基于陣列攝像機(jī)的深度圖獲取算法研究.pdf

1、隨著信息科學(xué)與計算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，三維信息獲取技術(shù)已成為工業(yè)檢測、生物醫(yī)學(xué)、虛擬現(xiàn)實等領(lǐng)域的關(guān)鍵技術(shù)，在機(jī)械加工、影視特技制作、高級游戲、文物保護(hù)、服裝設(shè)計、三維通訊、航天遙測、軍事偵察等領(lǐng)域有廣闊的應(yīng)用前景。在上述領(lǐng)域中，人們對三維獲取技術(shù)的要求也越來越高。而目前主要采用的多目立體視覺技術(shù)、結(jié)構(gòu)光技術(shù)、DFM or SFM(depth from motion or struction frommotion)、DFF和TOF(Time o

2、f flight)等三維獲取技術(shù)，都有各自的優(yōu)點和缺點，但至今還沒有一種技術(shù)能很好地滿足實時性、高精度、高分辨率和低成本等要求。TOF技術(shù)是近幾年來迅速發(fā)展起來的三維獲取技術(shù)，其優(yōu)點是精度高、實時和廉價；缺點是距離較大時會產(chǎn)生深度數(shù)據(jù)的不確定性，空間分辨率還較低。多目立體視覺是一種應(yīng)用很廣，并已被深入研究的三維獲取技術(shù)，其主要缺點是立體匹配計算量大、容易產(chǎn)生誤匹配，對于陣列攝像機(jī)系統(tǒng)，其實現(xiàn)代價非常昂貴。
　　 本論文主要研究基

3、于陣列攝像機(jī)的深度圖獲取算法，用到的攝像機(jī)陣列包含一個TOF攝像機(jī)和多個可見光攝像機(jī)。算法的主要思想是根據(jù)TOF攝像機(jī)提供的低分辨率深度圖，來得到每個可見光攝像機(jī)視點上的高分辨率深度圖。在每個可見光攝像機(jī)視野下的深度圖求取過程中只用到了該可見光攝像機(jī)本身的灰度圖或者彩色圖和3D攝像機(jī)的低分辨率深度圖以及強度圖。
　　 首先，本文提出一種新的TOF攝像機(jī)和可見光攝像機(jī)之間的標(biāo)定方法，該標(biāo)定方法同時用到了TOF攝像機(jī)視野下的強度圖和

4、深度圖。實驗證明本論文中新的標(biāo)定方法在用于TOF攝像機(jī)和普通攝像機(jī)之間的標(biāo)定的時候較傳統(tǒng)的攝像機(jī)標(biāo)定方法有著更高的精度。
　　 然后，本論文根據(jù)具體的應(yīng)用場合的不同提出了一些不同的基于陣列攝像機(jī)的深度圖獲取算法。第一，針對室內(nèi)簡單場景，本文提出了基于誤差平方最小化能量函數(shù)的實時深度信息獲取算法。第二，本文提出了針對室內(nèi)復(fù)雜場景的深度圖獲取算法，該算法用到了一種新的融合了顏色信息和深度信息的能量函數(shù)，該能量函數(shù)能夠保證在對深度值進(jìn)