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【原创+总结】Kinect 深度图获取原理

 quasiceo 2016-01-26

【原创+总结】Kinect 深度图获取原理

(2011-12-18 16:31:53)

 

 

 

 

Kinect 红外发射器(Infrared Projector)发射出雷射光,通过红外发射器镜头前的光栅(diffuser),均匀地投射到测量空间,测量空间的粗糙物体反射,形成随机的散斑,再通过红外摄影机(Infrared Camera)记录空间的每个散斑,通过晶片的计算便得到3D深度图像。

 

 

深度图获取过程图

 

 

 

 

 

 

PrimeSense散斑测距原理[1]

流程图

 

 

 

 

 

 

 

 

流程图详解:

 

1. 平面标定(拍摄参考散斑图案

 

在不同距离(已知)上,分别拍摄散斑图像(Speckle Pattern),并保存作为参考图像(Primary/Reference Pattern)。

 

注:1. 此处的参考物取的是一个平面,该平面与光轴垂直。

    2. 散斑的大小和形状与物体相对传感器的距离和方位有关。

 

2. 拍摄待测物体散斑图案

 

红外发射机发出的镭射光经红外发射器镜头前光栅生成结构光,结构光投射到物体表面,得到散斑图案,通过红外摄影机拍摄到此散斑图案。

 

3. 寻找与待测散斑图案最匹配的参考图案

       

       将拍摄到的散斑图案与步骤1中所得到的参考散斑图案进行匹配,找到最匹配,即互相关性(Cross-Correlation)最大的参考散斑图案,参考散斑图案所对应距离即是待测物体的近似深度距离。

 

4. 基于待测和参考图像间的局部补偿进行三维重建

 

       利用三角测量法、步骤3所得的最大互相关散斑图,对待测物体的散斑图案进行局部补偿(Local Offset),从而实现“三维重建”(“3D Reconstruction”),得到3D图像。

完整系统20

 

其中,22Kinect24为处理装置(Processor);26为显示器(Display) 28为待测物(Object)

22:产生散斑,并将其投射到被测物28上;且获取28上的散斑图案。

24:处理22所产生的图片数据,并以此为据来计算2822的距离,实现三维重建。

26:显示3D虚拟图像

 

                                 Kinect 深度获取

30:红外发射机块

34:红外发射器;36:光栅)

32:红外接收机块 

38:光学透镜;40:传感器(CCDCMOS图像传感器阵列);42:传感器单元)

44:分光镜

46:目标区域

 

其中,是空间中的物体与红外发射器之间的距离;34发出的光在36上形成的点[2]的大小;即镭射光光波波长;△Z散斑轴向平均长度。

 

投射到空间物体上的散斑图案在轴向移动距离小于△Z时,红外摄影机所得散斑图案与参考图案间有很高的互相关性,且其间距离越小于△Z,互相关性越高;反之,如果移动距离大于△Z,相关性就很小,甚至没有相关性。

 

测量误差:

 

 

 

附:

结构光:

1、激光从激光器发出经过柱面透镜后汇聚成宽度很窄的光带称为结构光该光平面以一定角度入射在工件上在工件上产生反射和散射   

2、已知空间方向的投影光线的集合称为结构光   

3、生成结构光的设备可以是将光点、光缝、光栅、格网或斑纹投影到被测物体上的某种投影设备或仪器,也可以是生成激光束的激光器   

结构光的英文是structured light   

结构光标定方法:基于立体标靶的激光平面标定,斜面标定法。

注:红色部分即为Kinect 中所采纳方法。

投射到空间的结构光图案

 

 

参考文献:

[1] Javier Garcia, Valencia(ES), Zeev Zalevsky, Haayin(IL), Range Mapping Using Speckle DecorrelationApplied Optics,NO.7,Oct,2008.U.S.Appl.No.US 7,433,024 B2

 

[2] Alexander Shpunt,Petach-Tikva(IL), Optical Designs for Zero Order ReductionApplied Optics,NO.23,Jul,2009.U.S.Appl.NO.US 2009/0185274 A1

 

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