獲取深度圖像的方法及系統技術方案

本發明專利技術公開了一種獲取深度圖像的方法，利用深度相機在至少兩個平面上分別獲取一副結構光圖像作為參考圖像；再選取一幅參考圖像，計算出第一深度圖像的深度值；最后根據第一深度圖像深度值選取參考圖像，計算出第二深度圖像的深度值。在獲取第一深度圖像的基礎上選取參考圖像獲取第二深度圖像，減小了深度測量誤差，提高了深度相機的測量精度，深度相機的測量精度隨著距離的增加不會出現明顯下降的情況。此外，采用第二結構光圖像計算第二深度圖像，根據第一深度圖像選取參考圖像作為第二結構光圖像對應的參考圖像，這種方式減少了計算量，在保證測量精度高的同時，提高了深度圖像的獲取速度。另外本發明專利技術還提供了一種獲取深度圖像的系統。

Method and system for acquiring depth images

The invention discloses a method for obtaining the depth image, the depth camera in at least two planes were obtained a structure light image as the reference image; then select a reference image, first calculate the depth image depth value; finally, according to the first depth image depth value of reference image, calculate the depth of second image depth value. Based on obtaining the first depth image on the selected reference image to obtain the second depth image, reduce the depth of measurement error, improve the measurement accuracy of depth camera, camera depth measurement accuracy with the increase of the distance will not be significantly decreased. In addition, the second structure light image calculation of second depth images, according to the first depth image selected reference image as the reference image corresponding to the second structured light image, this method reduces the amount of computation, high measuring accuracy is guaranteed at the same time, improve the speed of obtaining the depth image. In addition, the invention also provides a system for acquiring depth images.

【技術實現步驟摘要】
獲取深度圖像的方法及系統
本專利技術涉及計算機科學
，特別是涉及一種獲取高精度深度圖像的方法及系統。
技術介紹
基于結構光的深度相機是目前較為普遍的一種測量物體深度的設備。由于結構光深度相機有著較高的分辨率以及深度圖片采集幀數，利用深度相機實現人機交互被認為是下一代人機交互技術。此外，利用深度相機還可以實現3D掃描、機器人室內環境重建、避障等應用。結構光深度相機能夠獲取高速深度視頻，但隨著測量距離增加，其測量精度會有較為明顯的下降。主要原因是隨著距離的增加，導致結構光圖像的對比度急劇下降，在進行圖像匹配計算時，精度下降明顯。解決該問題的方法之一是提高結構光投影儀的功率，然而提高功率會對人體有影響，另外使得深度相機的功耗增加，散熱問題難以解決，因而目前還沒有被采用。已有技術中，參考圖像是預先采集的距離深度相機某一平面上的結構光圖像，平面的選取一般由深度相機的測量范圍來決定的。通常位于測量范圍的近端，這樣的設置導致了目標深度相機在近距離時精度較高，而遠距離測量誤差則較大。
技術實現思路
為了解決深度相機測量精度隨著距離增加而明顯下降的問題，本專利技術提出一種獲取深度圖像的方法。本專利技術的技術問題通過以下的技術方案予以解決：一種獲取深度圖像的方法，包括以下步驟：S1：利用深度相機在至少兩個平面上分別獲取一副結構光圖像作為參考圖像；S2：選取一幅參考圖像，計算出第一深度圖像；S3：根據第一深度圖像深度值選取參考圖像，計算出第二深度圖像。具體地，在步驟S2中，包括步驟：利用所述選取的一幅參考圖像與第一結構光圖像計算出第一深度圖像。具體地，在步驟S3中，包括步驟：利用所述選取的參考圖像與第一結構光圖像或第二結構光圖像計算出所述第二深度圖像，所述第一結構光圖像與所述第二結構光圖像在時間上是先后鄰近的關系。具體地，在步驟S3中，所述選取的參考圖像所在平面的位置在所述第一深度圖像深度值所屬的深度區域內。具體地，在步驟S1中，所述選取的一幅參考圖像為距離所述深度相機最近的參考圖像，。具體地，在步驟S1中，所述平面處于所述深度相機的測量范圍之內，相鄰的所述平面之間的間距包括等距或不等距。具體地，所述結構光圖像的獲取步驟包括：S11：利用所述深度相機的激光投影儀向目標空間或平面投射結構光圖案；S12：利用所述深度相機的圖像采集相機采集目標空間中或平面上所述結構光圖像。具體地，所述第一深度圖像或第二深度圖像深度值的計算步驟包括：T1：利用匹配算法計算出第一結構光圖像或第二結構光圖像相對于參考圖像各像素的偏離值Δ；T2：根據以下公式計算出各像素的深度值得到深度圖像：其中，B是激光投影儀與圖像采集相機之間的距離，Z0為參考圖像離深度相機的距離值，f為圖像采集相機鏡頭的焦距。本專利技術還提供了一種采用上述任一所述的獲取深度圖像的方法的系統，其特征在于，包括：激光投影儀，用于向空間投影結構光圖案；圖像采集相機，用于采集參考圖像以及目標空間結構光圖像，所述參考圖像是在至少兩個平面上采集的結構光圖像；處理器，用于獲取深度圖像。具體地，激光投影儀為紅外光源激光投影儀，所述紅外光源為紅外邊發射激光器或紅外垂直腔面激光發射器，所述圖像采集相機為紅外相機，所述結構光圖像為散斑顆粒圖像。本專利技術與現有技術對比的有益效果包括：在獲取第一深度圖像的基礎上重新選取參考圖像獲取第二深度圖像，減小了深度測量誤差，提高了深度相機的測量精度，深度相機的測量精度隨著距離的增加不會出現明顯下降的情況。采用第二結構光圖像計算第二深度圖像，將第一深度圖像重新選取的參考圖像作為第二結構光圖像對應的參考圖像，減少了計算量，在保證測量精度高的同時，提高了深度圖像的獲取速度。附圖說明圖1是本專利技術提供的實施例1中獲取深度圖像的方法流程圖。圖2是本專利技術提供的實施例2獲取深度圖像的方法流程圖。圖3是本專利技術提供的示意圖。圖4是本專利技術提供的實施例3中獲取深度圖像的系統示意圖。具體實施方式下面對照附圖并結合優選的實施方式對本專利技術作進一步說明。以下將結合附圖及具體實施例進行進一步說明。需要說明的是，根據選取的平面劃分出對應的深度區域，參考平面1對應深度區域a，參考平面2對應深度區域b，以此類推。第一結構光圖像與第二結構光圖像在時間上是先后鄰近的結構光圖像。實施例1一種獲取深度圖像的方法，如圖1所示，包括以下步驟：S1：利用深度相機在至少兩個平面上分別獲取一副結構光圖像作為參考圖像Ri(i＝1，...，n)；S2：選取一幅參考圖像，計算出第一深度圖像；S3：根據第一深度圖像深度值選取參考圖像，計算出第二深度圖像。在本實施例中，步驟S2還包括：利用所述選取的一幅參考圖像與第一結構光圖像計算出第一深度圖像。在本實施例中，步驟S3還包括：利用所述選取的參考圖像與第一結構光圖像或第二結構光圖像計算出所述第二深度圖像，所述第一結構光圖像與所述第二結構光圖像在時間上是先后鄰近的關系。在本實施例中，步驟S3中，所述選取的參考圖像所在平面與所述第一深度圖像深度值對應。在本實施例中，步驟S1中，所述選取的一幅參考圖像為距離所述深度相機最近的參考圖像。在本實施例中，步驟S1中，所述平面處于所述深度相機的測量范圍之內，相鄰的所述平面之間的間距為等距，在某些實施例中也可以為不等距。在本實施例中，所述結構光圖像的獲取步驟包括：S11：利用所述深度相機的激光投影儀向目標空間或平面投射結構光圖案；S12：利用所述深度相機的圖像采集相機采集目標空間或平面上所述結構光圖像。在本實施例中，所述第一深度圖像或第二深度圖像深度值的計算步驟包括：T1：利用匹配算法計算出第一結構光圖像或第二結構光圖像相對于參考圖像各像素的偏離值Δ；T2：根據以下公式計算出各像素的深度值得到深度圖像：在平面距離的選取上，在深度測量范圍內可以每隔一個距離選取，總共選取3個等距的平面，在某些實施例中也可以進行不等距選取。本實施例中，測量范圍是0.6～6m，平面位置分別在0.9m、2.7m、4.5m處。需要說明的是，由于距離越近參考圖像對比度會越高，因而由參考圖像帶來的誤差會較小，而距離越遠則誤差越大。因而平面之間的間隔距離可以隨著距離的增加而減小，即平面距離深度相機越遠則越密集。具體地，參考圖像的采集包括以下步驟：D1：利用深度相機的激光投影儀向目標空間投射結構光圖像；D2：分別在空間中距離深度相機已知距離放置至少兩個平面；D3：利用深度相機的圖像采集相機依次在各個平面上獲取一幅結構光圖像，并將其作為參考圖像。需要說明的是，由步驟S2得到的第一深度圖像中，目標區域中靠近參考平面的物體所對應像素值將會具有更高的精度。在本實施例中，以參考平面1獲取的結構光圖像作為參考圖像，位于區域1中的物體的深度信息精度將較高。主要原因是由于隨著距離的增加，結構光圖像的對比度下降，與參考圖像會產生較大的差別，在進行偏離值計算時會存在較大的計算誤差。在本實施例中，由步驟S2得到的第一深度圖像中，深度值距離參考平面距離相近時，深度值的精度較高。對于其它像素的深度值則誤差較大，為了減少該誤差，將采取以下步驟獲取高精度的深度圖像：S31：根據第一深度圖像中各個像素的深度值，選取與該深度值對應的參考圖像；S32：利用選取的參考圖像計算出當前目標區域的第二深度圖像。需要說明的是，在本實施例本文檔來自技高網...

【技術保護點】
一種獲取深度圖像的方法，其特征在于，包括以下步驟：S1：利用深度相機在至少兩個平面上分別獲取一副結構光圖像作為參考圖像；S2：選取一幅參考圖像，計算出第一深度圖像；S3：根據第一深度圖像深度值選取參考圖像，計算出第二深度圖像。

【技術特征摘要】
1.一種獲取深度圖像的方法，其特征在于，包括以下步驟：S1：利用深度相機在至少兩個平面上分別獲取一副結構光圖像作為參考圖像；S2：選取一幅參考圖像，計算出第一深度圖像；S3：根據第一深度圖像深度值選取參考圖像，計算出第二深度圖像。2.如權利要求1所述的獲取深度圖像的方法，其特征在于，在步驟S2中，包括步驟：利用所述選取的一幅參考圖像與第一結構光圖像計算出第一深度圖像。3.如權利要求1所述的獲取深度圖像的方法，其特征在于，在步驟S3中，包括步驟：利用所述選取的參考圖像與第一結構光圖像或第二結構光圖像計算出所述第二深度圖像，所述第一結構光圖像與所述第二結構光圖像在時間上是先后鄰近的關系。4.如權利要求1或3所述的獲取深度圖像的方法，其特征在于，在步驟S3中，所述選取的參考圖像所在平面的位置在所述第一深度圖像深度值所屬的深度區域內。5.如權利要求1所述的獲取深度圖像的方法，其特征在于，在步驟S1中，所述選取的一幅參考圖像為距離所述深度相機最近的參考圖像。6.如權利要求1所述的獲取深度圖像的方法，其特征在于，在步驟S1中，所述平面處于所述深度相機的測量范圍之內，相鄰的所述平面之間的間距包括等距或不等距。7.如權利要求1-3任一所述的獲取深...

【專利技術屬性】
技術研發人員：黃源浩，肖振中，劉龍，許星，
申請(專利權)人：深圳奧比中光科技有限公司，
類型：發明
國別省市：廣東,44