相对应地形成的纹理片段图像的位置差异，确定第二封闭区域的深度数据。
[0085]综上，本发明实施例的存储器1可以存储包含有待检测物体图像的第一可见光图像和红外光图像。处理器2从存储器1获取第一可见光图像和红外光图像，并对第一可见光图像进行封闭区域划分，划分出第一可见光图像中的待检测物体图像的轮廓，然后可以根据第一可见光图像中划分的待检测物体图像的轮廓，确定红外光图像中相对应的轮廓。这样，就可以准确地划分出红外光图像中的待检测物体的轮廓，由此，在计算待检测物体各处深度数据时，可以舍弃轮廓外部的红外纹理片段，只计算轮廓内部的红外纹理片段。可以减少深度数据计算量，提高深度数据测量效率。
[0086]需要注意的是，本文中的处理器2的功能可以在计算机处理器上通过编写的计算机程序来实现。可替代地，该处理器2的部分或全部功能可在定制的或半定制的集成电路上实现，也可以在DSP(DigitalSignal Processor，数字信号处理器）或FPGA(FieldProgrammableGate Array，现场可编程门阵列）等通用计算芯片上通过运行预先编写的程序实现。
[0087]另外，存储器1和处理器2的上述功能可以由独立的两个部件分别实现，也可以由一个部件实现，只要能实现上述功能即可。例如，存储器1的上述功能还可以由处理器2中的临时存储器实现，也可以由两个分别用来存储红外光图像和可见光图像的存储器实现。
[0088]作为优选方案，处理器2还可以被配置为可以实现下述功能。
[0089]处理器2还可以确定第二封闭区域边缘的纹理片段的深度数据，作为边缘片段深度数据，并根据边缘片段深度数据拟合出一个参考面，以近似表达待检测物体的表面，并将参考面的相关信息存储到存储器1中。
[0090]其中，根据边缘片段深度数据拟合参考面，既可以是线性拟合也可以通过其它非线性的方式进行拟合。例如，基于获取的边缘片段深度数据，可以采用但不限于最小二乘法、移动最小二乘法、特征值最小二乘法等现有的平面拟合方法得到参考面。
[0091]这样，在对待检测物体的深度数据测量要求不高时，可以将参考面的深度数据作为该区域内的深度数据。这时，可以将参考面的深度数据填充到可见光图像中的待检测物体图像中，这样就可以得到待检测物体的深度及彩色数据，由此可以减少深度数据计算量，提高深度数据测量效率。
[0092]另外，处理器2还可以将第二封闭区域内部的纹理片段的深度数据作为内部片段深度数据，然后可以根据拟合出的参考面判断内部片段深度数据是否有效，并将被判定为有效的内部片段深度数据存储到存储器中。
[0093]具体地说，处理器2可以先计算内部片段深度数据与拟合出的参考面上相应位置处的深度数据的差值，当差值大于预定阈值时，处理器2判定内部片段深度数据无效；当差值小于或等于预定阈值时，处理器2判定内部片段深度数据有效。
[0094]其中，在处理器2判定内部片段深度数据无效时，处理器2还可以用参考面上相应位置处的深度数据替代内部片段深度数据。
[0095]这样，在需要对封闭区域内的各个纹理片段进行其深度数据计算时，处理器2可以根据参考面的深度数据来判定计算得到的该区域内深度数据是否有效，这样，既可以剔除一些由于人为或环境等原因计算错误的深度数据，提高深度数据测量的准确度，又保证了深度数据的完整性。
[0096]显而易见的是，以上优选实施例也能够以本领域技术人员可以想到的其他方式实现，而不背离本发明的精神和范围。
[0097]图6示出了根据本发明另一个实施例的深度数据测量系统的结构的示意性方框图。
[0098]如图6所示，本实施例的深度数据测量系统可以包括存储器1、处理器2、红外光图像检测单元4、第一可见光图像传感器5以及红外编码投影系统3。
[0099]存储器I可以分别与红外光图像检测单元4、第一可见光图像传感器5相连，存储通过红外光图像检测单元4、第一可见光图像传感器5分别得到的红外光图像、第一可见光图像。处理器2可以与存储器I相连，从存储器I获取其存储的包含有待检测物体的红外光图像和第一可见光图像。其中，处理器2的相关功能可参照上文关于图5的相关描述，此处不再赘述。
[0100]另外，处理器2还可以分别与红外光图像检测单元4、第一可见光图像传感器5相连。这样，处理器2可以对红外光图像传感器4和第一可见光图像传感器5获取的图像进行实时处理，并将处理后得到的数据存储在存储器I中。
[0101]本发明实施例中的红外编码投影系统3可以向测量空间投射带有随机纹理的红外光束，以在测量空间中的待检测物体上形成随机分布的红外光纹理。其中，红外编码投影系统3投射的带有纹理的红外光束可以是多种形式的随机纹理，例如可以是离散光斑、条状纹理等等，此时对测量空间拍摄得到的红外光图像是带有相应纹理片段的红外光图像。
[0102]红外光图像检测单元4可以与存储器I相连，用于对测量空间进行拍摄以得到红外光图像，并将拍摄得到的红外光图像存储在存储器I中。
[0103]由于在对红外光图像进行区域划分时，需要将红外光图像和第一可见光图像对齐。因此，优选地，可以使红外光图像检测单元4与第一可见光图像传感器5尽可能靠近。
[0104]第一可见光图像传感器5可以与存储器I相连，可以对测量空间进行拍摄以得到第一可见光图像，并将拍摄得到的第一可见光图像存储在存储器I中。
[0105]本发明实施例的深度数据测量系统，通过红外光图像检测单元4和第一可见光图像传感器5对测量空间拍摄成像，并将所成像存储到存储器2中，供处理器I调取、处理，可以确定待检测物体的轮廓和待检测物体的深度信息。
[0106]其中，红外光图像检测单元4可以采用一个红外光图像传感器，通过单目视觉识别技术来获取深度数据，也可以采用两个具有预定空间位置关系的红外光图像传感器，通过双目视觉识别技术来获取深度数据。
[0107]红外光图像检测单元4采用单个红外光图像传感器时，处理器2可以根据红外光图像中的纹理片段与已知纵深距离的参考面纹理图案比较，来确定红外光图像中的纹理片段的深度数据。
[0108]其中，已知纵深距离的参考面纹理图案可以预先存储在处理器2中也可以预先存储在存储器I中，还可以存储在其它可以由处理器2调取的存储设备中。
[0109]单目视觉识别技术已为本领域技术人员所公知，在此不再详述。
[0110]红外光图像检测单元4采用两个红外光图像传感器时，处理器2可以根据两个红外光图像中相对应的封闭区域中的纹理片段的差异、两个红外光图像传感器之间的相对空间位置关系确定相应的封闭区域中的纹理片段的深度数据。
[0111]如下将根据上述优选实施例描述在一个实施例中的本发明所公开方法的一个具体实现。应该理解的是，该具体实现中所阐明的各优选特征可以同时出现、部分出现、由其他优选特征所代替，并且这些修改和变化都位于所附权利要求所涵盖的本发明的精神和范围之内。
[0112]图7示出了本发明的深度数据测量系统的另一个实施例的示意性方框图，其中，作为示例，描述了红外光图像检测单元包括两个红外光图像传感器的情况。
[0113]如图7所示，该系统包括红外编码投影系统3、第一红外光图像传感器41、第二红外光图像传感器42、第一可见光图像传感器5、存储器I以及处理器2。其中，第一红外光图像传感器41、第二红外光图像传感器42、第一可见光图像传感器5分别与存储器I相连，存储器I与处理器2相连，第一红外光图像传感器41、第二红外光图像传感器42以及第一可见光图像传感器5的两两之间具有预定相对空间位置关系。
[0114]下面详细叙述本发明实施例的深度数据测量系统的工作过程。
[0115]红外编码投影系统3用于向待检测物体所在的测量空间投射带有随机纹理的红外光束，以在待检测物体上形成随机分布的红外纹理，第一红外光图像传感器41和第二红外光图像传感器42分别对被测空间成像，并将所成的像发送至处理器2，由于待检测物体上有红外纹理，所以第一红外光图像传感器41和第二红外光图像传感器42的成像为两个红外纹理图像。
[0116]第一可见光图像传感器5对被测空间成像，并将成的第一可见光图像发送至处理器2。
[0117]处理器2可以根据图像识别技术确定可见光图像中待检测物体图像的轮廓，此处的轮廓在待检测物体图像中划分出一个或多个封闭区域，然后处理器2可以根据第一红外光图像传感器41、第二红外光图像传感器42与可见光图像传感器5的相对空间位置关系，将两个红外纹理图像分别与可见光图像对齐，根据可见光图像中划分的封闭区域，在两个红外纹理图像中分别划分出与可见光图像对应的封闭区域。至此，可以确定两个红外纹理图像的轮廓信息。处理器2可以将处理的结果存储在存储器I中。
[0118]此时，处理器2就可以根据确定的两个红外纹理图像的轮廓信息来计算待检测物体的轮廓的深度数据，计算过程如下。
[0119]处理器2首先在两个红外纹理图像中找出对应的封闭区域，然后确定封闭区域边缘位置的纹理片段，并对边缘位置的纹理片段进行匹配，根据匹配的两个纹理片段的差异和预定的空间位置关系就可以计算这两个纹理片段对应的待检测物体位置处的深度数据，继而可以计算边缘位置的所有纹理片段。这样，就可以得出封闭区域边缘位置的深度数据，也就是待检测物体的轮廓的深度数据。
[0120]在对待检测物体的深度信息要求不高时，处理器2可以基于待检测物体的轮廓的深度数据确定待检测物体的深度数据。
[0121]具体地说，处理器2可以根据待检测物体的轮廓的深度数据拟合出一个参考面，以近似表达待检测物体的表面，此时，可以将参考面的深度数据作为该区域内的深度数据，这样，可以大大减少计算量，提高计算效率。
[0122]在对待检测物体的深度信息要求较高时，则需要计算待检测物体各个位置的深度信息。此时，处理器2可以根据现有的匹配模型，在两个红外纹理图像中找出匹配程度最高的两个纹理片段，根据这两个纹理片段的差异及相对空间位置关系可以计算与这两个纹理片段对应的待检测物体位置处的深度数据。但是，由于多个纹理片段自相似或者图像捕获或者环境影响或者匹配数学模型等原因，匹配度最高的两个纹理片段也有可能是错误的纹理片段，会降低深度数据测量的准确性。
[0123]此时，可以将计算得到的纹理片段深度数据与拟合得到的参考面上的相应位置处的深度数据做差值，如果差值绝对值大于预设阈值，可以认为根据这两个纹理片段计算得出的深度数据不准确，可以将该数据舍弃，然后可以将参考面上相应位置处的深度数据填充到可见光图像的相应位置。这样，可以提高待检测物体的深度数据测量的准确度。
[0124]另外，本发明的深度数据测量系统工作在户外时，存在较强的红外光(主要是日光)干扰。此时，基于本发明中的红外光图像检测单元对测量空间进行拍摄得到红外光图像确定深度数据时，不能得到精确的深度数据。为此，本发明还提供了一种可以应用于日光下的深度数据测量系统。
[0125]本发明实施例的深度数据测量系统包含存储器和处理器。其中，存储器和处理器的功能大部分与上文图4至图7相同，此处，仅就不同之处做以说明，相同之处不再赘述。