基于結(jié)構(gòu)光的快速高精度深度感知.pdf

1、隨著人們的追求不斷提高，傳統(tǒng)的二維成像技術已經(jīng)不能滿足需要。現(xiàn)在，越來越多基于三維圖像的技術不斷涌現(xiàn)，豐富了人們的生活，也促進了科技的發(fā)展。為了獲取真實的三維圖像，我們通常要對場景或物體進行深度感知。結(jié)構(gòu)光技術是一種被廣為使用的深度感知技術。本文基于結(jié)構(gòu)光技術，針對如何快速進行高精度的深度感知這項研究提出了一些新的方法。
　　首先，本文回顧了深度感知領域的基本知識，詳細介紹了基于結(jié)構(gòu)光的深度感知的基本概念，系統(tǒng)搭建方法以及模板設計

2、的發(fā)展歷史。接下來，本文著重介紹了三項研究工作，可伸縮深度感知系統(tǒng)，利用散斑解決相位展開問題實現(xiàn)快速高精度深度感知以及利用ToF深度相機解決相位展開問題實現(xiàn)快速高精度深度感知。
　　可伸縮深度感知系統(tǒng)利用了時分(TM)和鄰域(SN)這兩種廣泛使用的結(jié)構(gòu)光深度感知技術。時分技術因其高精度而知名;而鄰域技術因其低延時而獲得青睞。本文提出的可伸縮深度感知框架成功地結(jié)合了兩種技術的優(yōu)勢。我們的貢獻有兩點。第一，我們設計了一套混疊結(jié)構(gòu)光模板

3、。這一模板含有相位移動條紋和偽隨機散斑兩種成分。在混疊模板結(jié)構(gòu)光的照射下，對于靜態(tài)場景深度信息可由TM技術恢復出來;對于動態(tài)場景，深度信息可由SN技術重建得到。第二，本文提出了一個場景自適應的深度感知框架。基于這一框架，我們可以通過運動檢測來生成一個全局的或是逐區(qū)域的最優(yōu)深度圖。為了驗證本文提出的可伸縮深度感知系統(tǒng)，我們開發(fā)了一套實時(20fps)的深度感知系統(tǒng)。實驗結(jié)果顯示我們的方法可以在精度與速度之間達到一個良好的平衡。
　　

4、本文還提出了一種新穎的相位移動方法來滿足快速、高精度且無含混的深度感知的需要。這種方法的基本思路是在三張相位移動條紋模板當中嵌入同樣的散斑信號。加入的散斑信號并不會降低條紋的幅度和使用的頻率，但卻將幫助我們消除相位含混，即解決相位展開。通過一個魯棒的依賴于散斑的逐區(qū)域投票策略，我們可以最終得到絕對深度。我們使用的是理論上最少的三張相位移動條紋模板，這有利于在延時要求較嚴格的情況下對場景進行深度感知。此外，本文提出的方法由于使用了高頻的條

5、紋，還可以抵抗全局光照的影響。我們基于提出的方法開發(fā)了一套實時、高精度的深度感知系統(tǒng)。
　　我們認識到基于ToF技術的深度相機與結(jié)構(gòu)光領域的相位移動技術(PS)有著互補的優(yōu)缺點。ToF深度相機可以提供實時的深度信息，但是受限于分辨率并且易受噪聲的影響。而PS深度相機可以生成精準且魯棒的高分辨率深度信息，但它的多模板特性也使得延遲很高。本文提出了一種新的融合ToF深度相機與PS深度相機深度輸出的方法。其基本思想是用ToF相機輸出的粗