一种井下环境三维场景重建方法
【专利摘要】本发明提供一种井下环境三维场景重建方法,包括以下步骤：S1：对深度相机进行标定，确定相机的内部参数；S2：对当前帧的深度进行双线性滤波，减少噪声干扰；S3：将当前帧的深度图像映射到深度相机三维坐标系下；S4：ICP匹配算法进行初步配准，得到深度相机当前帧的深度图与上一帧的深度图之间的变换矩阵，通过累积变换矩阵可将当前帧的深度图变换到全局坐标系下；S5：体积空间融合算法重建场景。本发明的技术方案能够经济、快速地实现对井下环境的三维视图重建。
【专利说明】一种井下环境三维场景重建方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及三维图像处理技术，尤其涉及一种大范围井下场景的重建方法。
【背景技术】
[0002]利用三维场景重建技术创建矿井巷道三维虚拟场景，对提高煤炭安全生产、矿工安全具有重要的实用价值。传统的三维重建方法根据获取三维数据的方式不同可以分为两类:基于激光扫描技术的三维重建方法和基于视觉的三维重建方法。基于激光的三维重建方法，通过激光扫描仪获取场景的深度数据或距离图像，利用深度数据的配准实现单帧数据与全局数据的对齐；基于视觉的三维重建方法，即采用计算机视觉方法进行物体三维模型重建，是指利用数字摄像机作为图像传感器，综合运用图像处理视觉计算等技术进行非接触三维测量，用计算机程序获取物体的三维信息。
[0003]现有针对井下大范围的三维场景重建方法仍存在较大的局限性。由于井下巷道错综复杂，工作环境和条件不断变化，导致巷道用三维建模过程不仅工作量大，而且模型不适合推广，因此，如何快速建立巷道的三维模型，成为一个亟待解决的关键性问题。
[0004]近年来，随着RGBD (彩色和深度)传感器技术的发展，比如微软推出的Kinect，为三维场景重建提供了新的方案。目前，利用Kinect来进行三维重建的研究在单一物体的三维重建方面取得了一些研究成果，但仍无法满足对大范围井下三维场景重建的需求。
【发明内容】
[0005]为了克服现有技术存在的问题，本发明提出一种井下环境三维场景重建方法，旨在快捷、经济地实现井下复杂环境的三维场景重建。
[0006]为了解决以上技术问题，本发明采用的技术方案如下:
[0007]一种井下环境三维场景重建方法，包括以下步骤:
[0008]S1、对Kinect红外相机进行标定，确定相机的内部参数；
[0009]S2、在当前时刻t，对Kinect红外相机获取的井下环境的当前帧深度图像进行双线性滤波，以减少噪声干扰；
[0010]S3、将当前帧的深度图像映射到Kinect相机的三维坐标系下；
[0011]S4、利用ICP匹配算法进行初步配准，得到当前帧的深度图与上一帧的深度图之间的变换矩阵，通过累积变换矩阵将当前帧的深度图变换到全局坐标系下，t=t+l，重复步骤S2?S4，直至获得所需场景范围内的全部深度图像数据；
[0012]S5、基于S4处理后的深度图像数据，利用体积空间融合算法重建井下场景。
[0013]本发明的有益效果为:使用Kinect相机结合基于ICP与空间体积融合算法，能够快速、经济地实现井下复杂环境的三维场景重建。
【专利附图】
【附图说明】
[0014]图1为本发明提出的井下环境三维场景重建方法流程框图；[0015]图2为深度相机坐标系示意图；
[0016]图3为双线性滤波原理示意图。
【具体实施方式】
[0017]为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，并不用于限定本发明。
[0018]参见图1，在本实施例中，井下环境三维场景重建方法包括以下步骤:
[0019]S1、对Kinect中的红外摄像机进行标定，确定相机的内部参数。
[0020]在图像测量过程以及机器视觉应用中，为确定空间物体表面某点的三维几何位置与其在图像中对应点之间的相互关系，必须建立相机成像的几何模型，这些几何模型参数就是相机参数，求解相机参数的过程就称之为相机标定(或摄像机标定)。
[0021]Kinect设备有一个红外投影仪，两个摄像头(红外相机和RGB相机)，分别可以获取深度数据和RGB信息。深度数据利用红外摄像机获取，每一帧有640 X 480个像素点。RGB信息通过RGB摄像机获取。本发明利用深度数据进行配准，实现三维重建，因此仅需要对红外摄像机进行标定。图2是Kinect中深度相机的坐标系示意图。
[0022]本实施例采用张正友的平面标定方法，具体步骤如下:
[0023](I)使用一张A4纸打印一个6 X 8的棋盘模版；
[0024](2)手持棋盘，利用Kinect红外相机从多个方向拍摄得到棋盘图像，合计获取12幅图像；
[0025](3)检测拍摄得到的棋盘图像的角点，即每个黑色交叉点；
[0026](4)求出Kinect红外相机的内部参数；
[0027]红外摄像机的内部矩阵K:
[0028]
【权利要求】
1.一种井下环境三维场景重建方法，包括以下步骤: 51、对Kinect红外相机进行标定，确定相机的内部参数； 52、在当前时刻t，对Kinect红外相机获取的井下环境的当前帧深度图像进行双线性滤波，以减少噪声干扰； 53、将当前帧的深度图像映射到Kinect相机的三维坐标系下； 54、利用ICP匹配算法进行初步配准，得到当前帧的深度图与上一帧的深度图之间的变换矩阵，通过累积变换矩阵将当前帧的深度图变换到全局坐标系下，t=t+l，重复步骤S2~S4，直至获得所需场景范围内的全部深度图像数据； 55、基于S4处理后的深度图像数据，利用体积空间融合算法重建井下场景。
2.如权利要求1所述的一种井下环境三维场景重建，所述步骤S2中的双线性滤波为: 令Po (U0, V0) , P1 (U1, V1), P2 (U3, V3), P3 (U3, V3)为P (U，V)点从左上沿顺时针方向至Ij左下包围像素的纹素点，U、V表示点的像素坐标，则P点的值为:
P = P0(1-U) (1-V) +P1U (1-V) +P2 (1-U) V+p3UV
其中U，V分别为U= u-u0/v3-v0,V=V-V0/V3-V0
3.如权利要求1所述的一种井下环境三维场景重建方法，所述步骤S3具体为: 对于深度图像中的任意一点P = (U，V),其在Kinect坐标系下的坐标为:M = (x, y, z)
4.如权利要求1所述的一种井下环境三维场景重建方法，所述步骤S4包括: (1)确定初始对应点集:设三维空间R3中Kinect红外相机获取的当前帧深度图Sm和上一帧深度图 Tn 分别为:Sm = (S1, s2...sm, Si e R3}和 Tn = It1, t2...tn, ti e R3},对于 Sm中的每一个点Si采用点到切平面的最近点搜索方法在Tn中找到一个距离最近的点\ ； (2)去除错误对应点对: ①设Sp\为一对对应点，计算对应点对之间的欧氏距离，要求二者之间的欧氏距离满足如下关系:|士-\| ( τ，其中，τ是事先设定的距离阈值； ②分别计算Sp\的法向量?、%，要求二者的法向量之间的夹角不大于45°，及满足如下表达式:
5.如权利要求1所述的一种井下环境三维场景重建方法，步骤S5具体为:(O定义一个包含所有点云数据的全局立方体空间，以Imm的分辨率将立方体划分网格。 (2)计算事先定义的体积空间的体积元方到经步骤S4处理后的深度图像的距离，将距离值存储在相应的体积元中， 在迭代融合多帧点云过程中，TSDF函数为:
【文档编号】G06T17/00GK103456038SQ201310362004
【公开日】2013年12月18日 申请日期:2013年8月19日 优先权日:2013年8月19日
【发明者】岳东, 杨彪, 万松 申请人:华中科技大学