为建立目标表面的真实彩色三维点云数据模型, 以编码标志点作为定位介质, 利用目标的无色点云和彩色图像, 提出一种三维点云颜色复原方法。在目标附近放置多组编码标志点, 用基于激光线的三维扫描设备获取目标无色的三维点云和编码标志点信息; 用彩色相机从多视角采集目标及编码标志点的彩色图像, 通过Canny边缘检测及亚像素定位算法得到编码标志点的图像坐标; 再利用改进的直接线性变换法由编码标志点的世界坐标值及像素坐标值求解出相机相对世界坐标系的位姿矩阵, 通过相机成像模型建立点云与彩色图像像元的映射关系; 最后, 利用插值法计算局部点云的颜色并完成整个点云颜色的融合。采用该方法对多个模型进行了颜色复原实验, 彩色三维点云的颜色空间位置偏差小于0.6 mm, 重建效率为7.3×104 point/s, 彩色三维点云与目标相似度高。该方法可以实现目标彩色三维点云重建, 计算精度和效率均能够满足使用需求。

圆环编码标志点广泛应用于三维测量领域中,标志点的中心提取精度直接影响了系统的测量精度。针对当前圆环编码标志点中心提取方法易受拍摄角度影响的问题,提出了一种基于编码环带径向直线拟合提取标志点中心的方法。首先对图像进行预处理,提取其边缘,分割出编码标志点环带中的径向直线,然后利用高斯拟合法对边缘点进行亚像素定位。将提取出的亚像素边缘点集映射到参数空间变成曲线,求出所有曲线的交点。最后利用随机采样一致性算法进行拟合,映射到原始坐标空间得到中心坐标。仿真结果表明,随标志点尺寸和拍摄角度的增大,该方法提取的中心坐标误差从1 pixel降低为0.05 pixel。实验测量发现,在标靶尺寸、拍摄角度不同的情况下,该方法提取的中心坐标误差保持1 pixel以内,与椭圆拟合法相比,标定相机的重投影误差减少了20%,标定结果更加精确。

为了实现双目立体视觉系统大范围高精度三维测量, 提出了一种大视场双目立体视觉系统柔性标定方法, 该方法将系统中各相机内部参数标定与相机间的姿态标定进行分离, 标定内部参数时, 只需要令标靶相对于相机任意摆放至少三个姿态, 对标靶上的编码标志点进行识别, 根据标靶上编码标志点信息, 建立各姿态下视图的对应关系, 粗略计算标志点的初始三维坐标; 建立多姿态下逆向投影误差最小的目标函数, 采用非线性最小二乘优化获取精确的相机内部参数和标志点三维坐标; 最后, 建立基于双相机逆向投影误差最小的目标函数, 优化得到精确的相机间姿态的外部参数。实验结果表明: 当测量空间为1 200 mm×1 000 mm×1 000 mm时, 立体视觉系统的测量精度优于0.1 mm, 满足大范围双目立体视觉系统的高精度测量需求。