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结构光(2)编码

发布时间:2019-06-07 11:11 来源:未知 编辑:admin

  通过下面这张图,我们会发现发射器 上面不同的点即使到成像camera上映射到同一个位置也会代表对应位置的景深不一样,因此如何能够从camera的图像上分辨出发射器上的不同位置的点就成为一个重要的问题。因为早期的研究都是建立在假设camera和发射器是水平放置的。所以早期是解决列与列的区分。但是实际工程化中列与列之间的区别不足以解决所有问题。最好的方式是每个点单独进行编码可以解决工程化中的很多问题。本文后面的有些编码还是基于列的形式编码,但是不妨碍我们理解编码形式的区别

  前面我们提过为什么要进行编码。其实编码可以根据不同的方式分类,比如灰度编码和彩色编码,时间编码和空间编码…… 本篇文章按照编码策略将编码类型分为:时间多路编码策略、直接编码策略和空间编码策略

  最长时间的时间编码就是时间灰度编码和相位编码,其中的共同点都是成像camera通过长时间曝光获取发射器多帧的集合。这其中有两种最常见的编码方式,一种编码方式是发射器端每帧都使用不同空间频率的掩模使出去的光有不同的黑白条纹,一般我们叫做时间灰度编码。如下图所示。多帧合成之后的在camera中成的像就会是不同位置有不同的灰度。通过灰度来分辨发射器上对应的位置

  常见的直接编码一般在一定的空间以灰度或者颜色的区别将点(块)、列区分开。每个点、列或者块单独使用一个灰度或者颜色。这种方法虽然看起来简单,但是对所测试物体的颜色和系统的精确性要求太高,实际应用中太难实现,而且很容易受到噪声的影响。下图就是一个通过不同颜色的直接编码示例。

  但是使用这种方法的话每个子单元的像素数过多,实际使用中其实不太实用。会大幅降低编码的解析力。因此后来在此基础上发展出空间邻域编码。这种编码方式不仅仅是将图像分割成一个最小的图像单元,还能把每个相邻单元都和周围的单元重复进行编码。

  在介绍空间邻域编码之前首先我们需要介绍下邻域编码。这种方法中最典型的就是De Bruijn序列。De Bruijn 序列B(k, n) 是一个由 k中不同符号组合的,且其整个长度为n 的连续子序列都为K中符号中的符号。且每个符号在序列中只出现一次。这个线) De Bruijn序列,它的所有长度为3的子序列为 000, 001, 010, 101, 011, 111, 110,100 是{0, 1} 組成的长度为3 的所有符号。下面这张图就是这些子序列所有組合的规律。

  下图是一个基于灰度图像构成的m-array形式。下面只是一种灰度空间编码的方式。也是目前使用的最多空间邻域编码的方式。但是其子序列决定了序列的最大长度,对于空间来说就决定了其最大的图像面积。对于实际工程中往往是通过复制的方式来解决面积的不足。

  每个伪随机散斑光点和它周围窗口内的点集在空间分布中的每个位置都是唯一且已知的。通过这些伪随机点的分布代替了空间编码,使用不同位置的不同点的分布进行深度的识别,其根本还是基于三角定理的图像匹配,只是将某个区域中的图像编码替换成对应的随机点构成的图像。

  这只是从编码的原理中得到的各种结构光的优劣。实际上真正的产品还是要关注实际使用的算法、硬件、工程化和最终的集成结果。本文只是简单的介绍了常用的编码方式,其实远不止这些编码方式。大家想想通信编码就知道,编码的形式肯定还会不断的更新。

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