三維測量數(shù)據(jù)同步自動配準方法_圖文

1、三維測量數(shù)據(jù)同步自動配準方法33孫軍華33,楊珍,劉謙哲,張廣軍(北京航空航天大學(xué)精密光機電一體化技術(shù)教育部重點實驗室,北京100191摘要:提出一種三維(32D視覺測量數(shù)據(jù)同步自動配準方法。利用改進的32D shape context描述符建立當(dāng)前測量數(shù)據(jù)與已獲得數(shù)據(jù)間的匹配點對,得到候選的重疊數(shù)據(jù),并用最近點迭代(ICP算法進行驗證和精確配準。將視覺傳感器每次獲得的測量數(shù)據(jù)與已獲得的測量數(shù)據(jù)配準,最終將所有測量數(shù)據(jù)統(tǒng)一到同一坐標系下。實驗時,采用視覺傳感器對維納斯石膏像進行多角度測量,對測量數(shù)據(jù)進行同步配準,獲得石膏像表面完整的32D 模型。該配準方法無需任何外部輔助設(shè)備,便于操作者觀察測

2、量進度并及時調(diào)整視覺傳感器路徑規(guī)劃,從而提高三維形貌測量效率。關(guān)鍵詞:三維(32D形貌測量;自動配準;匹配點對;最近點迭代(ICP算法中圖分類號:TN247文獻標識碼:A文章編號:100520086(20090620789204Synchronous and Autom atic R egistration m ethod for32D m easu rem ent d ataSUN J un2hua33,Y ANG Zhen,LIU Qian2zhe,ZHANG G uang2jun(K ey Laboratory of Precision Opto2mechatronics T echno

3、logy,Ministry of Education,Beijing University of Aeronau2 tics&Astronautics,Beijing100191,ChinaAbstract:A synchronous and automatic registration method for32D vision measurement is proposed.An improved32D shape context is developed to establish corresponding point pairs between current meas2 ure

4、ment data and previous ones,then the candidate overlapping measurement data are selected,and veri2 fied and accurately registered by iterative closest point algorithm.Each time the current measurement da2 ta from vision sensor is registered with the measurement data acquired previously,and finally a

5、ll the measurement data can be unified at the same coordinate frame.In the experiment,a plaster statue of Ve2 nus is scanned by a vision sensor from different viewpoints.The scanned data are synchronously and au2 tomatically registered with the proposed method,and the32D model of the plaster statue

6、is reconstruc2 ted.The proposed registration method needs no auxiliary equipments.It is convenient for operators to ob2 serve the measurement progress and adjust the path planning of scanner in time,and improves the effi2 ciency of32D shape measurement.K ey w ords:32D shape measurement;automatic reg

7、istration;corresponding point pairs;iterative closest point algorithm1引言隨著光學(xué)三維(32D掃描技術(shù)的發(fā)展和成熟,利用三維視覺測量數(shù)據(jù)構(gòu)造物體表面完整幾何模型成為研究的熱點1。通常,視覺傳感器1次測量只能獲得物體某一部分的數(shù)據(jù),為了獲得物體表面完整32D模型,視覺傳感器需從不同位置和角度獲得物體多個局部數(shù)據(jù)。將多個局部測量32D數(shù)據(jù)統(tǒng)一到同一坐標系下的過程稱為測量數(shù)據(jù)的配準。傳統(tǒng)的配準方法借助外部設(shè)備直接記錄物體或傳感器在測量過程中的運動參數(shù)2,3,或者通過在被測物體表面和周圍粘貼標志點4,5,利用對應(yīng)點將掃描圖像配準。近

8、年開始研究曲面的自動配準,即無需任何外部設(shè)備或標志點,利用物體本身的形狀將掃描數(shù)據(jù)統(tǒng)一到同一坐標系下。通常的自動配準方法通過建立測量數(shù)據(jù)間的對應(yīng)點,計算初始的配準矩陣,然后利用最近點迭代(ICP算法6對數(shù)據(jù)進行精確配準。Huber等人7系統(tǒng)闡述了通過測量數(shù)據(jù)構(gòu)建物體表面形貌的方法,利用spin image8曲面匹配引擎將測量數(shù)據(jù)中的任意2個數(shù)據(jù)進行自動配準,得到測量數(shù)據(jù)中相互重疊的數(shù)據(jù)以及它們之間的坐標變換,進而將所有測量數(shù)據(jù)統(tǒng)一到同一坐標系下。Mian等人9利用T ensor描述符在多個測量數(shù)據(jù)中同時搜索匹配點對,獲得與指定測量數(shù)據(jù)光電子激光第20卷第6期2009年6月Journal of

9、OptoelectronicsLaserVol.20No.6J un.2009 3收稿日期:2008208228修訂日期:20082122173基金項目:國家自然科學(xué)基金資助項目(50727502,6080406033E2m ail:sjh重疊的多個測量數(shù)據(jù),大大提高了配準的效率。文獻7和9均為在獲得全部測量數(shù)據(jù)后進行配準。實際測量中,往往需要實時觀察已獲得的測量數(shù)據(jù)對物體表面的覆蓋情況。本文提出一種與測量過程同步進行的自動配準方法,每次獲得測量數(shù)據(jù)后,將其與已獲得的測量數(shù)據(jù)配準,最終將所有的測量數(shù)據(jù)配準,獲得物體完整的32D 形貌。1重疊測量數(shù)據(jù)的搜索和配準設(shè)S 1、S 2、S k為視覺傳感

10、器已獲得的k 幅32D 測量數(shù)據(jù),視覺傳感器獲取第k +1幅測量數(shù)據(jù)記為S k +1,也稱當(dāng)前測量數(shù)據(jù)。同步自動配準過程的核心步驟在于尋找S 1、S 2、S k與S k +1的重疊部分測量數(shù)據(jù)S l ,并將S k +1與之配準。其基本原理為:首先選取每幅測量數(shù)據(jù)的特征點計算點描述符,通過匹配描述符得到S k +1與S 1、S 2、S k之間的匹配點對,然后利用符合幾何約束的兩個匹配點(p k +1i ,p l i 和(p k +1j,p lj 計算S k +1與候選重疊數(shù)據(jù)間S l 的坐標變換,最后通過ICP 算法獲得S k +1與S l 間的精確坐標變換。2.1描述符生成利用描述符810建立

11、曲面間的對應(yīng)點在32D 物體識別領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用。采用一個向量描述曲面上指定點及其鄰域的形狀特征,通過匹配向量的值來建立不同曲面間點的對應(yīng)關(guān)系,此向量即為指定點的描述符。經(jīng)典描述符32D shape context 10構(gòu)造簡單,匹配率高,且對噪聲不敏感。其構(gòu)造方法為:在以指定點p 為中心的球形支撐域內(nèi),沿徑向、方向角和俯仰角3個坐標方向劃分成網(wǎng)格,統(tǒng)計落入網(wǎng)格內(nèi)的點數(shù)。構(gòu)造向量V 。V 的每個元素與支撐域內(nèi)的一個網(wǎng)格對應(yīng),元素的值為對應(yīng)網(wǎng)格中的點數(shù),向量V 即為點p 的描述符。通過計算描述符的歐式距離,度量描述符的相似度,描述符相似度高的點即為匹配點。該描述符的缺點是在方向角上存在1個旋轉(zhuǎn)自由

12、度,在搜索指定點的匹配點時,需將候選描述符旋轉(zhuǎn)L 個方向與指定點描述符逐一比較(L 為在方向角上劃分的個數(shù),增加了搜索匹配復(fù)雜度,降低了搜索速度。此外,沿球坐標系坐標方向劃分支撐域,造成了網(wǎng)格劃分不均。對32D shape context 描述符做了如下改進:1通過計算點的主曲率方向?qū)γ枋龇诜较蚪巧系男D(zhuǎn)自由度進行限制;2將描述符的支撐區(qū)域設(shè)為以指定點為中心的立方體,并沿局部坐標系的坐標軸方向?qū)⒘⒎襟w等距劃分成立體網(wǎng)格。改進的32D shape context 描述符的具體生成方法為:對點云S 上的點p ,構(gòu)造以p 為原點、p 點的法向量n 為z 軸的局部坐標系p O p x p y p z

13、 。在點p 的切平面上,選取p 的最大曲率方向d 1為局部坐標系的x 方向。建立以p 為中心、2R s 為邊長的立方體支撐域,立方體各棱與p O p x p y pz 坐標軸平行。以d s 為間距,沿p O p x p y p z 的坐標軸方向?qū)⒅斡虻染鄤澐?得到(2R s /d s 3個立方形網(wǎng)格。將p 的鄰域點轉(zhuǎn)換到p O p x p y p z 坐標系下,統(tǒng)計落入每個網(wǎng)格的點數(shù),得到長度為(2R s /d s 3的向量,即為改進的32D shape context 描述符。2.2特征點選擇選擇測量數(shù)據(jù)上的部分點生成描述符并用于匹配點的建立,稱這些點為特征點。選擇合適的點作為特征點,可以

14、提高匹配效率,同時縮小搜索范圍,加快匹配點的搜索速度。理論和實驗證明,當(dāng)曲面在某一點處形狀接近臍點,即該點處最大曲率和最小曲率1和2幾乎相等時,該點的主曲率方向誤差較大11。由于描述符的坐標系基于點的主曲率方向建立,主曲率方向的誤差使得不同點云曲面上的對應(yīng)點的描述符有較大不同,無法匹配,降低匹配效率。因此,選擇|1-2|大于某閾T 值的點作為特征點。圖1為在維納斯頭像測量數(shù)據(jù)上取閾值T =0.05時特征點在曲面上的分布。由圖1可得, 特征點分布在形狀特征豐富的區(qū)域。圖1特征點選擇示意圖Fig.1Sk etch m ap o f featu re points selection從視覺傳感器獲取

15、當(dāng)前測量數(shù)據(jù)后,特征點的選取和描述符生成的具體過程為:在當(dāng)前測量數(shù)據(jù)S k +1上以一定采樣間隔s 抽取采樣點,選取滿足|1-2|>T的采樣點作為特征點,得到特征點集合P k +1。計算每個特征點的描述符,得到描述符集合X k +1。設(shè)B x 為所有已獲得的測量數(shù)據(jù)S 1,S 2,S k 上特征點的描述符形成的集合。待當(dāng)前測量數(shù)據(jù)完成重疊數(shù)據(jù)的搜索和配準后,將X k +1并入B x 中。2.3候選重疊數(shù)據(jù)的搜索對X k +1中第i 個描述符x k +1i ,在B x 中搜索歐式距離最近的r 個描述符,且距離小于一定閾值x ,得到x k +1i 的匹配點集為x l 1j 1,x l 2j

16、2,x l Q jQ ,相應(yīng)得到Q 個匹配點對(p k +1i ,p h j 1、(p k +1i ,p l 2j 2、(p k +1i ,p l Q jQ 。每一個匹配點對都代表了一個可能與S k +1有重疊部分的測量數(shù)據(jù)。但僅依靠描述符的相似性獲得的匹配點對中容易出現(xiàn)錯誤匹配。因此,通過如下的幾何約束篩選出正確匹配點對和與之對應(yīng)的候選重疊數(shù)據(jù)。假設(shè)已得到P k +1和P l 間的2對匹配點對(p k +1i ,p l i 、(p k +1j ,p l j ,且為正確匹配,則距離p k +1i -p k +1j 與p l i -p l i 應(yīng)相差很小。據(jù)此,稱2個匹配點對(p k +1i ,

17、p l i 和(p k +1j ,p l j 和滿足幾何約束,若它們滿足以下兩個條件:|p k +1i -p k +1j -p l i -p l j |<d (1|p k +1i -p k +1j >T d(2式中,d 應(yīng)與特征點采樣間隔s 相當(dāng),本文選擇d =2s 。由于鄰近點描述符的相似性,2個測量數(shù)據(jù)上的相鄰特征點很有可能滿足式(1,此時幾何約束沒有意義。式(2避免了以上情況的發(fā)生。097光電子激光2009年第20卷考慮到算法的主要時間消耗在匹配點的搜索上,應(yīng)使匹配點的搜索次數(shù)盡量少。因此在每次得到某一特征點的匹配點集后,檢查是否存在滿足幾何約束的兩個匹配點對,一旦存在則跳出

18、搜索程序。搜索候選重疊數(shù)據(jù)的具體步驟為:首先將匹配點對集合M初始化為空,每次在X k+1中隨機抽取描述符x k+1i得到匹配點對集合m i,將m i并入M。不斷抽取X k +1中的描述符,直到M中存在滿足幾何約束的兩個匹配點對(p k+1i,p li、(p k+1j,plj,測量數(shù)據(jù)S l即為S k+1候選的重疊數(shù)據(jù)。2.4重疊數(shù)據(jù)的驗證和配準對于S k+1和S k+1的候選重疊數(shù)據(jù)S l,利用兩個匹配點對(pk+1i,p li、(p k+1j,plj的坐標和法向量可以確定一個坐標變換T。首先利用ICP算法對T(P k+1和P l進行配準和曲面匹配置信度8驗證,若驗證通過,則用ICP算法對測量

19、數(shù)據(jù)S k+1和S l進行配準。3同步自動配準原理為了表達自動配準過程中測量數(shù)據(jù)間的坐標轉(zhuǎn)換關(guān)系,建立無向圖G S(N S,E S,稱為結(jié)構(gòu)圖。其中節(jié)點集合N S由所有獲取的測量數(shù)據(jù)組成,邊緣集合ES由已建立的測量數(shù)據(jù)間的坐標轉(zhuǎn)換關(guān)系組成。測量之前N S、E S均為空集,每次獲得測量數(shù)據(jù)后都會在G S中增加1個節(jié)點,并增加與之相連接的邊緣。N k S表示獲取k個測量數(shù)據(jù)后NS的狀態(tài)。N k1、N k2、N k c表示N k S的連通子集,連通子集中的任兩個節(jié)點都存在通路,因此連通子集中的任兩個測量數(shù)據(jù)間的坐標轉(zhuǎn)換都可以通過坐標轉(zhuǎn)換合成得到,進而統(tǒng)一到同一坐標系下。若N S為連通集,則所有測量數(shù)

20、據(jù)均可統(tǒng)一到同一坐標系下。若獲得當(dāng)前測量數(shù)據(jù)S k+1能在N k S的每個連通子集中找到重疊曲面,即S k+1與N k1、N k2、N k c均連通,則N k+1S將成為連通集。但實際測量和配準過程S k+1中不一定能與N k S的所有連通子集連通,我們使S k+1與盡量多的連通子集連通。當(dāng)獲得當(dāng)前測量數(shù)據(jù)S k+1后,選取特征點集計算描述符,并將S k+1并入N k S得到N k+1S。利用2.3節(jié)介紹的方法,抽取S k+1上的描述符建立S k+1和S1、S2、S k間的匹配點對,得到新的候選重疊數(shù)據(jù)S l,若S k+1與S l不連通,則利用2.4節(jié)的方法驗證和精確配準得到S k+1與S l

21、間的坐標轉(zhuǎn)換,并在結(jié)構(gòu)圖G s中添加新的邊緣(S k+1,S l。不斷抽取S k+1上新的描述符直到N k+1S成為連通集或在S k+1中抽取的描述符數(shù)量超過一定數(shù)量n。圖2為結(jié)構(gòu)圖G s逐步構(gòu)建過程示意圖,其中灰色節(jié)點為當(dāng)前測量數(shù)據(jù)。其中第4幅測量數(shù)據(jù)在前3幅測量數(shù)據(jù)中均未找到重疊數(shù)據(jù),形成兩個連通子集N41(1,2,3、N42(4。第5幅測量數(shù)據(jù)在N41、N42中均找到重疊數(shù)據(jù),于是N5c成為連通集。4實驗結(jié)果采用兩個Minton2368P型號CCD攝像機、兩個Avenir12 mm鏡頭及1臺NEC2L T170+型數(shù)字投影儀組成光柵掃描式雙目視覺傳感器。攝像機拍攝圖像大小為768pixe

22、l×576pix2 el。傳感器工作距離約850mm,視場范圍約400mm×300 mm。被測物為維納斯石膏像,如圖3 所示。圖2結(jié)構(gòu)圖構(gòu)建過程示意圖Fig.2Sk etch m ap o f stru ctu re graph constru ction p rocess圖3維納斯石膏像照片F(xiàn)ig.3Photo o f V enus plaster statu e在視覺傳感器視場范圍內(nèi)放置石膏像,石膏像每轉(zhuǎn)動約40°,視覺傳感器對石膏像某局部區(qū)域掃描1次。每次從視覺傳感器獲得的測量數(shù)據(jù)由約2×104個點組成,將其稀疏為約5×103個點組成的均

23、勻點云。改進的32D shape context立方體支撐域邊長2R s=100mm,網(wǎng)格間距d s=10mm。圖4為用自動配準方法逐次將當(dāng)前測量數(shù)據(jù)與已獲得數(shù)據(jù)配準后的結(jié)果。在G eomagic軟件中將配準好的所有測量數(shù)據(jù)進行融合,去除測量數(shù)據(jù)的重疊部分,得到維納斯頭像完整的32D模型。圖5從不同視角顯示了維納斯頭像完整32D形貌。5結(jié)論提出了一種32D測量數(shù)據(jù)的同步自動配準方法,通過將每次從視覺傳感器獲得的測量數(shù)據(jù)與已獲得的測量數(shù)據(jù)配準,最終獲得物體表面完整的32D形貌。該方法無需任何外部輔助設(shè)備,無需人工參與測量數(shù)據(jù)的配準。由于實現(xiàn)了測量數(shù)據(jù)的同步配準,便于實時觀察測量進度并制定視覺傳感

24、器路徑規(guī)劃,從而提高了32D形貌測量的工作效率。197第6期孫軍華等:三維測量數(shù)據(jù)同步自動配準方法 圖4測量數(shù)據(jù)逐次配準結(jié)果Fig.4R egistration resu lts o f m easu rem ent d ata one by one圖5從不同視角顯示的維納斯頭像32D 形貌Fig.532D sh ap e o f V enus show ed from di fferent view points參考文獻:1T I A N Jin 2dong ,PE NG X ,ZH AO X iao 2bo.A pitch 2variation m oir éfringes me

25、thod of tem poral phase unwrapping profilometryJ .Opto 2electronics Letters ,2007,3(3:021520218.2H A N Y un ,M ALi ,HE Shi 2lian ,et al.A study on data combination meth 2od i topography measurement of revolving objectsJ .Journal of Uni 2versity of Science and T echnology of China ,2003,33(6:2822286.

26、3F U Y an 2jun ,Y A NG K un 2tao ,HE X ing 2dao ,et al.32D profile measure 2ment based on image m osaic and two frequency grating projectJ .Journal of Optoelectronics Laser (光電子激光,2008,19(4:5092513.(in Chinese 4OUY A NG X iang -bo ,Z ONG Zhi 2jian ,X I ONG H ui 2yuan.An automaticregistration method

27、for point 2clouds based on marked pointsJ .Jour 2nal of Image and G raphics ,2008,13(2:2982301.5RE N T ong 2qun ,ZH UJi 2gui ,W A NG Da 2wei ,et al.Orientation of controlpoints in stereo image m osicJ .Journal of Optoelectronics Laser(光電子激光,2007,18(3:3422344.6Besl P J ,M cK ay H D.A method for registration of 32D shapesJ .IEEE T ransactions on T ransaction on Pattern Analysis and Machine Recognition ,1992,14(2:2392256.7H uber D F ,H ebert M.Fully automatic registration of multiple 32D datasetsJ