[发明专利]基于关联成像的三维信息获取方法

说明书

技术领域

本发明属于三维信息获取领域，具体是一种基于关联成像原理的三维信息采集和处理方法，可用于远距离的三维成像。

背景技术

三维信息的获取如今已经广泛用于三维建模，目标探测等领域，并且已经发展出来各种各样的方法，各有其优缺点及使用范围。如今比较流行的有基于计算机视觉的方法，可以从二维的图形获取三维信息，可以实现对大视场三维信息的获取；利用飞行时间法，在一定范围内对目标物体进行扫描，在获取二维信息的同时得到探测脉冲的飞行时间，从而获取目标物体的深度信息，其图像获取速度和分辨率受限于扫描速度和扫描点数；使用接触探针测量，可以对于较小体积的物体实现精确的测量，但是设备较为昂贵，获取速度慢，并且容易对目标物体的表面产生破坏；使用结构光对于目标物体进行主动式的测量，扫描速度快，测量精度高，比较适用于室内物体表面反射情况比较好的场合。

基于计算机视觉的方法、探针接触测量法、结构光法都不适用于远距离三维信息的获取，而飞行时间法受限于扫描速度和扫描点数，并且容易受到传播过程中环境的影响，远距离三维信息的获取结果也不理想，而近些年发展出来的关联成像理论，对于远距离物体的三维信息的获取，具有其独特的优势。

关联成像算法，具有成像距离远，对于环境噪声的鲁棒性强，使用光谱范围广的优势。

而压缩感知算法，将数据采集和压缩相结合，可以在远低于奈奎斯特采样频率的情况下重构出目标物体的图像。对于长度为N的实数信号x(n)，可以进行稀疏变换或者x＝Ψθ。Ψ为相应的稀疏基矩阵。压缩感知并不直接对信号x(n)进行测量，而是通过一个随机投影矩阵Φ进行测量y＝Φx。Φ是一个M×N维的矩阵，每一行是一个基向量表示对信号x(n)进行一次线性的测量。M表示测量次数，并且满足M＜N。由于x可以在Ψ域进行稀疏表示，所以上式也可以表示为y＝Φx＝ΦΨ^Tθ。求解此方程的问题可以表示为求最小1范数的优化问题：subject to y＝Φx＝ΦΨ^Tθ＝Θθ。可用的算法有基追踪算法，贪婪追踪算法，凸松弛法，组合算法等。

发明内容

本发明提出基于关联成像的一种新型三维信息的获取方法，对于三维物体，在获取光强信号列之后，对其进行调制，仅需要两次二维信息的计算就可以获得三维信息。

一种基于关联成像的三维信息获取方法，包括利用光源发出探测光，探测光经过空间光调制器处理后投射至目标物体，检测来自目标物体的反射光，根据该反射光确定目标物体的三维信息，具体包括如下步骤：

(1)设定随机图像的总像素数N，设定两个光强信号的调制函数f(x)和f′(x)；

N为随机图像的总像素数；x泛指调制函数中的变量。

在设定随机图像的总像素数N时，主要根据目标物体的分辨率要求和空间光调制器规格设定。

(2)设定目标物体的检测次数M，并生成一个M×N维的观测矩阵，利用该观测矩阵生成M幅随机图像，对于第i幅随机图像，可以表示为R_i，其中i≤M，每一幅随机图像的总像素数为N，R_i，n表示第i幅随机图像第n个像素点的灰度值，其中n≤N；

检测次数M根据所需要的测量精度确定，要求精度越高，则M值越大，观测矩阵可使用经过处理的满足伯努利分布的-1，1随机矩阵，或满足高斯分布的-1～1随机矩阵，或随机采样的Hadamard矩阵。

生成M幅随机图像的一般做法是提取观测矩阵的每一行，对应的转换为一个二维的随机图像，共M行总计对应M幅随机图像。

(3)空间光调制器依次向光源发出的探测光中加载M幅随机图像中的一幅，得到带有随机图像信息的探测光，而后投射至目标物体；

(4)检测来自目标物体的反射光的光强，每次检测时间为T，在检测时间T内得到信号列s₁，其中，第j个数据可以记为s_1，j，其中1表示第副随机图像，即第一次测量，j为信号列内各个数据点的序号；

不同的检测时间T之间可以通过预定的触发信号或来自脉冲激光器的信号进行切换或触发。

(5)在信号列数据s_1，j中取有效范围内的数据点，所述的有效范围为：j1≤j≤j2，对所得到的有效范围内的数据点进行调制，得到调制后的信号列；