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    基于計算機(jī)視覺的三維視圖拼接系統(tǒng)

    2014-10-21 19:57常文慧李靖方濱
    關(guān)鍵詞:計算機(jī)視覺

    常文慧 李靖 方濱

    摘 要:在醫(yī)學(xué)影像技術(shù)的近紅外層析成像方法中,獲取人體結(jié)構(gòu)輪廓幾何參數(shù)的精確性直接決定了人體內(nèi)病變組織探測的精度?;诖耍恼吕糜嬎銠C(jī)視覺技術(shù),采用線結(jié)構(gòu)光投影法獲取不同視圖的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù),并在此基礎(chǔ)上提出一種三維點(diǎn)云的拼接方法,為近紅外擴(kuò)散光層析成像技術(shù)的進(jìn)一步深入研究奠定基礎(chǔ)。實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,該方法可以準(zhǔn)確的對目標(biāo)物體進(jìn)行替代,提高了系統(tǒng)拼合的精度,避免了傳統(tǒng)標(biāo)識方法難以識別標(biāo)識物及在被測物體表面粘貼標(biāo)識物引起的誤差。

    關(guān)鍵詞:計算機(jī)視覺;線結(jié)構(gòu)光;點(diǎn)激光標(biāo)識點(diǎn);三維拼接

    中圖分類號:TP391

    醫(yī)學(xué)影像技術(shù)在社會醫(yī)療中占有重要位置,它為醫(yī)生正確診斷病情提供了可靠的依據(jù),其中擴(kuò)散光成像技術(shù)中的基于近紅外的擴(kuò)散光層析成像(NIR-DOT)是一種無損傷生物體檢測方法。近些年來該技術(shù)越來越多的應(yīng)用于腦功能成像、乳腺癌檢測[1]等科研領(lǐng)域。在NIR-DOT的技術(shù)方案中,構(gòu)建所研究生物體外部輪廓的幾何模型是需要解決的關(guān)鍵問題,該環(huán)節(jié)對研究生物體內(nèi)部包含異質(zhì)體的探測精度有著較為直接的影響[2]。

    目前,隨著科學(xué)技術(shù)的飛速發(fā)展,結(jié)構(gòu)光三維測量技術(shù)日趨成熟,但由于其需要高精度的機(jī)械驅(qū)動裝置,從而使得成本大為提高,對于普及和應(yīng)用帶來一定的障礙。本文針對上述問題開展了利用線結(jié)構(gòu)光進(jìn)行三維測量方法的研究,利用不規(guī)則凸體模擬人體生物組織進(jìn)行三維重建。在本文的方法中,被測物體置于固定的工作平臺上,垂直標(biāo)定板、激光器和攝像機(jī)均放置于旋轉(zhuǎn)臺上,在利用步進(jìn)電機(jī)帶動線激光器完成某一視角的掃描后,將旋轉(zhuǎn)臺轉(zhuǎn)動一定角度繼續(xù)進(jìn)行另一視角的掃描[3],實(shí)驗(yàn)裝置如圖1所示。在實(shí)驗(yàn)中,首先利用線激光器向被測物體投射結(jié)構(gòu)光,利用攝像機(jī)采集經(jīng)被測物體高度調(diào)制后發(fā)生畸變的光條,對該光條圖像進(jìn)行預(yù)處理、閾值分割、條紋細(xì)化后,利用攝像機(jī)標(biāo)定與結(jié)構(gòu)光平面標(biāo)定技術(shù)及各坐標(biāo)系之間的變換關(guān)系得到不規(guī)則凸體表面的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)[4],由于該方法每次只能獲得單一視角的點(diǎn)云數(shù)據(jù),且不同位置得到的點(diǎn)云視圖所處的坐標(biāo)系均是相對于由所在掃描視點(diǎn)定義的一個坐標(biāo)系而言,故在不同視角檢測到的即使是物體上的同一點(diǎn),其坐標(biāo)值也會因?yàn)樽鴺?biāo)系的不同而不同。因此,必須將各視角采集到的點(diǎn)云視圖進(jìn)行必要的坐標(biāo)轉(zhuǎn)換使其放置于同一坐標(biāo)系中,該技術(shù)即稱為三維視圖拼接[6]。

    1 點(diǎn)激光標(biāo)識點(diǎn)拼接的基本思想

    三維重建的過程主要包括圖像采集、點(diǎn)云視圖計算、三維視圖拼接,視圖整合等環(huán)節(jié)。該過程中,三維視圖拼接作為其中的關(guān)鍵環(huán)節(jié),主要通過尋找兩視圖對應(yīng)點(diǎn)之間的關(guān)系完成視圖間的轉(zhuǎn)換,而此環(huán)節(jié)對應(yīng)點(diǎn)選取的準(zhǔn)確與否直接影響著3D測量系統(tǒng)的整體精度 [5]?;诖?,本文提出將點(diǎn)激光作為標(biāo)識物的方案,根據(jù)在空間中物體存在六個自由度(X,Y,Z,α,β,γ)的原則,實(shí)驗(yàn)選擇至少六束點(diǎn)激光按特定順序依次投射至被測物體,在采集到調(diào)制后的激光圖像及圖像處理后,利用攝像頭、垂直標(biāo)定板、線結(jié)構(gòu)光平面間的幾何坐標(biāo)關(guān)系計算獲得六個激光標(biāo)識點(diǎn)在各視角的三維坐標(biāo),從而精確的獲取兩幅相鄰視圖的對應(yīng)點(diǎn)信息。以某單一的激光點(diǎn)為例,在相鄰兩視角下得到的調(diào)制圖像如圖2所示。

    在相鄰視圖標(biāo)識點(diǎn)圖像的獲取中,每束點(diǎn)激光應(yīng)投射于相鄰兩視圖的重疊區(qū)域,此外需保證所有投射激光點(diǎn)不位于同一直線上。此環(huán)節(jié)可根據(jù)標(biāo)識點(diǎn)的空間幾何不變性,對具有較大誤差的標(biāo)識點(diǎn)進(jìn)行刪除。假設(shè)在兩相鄰視角下得到標(biāo)識點(diǎn)集O和P。

    分別對O中每個點(diǎn)計算該點(diǎn)與任意其他兩點(diǎn)構(gòu)成的法向量,將獲得的兩組平面法向量進(jìn)行依次比較。因?yàn)樵诓煌暯堑臉?biāo)識點(diǎn)間其相互位置并未發(fā)生改變,故任意三個標(biāo)識點(diǎn)所構(gòu)成平面的法向量并不會由于視角的改變而有所變化。然而在實(shí)際的三維點(diǎn)云獲取過程中,測量系統(tǒng)獲得的點(diǎn)云坐標(biāo)信息無法避免存在誤差。基于此,本文提出如下準(zhǔn)則:

    (1)設(shè)定閾值δ(δ的值依三維測量系統(tǒng)本身的精度而定),如果兩組對應(yīng)向量間夾角不大于δ,則認(rèn)為兩個向量具有相同的方向。

    (2)對相鄰視角下的同一標(biāo)識點(diǎn),其與該視角下任意其他兩標(biāo)識點(diǎn)間平面法向量有若干個至少是相等的,若相等向量的數(shù)目超過設(shè)定值N(N視標(biāo)識點(diǎn)在重疊區(qū)域的數(shù)量情況而定),那么可以認(rèn)為該相鄰視角下的標(biāo)識點(diǎn)是對應(yīng)標(biāo)識點(diǎn)對。

    2 坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換參數(shù)

    三維視圖拼接的核心是將處于多個不同坐標(biāo)系中的三維點(diǎn)云轉(zhuǎn)換到同一坐標(biāo)系中,即對不同坐標(biāo)系間的旋轉(zhuǎn)矩陣R和平移向量T進(jìn)行獲取。由于在相鄰兩視角下獲得的點(diǎn)云視圖本身具備剛體的特性,因此兩視圖重疊區(qū)的對應(yīng)標(biāo)識點(diǎn)對即可分別代表其所在點(diǎn)云視圖的坐標(biāo)系。故實(shí)現(xiàn)兩視圖間的轉(zhuǎn)換僅需確定兩視圖標(biāo)識點(diǎn)對間的轉(zhuǎn)換關(guān)系即可。

    假設(shè)兩個視角下的對應(yīng)標(biāo)識點(diǎn)對P和O:

    式中的Pi和Oi為3×1的向量,n為相鄰視圖重疊區(qū)域?qū)?yīng)標(biāo)識點(diǎn)對的個數(shù),在此應(yīng)確定 和 使得下列目標(biāo)函數(shù)具有最小值:

    在旋轉(zhuǎn)矩陣和平移向量的計算中,由于考慮到四元數(shù)法在轉(zhuǎn)換速度方面效率較高,本文采用單位四元數(shù)法對R和T進(jìn)行求取,首先設(shè)旋轉(zhuǎn)變換向量為單位四元數(shù)qR=[q0,q1,q2,q3]T,其中q0≥0并且q20+q21+q22+q23=1,可得3×3旋轉(zhuǎn)矩陣R(qR),設(shè)平移向量為qT=[q4q5q6] T,即可獲得完整的坐標(biāo)變換向量q=[qR丨qT]。公式(3)可轉(zhuǎn)化為:

    算法思路如下:

    1)計算點(diǎn)集P和O的重心μp,μo.

    2)構(gòu)造P和O的協(xié)方差矩陣.

    3)利用2中結(jié)果構(gòu)造4×4的對稱矩陣:

    式中I3是3×3的單位矩陣, 是矩陣 的跡,△=[α23α31α12] T,△T為△的轉(zhuǎn)置, ;

    (1)計算 的特征向量和特征值,最優(yōu)

    的旋轉(zhuǎn)向量即為最大特征值所對應(yīng)的特征向量:qR=[q0,q1,q2,q3]T,利用旋轉(zhuǎn)矩陣與單位四元數(shù)之間的變換關(guān)系得到R(qR):

    (2)在得到旋轉(zhuǎn)矩陣R(qR)后,即計算最優(yōu)平移

    向量 : 。獲得R和qT之后,對于點(diǎn)集P中的任意一點(diǎn)Pi,都可以得到Pi轉(zhuǎn)換到點(diǎn)集o坐標(biāo)系下的Pi'。

    3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

    在實(shí)驗(yàn)前,首先對該三維測量系統(tǒng)進(jìn)行標(biāo)定測試,以確定整個系統(tǒng)的精度,測試實(shí)驗(yàn)選取長51mm,寬27mm,高94mm的長方體盒作為被測模型,最終得到的實(shí)際測量數(shù)據(jù)為:

    長:51.6mm 寬:27.3mm 高:95.1mm

    從實(shí)際的測量數(shù)據(jù)可以看出,該3D掃描系統(tǒng)可以比較精確的還原被測物體的3D模型,本次測試系統(tǒng)的最大誤差為1.17%。

    在另一實(shí)驗(yàn)中,將小衛(wèi)雕像作為目標(biāo)物體。實(shí)驗(yàn)中步進(jìn)電機(jī)帶動線激光器進(jìn)行步進(jìn)角為1.8度的單視角掃描,單次掃描完成后,將旋轉(zhuǎn)臺逆時針轉(zhuǎn)動30度,進(jìn)行下一個視角的掃描,掃描時物距為30cm,光學(xué)鏡頭有效焦距為3.6mm。為避免外界光線對實(shí)驗(yàn)造成的干擾,整個實(shí)驗(yàn)在暗室中進(jìn)行。其中采集到相鄰位置的兩幅視圖如圖3所示。

    第一幅視圖由6942個三維點(diǎn)構(gòu)成,第二幅視圖由9882個點(diǎn)構(gòu)成。本實(shí)驗(yàn)共采用了8個激光點(diǎn)作為標(biāo)識點(diǎn),經(jīng)過圖像處理、有效點(diǎn)提取及坐標(biāo)轉(zhuǎn)換后。得到兩視圖拼合后的點(diǎn)云圖像如圖4所示。

    同理,將全部點(diǎn)云視圖中的相鄰視圖進(jìn)行兩兩拼合后放置于同一坐標(biāo)系中處理后,最終得到完整的3D模型點(diǎn)云視圖如圖5所示,從圖中可以看出,拼接后的點(diǎn)云模型完整、清晰的反映出了物體的三維輪廓信息,其尺寸也可以清楚的獲得。

    4 結(jié)束語

    本文對結(jié)構(gòu)光三維掃描系統(tǒng)的工作過程進(jìn)行了分析,設(shè)計出完整的三維測量系統(tǒng)并提出一種三維視圖拼接方法。該方法利用激光標(biāo)識點(diǎn)對點(diǎn)視圖進(jìn)行配準(zhǔn),通過提取和匹配標(biāo)示點(diǎn)將全部視圖變換于同一坐標(biāo)系中。相比傳統(tǒng)配準(zhǔn)方法,該方法不需在目標(biāo)物體上粘貼標(biāo)識點(diǎn)或固定球,故不存在物體三維數(shù)據(jù)丟失問題。此外,由于該方法標(biāo)識點(diǎn)個數(shù)少,也降低了數(shù)據(jù)處理、特征匹配的復(fù)雜度。從實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以看出,該方法操作簡單且能達(dá)到較高的精度,在不需要大規(guī)模硬件投入的條件下,解決了結(jié)構(gòu)光三維掃描無法獲取被測物體全方位形狀信息問題。

    參考文獻(xiàn):

    [1]戴衛(wèi)軍,唐燕妮.基于機(jī)器視覺的蜂窩陶瓷檢測系統(tǒng)研究[M].計算機(jī)測量與控制,2011(12).

    [2]Ma,Shujing,F(xiàn)ang Bin,“Optical image reconstruction using frequency-domain simulations: Optimization of detector positions[C],”,Proceedings of 2012 International Conference on Modeling, Identification and Control,ICMIC 2012:68-73.

    [3]Tsai,R.Y,“An efficient and accurate camera calibration technique for 3d machine vision[C],”IEEE Conf. Computer Vision and Pattern Recognition. Miami Beach,F(xiàn)L,1986:364-374.

    [4]Simon Winkelbach,Sven Molkenstruck,and Friedrich M.Wahl,“Low-Cost Laser Range Scanner and Fast Surface Registration Approach[C],”Lecture Notes in Computer Science, v4174LNCS,2006:718-728.

    [5]Gao Y,Wang M,Ji R,Wu X,Dai Q,“3D object retrieval with hausdorff distance learning,”IEEE Transactions on industrial electronics 2013(61):2088-2098.

    作者簡介:常文慧(1985.10-),女,河北衡水人,碩士,助教,研究方向:機(jī)器視覺、計算機(jī)測量仿真。

    作者單位:燕京理工學(xué)院 信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院,河北廊坊 065201;北京工業(yè)大學(xué) 電子信息與控制工程學(xué)院,北京 100124

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