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山东大学学报 (工学版) ›› 2018, Vol. 48 ›› Issue (5): 55-60.doi: 10.6040/j.issn.1672-3961.0.2018.246

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基于彩色伪随机编码结构光特征提取方法

王国新1,2(),陈凤东1,刘国栋1,*()   

  1. 1. 哈尔滨工业大学电气工程及自动化学院, 黑龙江 哈尔滨 150001
    2. 黑龙江科技大学电气与控制工程学院, 黑龙江 哈尔滨 150022
  • 收稿日期:2018-06-07 出版日期:2018-10-01 发布日期:2018-06-07
  • 通讯作者: 刘国栋 E-mail:wanggx1980@126.com;lgd@hit.edu.cn
  • 作者简介:王国新(1980—)，男，辽宁建平人，博士研究生，主要研究方向为机器视觉与机器学习. E-mail: wanggx1980@126.com
  • 基金资助:
    国家自然科学基金资助项目(61275096)

Feature extraction method of color pseudo-random coded structured light

Guoxin WANG1,2(),Fengdong CHEN1,Guodong LIU1,*()   

  1. 1. School of Electrical Engineering & Automation, Harbin Institute of Technology, Harbin 150001, Heilongjiang, China
    2. Institute of Electrical and Control Engineering, Heilongjiang University of Science and Technology, Harbin 150022, Heilongjiang, China
  • Received:2018-06-07 Online:2018-10-01 Published:2018-06-07
  • Contact: Guodong LIU E-mail:wanggx1980@126.com;lgd@hit.edu.cn
  • Supported by:
    国家自然科学基金资助项目(61275096)

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摘要：

为增强三维重建过程中弱纹理目标的特征信息,提出一种基于彩色方格伪随机编码结构光的特征提取方法。设计一幅由五种彩色方格组成的伪随机编码结构光图案并将其投影到目标物体上。建立一种梯度算子模板对降采样图像中角点进行粗定位,然后进行局部非极大值抑制。将Harris算法推广到彩色多通道图像,对原图像粗定位区域进行角点检测,进而确定彩色图像中角点的精确位置。试验结果表明,在被测物体表面颜色和纹理结构均不丰富的条件下,提出的方法依然能够有效地保证特征提取的精度,具有较强的鲁棒性。

关键词: 伪随机, 编码结构光, 特征提取, 三维重建, 角点检测

Abstract:

In order to enhance the feature information of weak texture target in three-dimensional reconstruction, a feature extraction method of structured light based on color square pseudo-random code was proposed. A pseudo-random coded structured light pattern composed of five kinds of color squares was designed and projected onto the target object. A gradient operator template was established to coarsely locate the corners of the down-sampled image. The local non-maximum was suppressed. The Harris algorithm was extended to color multi-channel images, corner detection was carried out on the coarse locating area of the original image, and then the precise position of the corner point was determined in the color image. The experiment results indicated that the proposed method could effectively guarantee the accuracy of feature extraction and had strong robustness with poor surface color and texture.

Key words: pseudo-random, coded structured light, feature extraction, three-dimensional reconstruction, corner detection

中图分类号: 

  • TP391.41

图1

彩色方格编码结构光图像"

图2

梯度算子模板"

图3

降采样图像角点提取"

图4

角点提取图像"

图5

角点提取试验结果"

表1

角点提取算法结果比较"

算法种类 提取点数 正确点数 丢失点数 准确率 漏检率
FAST 2 199 1 356 833 0.62 0.38
经典Harris 1 406 1 299 890 0.92 0.41
彩色Harris 1 862 1 731 458 0.93 0.21
AGAST 2 381 1 559 630 0.65 0.29
本研究算法 1 912 1 826 363 0.96 0.17

图6

抗噪性能测试试验结果"

表2

抗噪性能结果比较"

算法种类 提取点数 正确点数 丢失点数 准确率 漏检率
彩色Harris 2 156 1 530 659 0.71 0.30
本研究算法 2 014 1 913 276 0.95 0.13

图7

光照和投影角度测试试验结果"

表3

光照和投影角度测试结果比较"

算法种类 提取点数 正确点数 丢失点数 准确率 漏检率
FAST 2 113 1 030 758 0.49 0.42
经典Harris 1 310 944 844 0.72 0.47
彩色Harris 1 968 1 519 269 0.77 0.15
AGAST 2 553 962 826 0.38 0.46
本研究算法 1 767 1 731 57 0.98 0.03
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