专利名称：一种三维照相机的图像处理方法
一种三维照相机的图像处理方法技术领域
本发明属于图像数据及处理技术，更具体地涉及ー种应用于3D(ThreeDimensions)相机中将拍摄图像由ニ维转换到三维图像的处理方法。
背景技术：
3D是指三维、三个维度、三个坐标，即有长、有宽、有高，换句话说，就是立体的，是相对于只有长和宽的平面而言。我们本来就生活在三维的立体空间中，我们的眼睛和身体感知到的这个世界都是三维立体的，并且具有丰富的色彩、光泽、表面、材质等等外观质感，以及巧妙而错综复杂的内部结构和时空动态的运动关系；我们对这世界的任何发现和创造的原始冲动都是三维的。但是在人类漫长的历史进程中，局于技术条件的限制，无法简便、直接、快捷地用直观三维的方式来描述这个三维的世界，只能在沙土、羊皮、纸张的ニ维平面上，用影像表达和传递对这个世界的认识和创造，人们发明了平面投影和透视等方法，并基于纸张平面形成了抽象的2D平面文明体系。电脑的发明和快速普及，伴随互联网的飞速延伸，迅速地改变和还原了这一切，深刻地改写着我们的生活方式、消费方式、工作方式和生产方式。基于电脑和互联网的三维数字化技术，终于使人们对现实三维世界的认识重新回归到了原始的直观立体的境界。无论在虚拟的网络上还是在现实的生活中，从大到飞机、轮船、汽车、电站、大厦、楼宇、桥梁，小到生活中的每ー个小小的エ业产品，到处都能见到电脑制作的数字化的3D模型、动画与仿真，这是2D平面时代到3D数字化时代的ー场深刻革命。揭开3D影像原理，要把它的原理简单化，也非常的简单。我们可以做一个实验两只手同时拿上笔或者筷子，闭上ー只眼睛，仅用另ー只眼睛，尝试将两只手中的笔或者筷子尖对到一起。你会发现完成这个动作要比想象的难。一只眼睛看到物体是ニ维图像，利用物体提供的有关尺寸和重叠等视觉线索，可以判断位于背景前这些物体的前后排列次序，但是却无法知道它们之间究竟距离多远。人的视觉系统是基于两只眼睛的，水平排列的两只眼睛在看同一物体时，由于所处的角度有略微不同，所以看到的图像略微差别，这就是所谓的视差，大脑将这两幅画面综合在一起，自动合成分析，就形成ー种深度的视觉。同时，大脑还能够根据接收到的两幅图像中，同一物体之间位差的大小，判断出物体的深度和远近，距离眼睛越远，位差就越小，反之就越大。这就是3D影像的基本原理。3D数码相机，是指可以用裸眼欣赏立体画像或动画的数码相机。3D数码相机的诞生，也就意味着人们可以不必使用专业眼镜、用肉眼就可以享受立体图像的效果。3D数码相机一般装配有2个镜头，以便可以再现立体影像。我们用双眼看物体的时候，左右分别从稍微不同的角度捕捉物体。为此左右的影像微妙不同，这两个影像在大脑中合成后，我们便可以立体性地把握住物体的轮廓。因此，理论上来讲，照相机装上左右两个镜头便可以再现立体影像。但是，原有的照相机技术不可能实现接近于人眼的功能，即使让左右两个快门同时开闭，也会产生微小的时间偏差，造成左右影像的偏离。
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，这些几何模型參数就是相机參数。在大多数条件下这些參数必须通过实验与计算才能得到，这个求解參数的过程就称之为相机标定(或摄像机标定)。无论是在图像测量或者机器视觉应用中，相机參数的标定都是非常关键的环节，相机标定是计算机视觉研究的基础，在三维重建与目标跟踪定位方面具有重要的应用。在高精度的视觉任务中，一般都采用标定板进行相机内參数标定。标定板上布有规则的控制点，它们的坐标事先已知，定位误差通常在U级。而标志点间的问题长期来没有得到足够的重视，一般都采用手工的方式指定对应关系，使得相机标定依然是ー个耗时而费カ的过程。
传统相机标定法在标定过程中始终需要标定物，且标定物的制作精度会影响标定結果。同时有些场合不适合放置标定物也限制了传统相机标定法的应用。
发明内容
本发明提出了基于主动视觉的相机标定法是指已知相机的某些运动信息对相机进行标定。该方法不需要标定物，但需要控制相机做特定运动，利用这种运动的特殊性可以计算出相机内部參数。本发明算法仅需利用主动视觉平台控制相机作三正交平移运动，然后通过图像对应点和平移运动的距离就可以恢复平面结构信息和进行欧氏重建，主动视觉平台控制相机作三正交平移运动只执行一組。以针孔成像模型来模拟相机成像过程，具体步骤为
「/ f W0Ia\u V l]r = 0 af V0 [i t][X Y Z l]r
00 I其中a为尺因子，R和t分别为对应世界坐标系的旋转矩阵和平移矢量。利用主动视觉平台測量和记录相机的三个平移距离，当相机从开始的Ptl，依次做正交平移运动到P1, P2，P3，利用位置P0做为世界坐标系，记P。到P1，为T1 ,P1，到P2为T2, P2,到P3为T3,且满足Tf巧=0 (i = 1，2，3，j尹i)，记P1, P2,P3的位置相对于P。的位移分别为T10 = T1, T20 = T^T2, T30 = WT3O当三维点位于平面TI，图像对应点存在一対一映射关系，可利用单应矩阵H来表
示-JH = KRK1 + Kt^rK1 = H J Kt^K1 为尺度因子，H00为无穷远单位矩阵，N和
aa ,
d分别为平面n的単位法向量和到原点的距离。平面结构的恢复步骤NtT1q = cU1Q，NtT20 = dA20, NtT3q = cU3(l，对平移矢量进
行归-化可得如下三组方程為--，藉='y。)其
中PT1P, PT2P, PT3P分别表示相机的三次位移距离，经过计算后得到[入VPT1P ( A 20- A 10) /PT2P (A30-A20-A10)/PT3P] [X Y Z]T=1，通过了解相机的三个平移距离，就可推导出三个尺度因子入1(|，A20, X3tl，然后恢复平面结构信息，其计算过程是线性的。最后计算三个平面的交点，即可恢复三维结构图像。
图为本发明的三维图像流程图。
具体实施例方式为了清晰表述本发明的实施过程，下面具体描述三维图像的恢复过程。如图所示以针孔成像模型来模拟相机成像过程，物点P经过光心成像在像点P'，d为焦距。然后利用主动视觉平台測量和记录相机的三个平移距离，当相机从开始的Ptl，依次做正交平移运动到P1, P2，P3，利用位置Po做为世界坐标系，记Po到P1，为T1, P1，到P2为T2, P2,到P3为T3,且满足巧=0 (i = 1，2，3，j关i)，记P1, P2, P3的位置相对于P。的位移分别为 T10 = T1, T20 = T1+!^, T30 = Ti+I^+Tp当进行纯平移运动时，视图对应的旋转矩阵与无穷远矩阵均为単位矩阵，进而
权利要求
1.一种三维照相机的图像处理方法，其特征在于算法仅需利用主动视觉平台控制相机作三正交平移运动，然后通过图像对应点和平移运动的距离就可以恢复平面结构信息和进行欧氏重建。
2.根据权利要求I所述的图像处理方法，其特征在于主动视觉平台控制相机作三正交平移运动只执行一组。
3.根据权利要求I和2所述的图像处理方法，其特征在于相机做纯平移运动，两视图对应的旋转矩阵与无穷远单应矩阵均为单位阵。
4.根据权利要求I所述的图像处理方法，恢复平面结构信息的特征在于测量三个平移距离，然后利用图像对应点计算可以恢复平面结构信息，其计算过程是线性的。
5.根据权利要求I所述的图像处理方法，欧式重建的其特征在于利用主动视觉平台测量和记录三个正交平移距离。
全文摘要
本发明属于图像数据及处理技术，更具体地涉及一种应用于3D(Three Dimensions)相机中将拍摄图像由二维转换到三维的图像处理方法。利用主动视觉平台控制相机作一组三正交平移运动，然后通过图像对应点和平移运动的距离就可以恢复平面结构信息和进行欧氏重建恢复三维图像信息，该方法不需要标定物，但需要控制相机做特定运动，利用这种运动的特殊性可以计算出相机内部参数。
文档编号H04N13/02GK102622751SQ20121004598
公开日2012年8月1日 申请日期2012年2月28日 优先权日2012年2月28日
发明者滕诣迪 申请人:南京理工大学常熟研究院有限公司