm for thedetermination of phase fromimage and diffraction plane pictures〃的论文，Optics,第35卷，237-246页，1972年)。根据迭代数值方法，对位于变轴向距离的若干分立平面施加一组期望的光强度分布(即，图样)。然而，在不同平面建立的强度图像之间存在非线性转换(限制了 3D和距离判定的测量精度)，这也意味着测量的工作空间由一组稀疏的分立距离段分隔。这种特性在诸如机器人导航和障碍检测(其中时空稀疏的距离测量可满足)之类的应用中并不是问题。例如，机器人能在一组预定的距离之间做出区分就应该是足够的。然而，在诸如用于内容创建的3D建模、制造过程中的产品质量控制、医学成像以及其它应用中，通常需要高得多的测量密度。因此，现有技术中不断地需要提供相对精确的SOP三维及距离成像方法及其系统，其可消除对立体基线的传统要求，并容许在相对小的封装内容纳光学元件，而不管测量离距如何，同时基本上避免已知的“立体遮挡问题”。另外，现有技术中不断地需要提供用于3D物体轮廓和距离面间判定的方法和系统，这种系统具有相对简单且稳固的设计，并且可容纳相对少数的不带移动部件的元件，并且还基本上消除使用者校准的需要。此外，现有技术需要提供用于3D及距离判定的方法和系统，其能够使用相对廉价且具有相对低灵敏度和相对高分辨率的成像装置传感器。
发明内容
本发明涉及SOP三维及距离成像方法、装置及其系统，其消除了对于立体基线的常规要求，并因此容许在相对小的封装内提供光学元件而不管测量离距如何。一种进行场景内的一个或多个物体的3D (三维)物体轮廓面间判定和/或距离面间判定的方法，所述方法包括:a)提供预定有限组的不同类型的特征，产生特征类型，每个特征类型可根据唯一的二维构成来区分；b)提供包括所述特征类型的多种外观的编码光图样；c)将具有轴向变强度的所述编码光图样投影在场景内的一个或多个物体上，所述场景具有至少两个平面，产生第一平面并产生第二平面；d)捕捉在其上投影有所述投影的编码光图样的所述物体的2D (二维)图像，从而产生捕捉的2D图像，所述捕捉的2D图像包括被反射的所述特征类型；e)确定2D捕捉图像的强度值，产生确定的强度值；和f)根据所述确定的强度值进行所述场景内的所述一个或多个物体的3D物体轮廓面间判定和/或距离面间判定。根据本发明一实施例，该方法进一步包括根据所述确定的强度值进行预定的计算操作。根据本发明的另一实施例，其中进行预定的计算操作包括将所述强度值与至少一个预定的查询表相关。根据本发明的又一实施例，该方法进一步包括确定两个最高相关值MAX1和MAX2,所述两个最高相关值分别对应于场景的第一平面和第二平面。根据本发明的又一实施例，该方法进一步包括除了已确定的MAX1值和MAX2值外，确定另外两个最高相关值MIN1和MIN2，所述两个最高相关值分别对应于场景的第一平面和
第二平面。根据本发明的又一实施例，其中进行预定的计算操作包括计算场景的第一平面与第二平面的峰值比。根据本发明的又一实施例，该方法进一步包括通过将最高相关值MAX1除以最高相关值MAX2而计算场景的第一平面与第二平面的峰值比。根据本发明的再一实施例，其中进行预定的计算操作包括计算在场景的第一平面的信噪比SNR1。根据本发明的再又一实施例，该方法进一步包括通过将最高相关值MAX1除以MIN1值而计算在场景的第一平面的信躁比SNR115根据本发明的再又一实施例，其中进行预定的计算操作包括计算在场景的第二平面的信躁比SNR2。根据本发明的再又一实施例，该方法进一步包括通过将最高相关值MAX2除以MIN1值而计算在场景的第二平面的信躁比snr2。根据本发明的再又一实施例，该方法进一步包括根据预定的计算操作确定场景内的一个或多个物体的3D几何形状。根据本发明的再又一实施例，该方法进一步包括提供编码光图样作为以下中的一者或多者:a)周期性图样；和b)非周期性图样。配置装置以进行场景内的一个或多个物体的3D (三维)物体轮廓面间判定和/或距离面间判定，所述装置包括:a)预定组类型的特征，产生特征类型，每个特征类型可根据唯一的二维构成来区分；b)具有轴向变强度的编码光图样，其包括所述特征类型的多种外观；c)投影仪，其配置成将所述编码光图样投影在场景内的一个或多个物体上，所述场景具有至少两个平面，产生第一平面并产生第二平面；d)成像装置，其配置成能捕捉在其上投影有所述投影的编码光图样的所述物体的2D (二维)图像，产生2D捕捉图像，所述2D图像包括反射的所述特征类型；和e)处理单元，其配置成:e.1.确定2D捕捉图像的强度值，产生确定的强度值；且
e.2.通过使用确定的强度值而进行所述场景内的所述一个或多个物体的3D物体轮廓面间判定和/或距离面间判定。根据本发明一实施例，该装置进一步包括衍射光学元件，所述衍射光学元件设计成能够朝所述一个或多个物体投影所述编码光图样。根据本发明的另一实施例，该衍射光学元件是分光器。根据本发明的又一实施例，该投影仪进一步包括相位掩膜，所述相位掩膜配置成能够获得关于待捕捉的2D图像的相应强度值。根据本发明的又一实施例，该相位掩膜是光束成形衍射光学兀件。根据本发明的再一实施例，该处理单元进一步配置成根据确定的强度值进行预定的计算操作。根据本发明的再又一实施例，该处理单元设置在成像装置内。配置系统以进行场景内的一个或多个物体的3D (三维)物体轮廓面间判定和/或距离面间判定，所述系统包括:a)图样投影装置，其配置成将具有轴向变强度并具有多个特征类型的二维编码光图样投影到具有至少两个平面的场景内的一个或多个物体上，使得每个特征从所述场景内的物体的各自的反射位置处反射，产生反射的特征，所述特征类型可根据唯一的二维构成来区分；b)成像装置，其配置成捕捉包括反射特征的所述场景的2D (二维)图像；和c)处理单元，其配置成:c.1.确定2D捕捉图像的强度值，产生确定的强度值；且c.2.通过利用确定的强度值而进行所述场景内的所述一个或多个物体的3D物体轮廓面间判定和/或距离面间判定。根据本发明一实施例，图样投影装置进一步包括投影仪，所述投影仪配置成将编码光图样投影在场景内的一个或多个物体上。一种产生一系列SOP (单光路)或近似SOP图样的方法，所述方法包括调制预定的图样和使用至少一个体矩阵，每个所述体矩阵服从一个或多个预定的规则。根据本发明一实施例，该方法进一步包括通过利用图像处理操纵图样系列。根据本发明一实施例，该方法进一步包括提供体矩阵作为以下中的一者或多者:a)重复性矩阵；和b)非重复性矩阵。一种产生一系列SOP (单光路)或近似SOP图样的方法，所述方法包括:a)定义代码构成和相应的代码构成变化；b)产生仅含有所述代码构成的一组或多组局部唯一性矩阵；c)产生仅含有所述局部唯一性矩阵的至少一组矩阵；d)根据所述代码构成变化产生至少一组仅含有所述矩阵的系列的连续矩阵，同时所述至少一组连续矩阵不含有局部唯一性矩阵和平均局部唯一性矩阵两者的任何轴向重复；e)产生至少一组体矩阵，同时所述体矩阵仅含有所述连续矩阵而不含有局部唯一性矩阵和平均局部唯一性矩阵两者的任何轴向重复；和
f)通过调制预定的图样并利用至少一个所述体矩阵产生一系列图样。根据本发明一实施例，该方法进一步包括给矩阵提供非平移对称性。根据本发明的另一实施例，该方法进一步包括为获得近似SOP图样系列而产生至少一组矩阵，所述至少一组矩阵包括在预定方向上的局部唯一性矩阵的重复或者不包括所述重复。根据本发明的又一实施例，该方法进一步包括为获得近似SOP图样系列而产生至少一组连续矩阵，所述至少一组连续矩阵包括在预定方向上的局部唯一性矩阵和平均局部唯一性矩阵两者的重复或者不包括所述重复。根据本发明的再一实施例，该方法进一步包括为获得近似SOP图样系列而产生至少一组体矩阵，所述至少一组体矩阵包括在预定方向上的局部唯一性矩阵和平均局部唯一性矩阵两者的重复或者不包括所述重复。附图简述为理解本发明并了解本发明的实际实施方式，现在将参考附图通过非限制性实例来描述各种实施例，其中:-
图1是根据本发明一实施例的3D物体轮廓和距离判定系统的示意图；-图2是根据本发明一实施例的虚拟平面的示意图，投影的结构(编码)光穿过该虚拟平面，同时朝场景内的一个或多个物体行进；-图3A和图3B是根据本发明一实施例分别在场景的第一平面和第二平面的样本光强度分布图像；-图4A到图4C是根据本发明一实施例要计算并且要进一步用于作出关于物体轴向位置的判断的内插参数的示意曲线图；-图5A是根据本发明另一实施例比图1的系统能量效率高的3D物体轮廓和距离面间判定系统的示意图；-图5B是根据本发明又一实施例的3D物体轮廓和距离面间判定系统的另一示意图；-图6是根据本发明一实施例进行3D物体轮廓和距离判定的示意流程图；-图7是根据本发明一实施例的十二个不同二元图样的样本组的示意图，每个图样为含有有限组可识别特征类型(如极大点、极小点、鞍点、拐角、边缘(例如双边缘)等)的预定阵列、同时在不同横坐标处重复预定块的预定二维图样；-图8A是根据本发明一实施例的SOP(单光路)图样产生的示意流程图；-图SB是根据本发明另一实施例的近似SOP图样产生的示意流程图；-图9A-9D是根据本发明一实施例的样本图样的示意图；且-图10A-10D是根据本发明另一实施例的另外的样本图样的示意图。应当明白，为了说明的简单和清楚，图中所示的元件不必是按比例绘制的。例如，为了清楚起见，一些元件的尺寸相对于其它元件来说可以是过大的。此外，在认为适当的情况下，附图中可以使用重复的附图标记来表示对应或类似的元件。
具体实施例方式除非另有明确说明，如以下讨论中显而易见的是，应当明白，通篇的说明书讨论中利用的诸如“处理”、“计算(computing) ”、“计算(calculating) ”、“确定”之类的术语是指操纵数据和/或将数据变换成其它数据的计算机的动作和/或过程，所述数据表示为物理的，如电子、数量。应将术语“计算机”宽泛地解释为包括具有数据处理能力的任何种类的电子器件，作为非限制性的例子，包括个人电脑、服务器、计算系统、通信器件、处理器(例如数字信号处理器(DSP)、微处理器、现场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)等)及其它电子计算器件。另外，根据本文教示的操作可由专门为所需目的而构建的计算机或者由通过存储于计算机可读存储媒体中的计算机程序专门为所需目的而配置的通用计算机执行。图1是根据本发明一实施例的3D物体轮廓和距离面间判定系统/装置105的示意图。系统105包括图样投影模块(装置)125，其继而包括:用于投影具有轴向变强度且对应于预定的二维像素图样的结构(编码)光的投影仪115，产生呈变强度光束的空间构成形式的含有有限组可识别特征类型的预定阵列的结构光图样；光学元件，如分光器110，用于能够朝物体130 (如3D物体)投影所述结构光；和成像装置(如摄像机120，其可例如为CCD(电荷耦合器件)或CMOS (互补金属氧化物半导体)数字视频摄像机或任何其它光检测器元件阵列)，用于捕捉包括从所述3D物体130反射的图样的(二维)图像。应该指出的是，投影仪115进一步包括预定的相位掩膜205，其为光束成形衍射光学元件，并且附接于(例如)投影仪115激光器(未示出)，用于能够根据所述预定的二维图样获得相应的强度分布(如图3A和3B所示)。此外应该指出的是，根据本发明一实施例，系统105和物体130两者均围绕相同的光轴对准。根据本发明的这一实施例，通过消耗大约75%的能量(大约50%的投影光到达物体130，继而大约50%的反射光到达摄像机120)而获得两条光路的组合(朝向物体130并返回到相机120)。根据本发明一实施例，系统105能够通过轴向变化或非变化图样的轴上投影来确定3D (三维)判定以及距离判定。投影仪115在轴上与摄像机120对准，该摄像机120使由3D物体130所获得的反射成像并通过比较包括反射有限组对应的可识别特征类型的反射图样与预定的轴向变分布而判定3D拓扑和到所述物体130的距离。根据本发明的另一实施例，通过设计能够使不同强度分布连同有限数目的轴平面成形的光束成形衍射光学元件205实现轴向变图样，所述有限数目的轴平面被插入作为所述光学元件205的数值迭代设计的约束条件。例如，通过以相对高可变且非限制性产生的相位分布来编码所需的轴向变化幅值而使这种成形是可行的。根据本发明的又一实施例，获得所需光束成形分布的平面数有限。因此，为获得所需的3D判定和/或距离判定的精度，同时所述精度不会等于两个相邻平面之间的轴向间隔，对平面之间的分布进行预定的评估。这可以通过(例如)适当设计不同平面的各种图样之间的变化而完成。结果，根据本发明一实施例，基于相关性的计算导致获得关于反射含有预定阵列的有限组可识别特征类型的结构光图样的物体130的面间位置的相对精确指示。应该指出的是，通过利用常规的Gerchberg-Saxton(GS)迭代算法(如U.Levy等的标题为"Iterative algorithm for determining optimalbeam profiles in a 3-Dspace"的论文,Applied Optics,第38卷,6732-6736页，1999年),有可能设计光束成形元件205，用于在不同的轴向位置(平面)产生不同的幅值分布。继而该迭代算法可用于实现3D精度不取决于投影仪115与成像装置120之间的离距的3D光学系统。结果，由所述投影仪115投影且借助于所述成像装置120被捕捉(成像)的反射图样指出了到物体130的离距。应该指出的是，设计好的光束成形衍射光学元件(如相位掩膜205)仅可获得有限数目的分布平面。因此，根据本发明一实施例，利用面间内插法(如图6中所示)提高这些平面之间的判定精度，使得能够相对准确地判定物体130的面间离距。两个相邻平面(如平面2和平面3 (图2))之间的距离是通过评估与该两个不同平面每个的相关性进行内插的。相关性(CORR) —般可定义成:
权利要求
1.一种产生一系列SOP (单光路)或近似SOP图样的方法，所述方法包括调制预定的图样和使用至少一个体矩阵，每个所述体矩阵服从一个或多个预定的规则。
2.根据权利要求1所述的方法，进一步包括通过利用图像处理操纵所述的图样系列。
3.根据权利要求1所述的系统，进一步包括提供所述体矩阵作为以下中的一者或多者: a)重复性矩阵；和 b)非重复性矩阵。
4.一种产生一系列SOP (单光路)或近似SOP图样的方法，所述方法包括: a)定义代码构成和相应的代码构成变化； b)产生仅含有所述代码构成的一组或多组局部唯一性矩阵； c)产生仅含有所述局部唯一性矩阵的至少一组矩阵； d)根据所述代码构成变化产生至少一组仅含有所述矩阵的系列的连续矩阵，同时所述至少一组连续矩阵不含有局部唯一性矩阵和平均局部唯一性矩阵两者的任何轴向重复； e)产生至少一组体矩阵，同时所述体矩阵仅含有所述连续矩阵而不含有局部唯一性矩阵和平均局部唯一性矩阵两者的任何轴向重复；和 f)通过调制预定的图样并利用至少一个所述重复体矩阵产生一系列图样。
5.根据权利要求4所述的方法，进一步包括通过利用图像处理操纵图样的所述系列。
6.根据权利要求4所述的方法，进一步包括给矩阵提供非平移对称性。
7.根据权利要求4所述的方法，进一步包括为获得所述近似SOP图样系列而产生至少一组矩阵，所述至少一组矩阵包括在预定方向上的所述局部唯一性矩阵的重复或者不包括所述重复。
8.根据权利要求4所述的方法，进一步包括为获得所述近似SOP图样系列而产生至少一组连续矩阵，所述至少一组连续矩阵包括在预定方向上的所述局部唯一性矩阵和平均局部唯一性矩阵两者的重复或者不包括所述重复。
9.根据权利要求4所述的方法，进一步包括为获得所述近似SOP图样系列而产生至少一组体矩阵，所述至少一组体矩阵包括在预定方向上的所述局部唯一性矩阵和平均局部唯一性矩阵两者的重复或者不包括所述重复。
全文摘要
本发明涉及进行场景内的一个或多个物体的3D(三维)物体轮廓面间判定和/或距离面间判定的系统、装置和方法，所述方法包括(a)提供预定有限组的不同类型的特征，产生特征类型，每个特征类型可根据唯一的二维构成来区分；(b)提供包括所述特征类型的多种外观的编码光图样；(c)将具有轴向变强度的所述编码光图样投影在所述场景内的一个或多个物体上，所述场景具有至少两个平面，产生第一平面并产生第二平面；(d)捕捉在其上投影所述投影编码光图样的所述物体的2D(二维)图像，从而产生捕捉的2D图像，所述捕捉的2D图像包括被反射的所述特征类型；(e)确定所述2D捕捉图像的强度值，产生所述确定的强度值；和(f)根据所述确定的强度值进行所述场景内的所述一个或多个物体的3D物体轮廓面间判定和/或距离面间判定。
文档编号G06T7/00GK103090819SQ20121038795
公开日2013年5月8日 申请日期2009年10月11日 优先权日2008年10月6日
发明者E·戈登, G·A·比坦, S·尼格瑞, Z·扎列夫斯基, H·杜迪 申请人:曼蒂斯影像有限公司