CN107133976A - 一种获取三维高光谱信息的方法和装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种获取三维高光谱信息的方法，包括以下步骤：(1)对高光谱相机与RGB相机进行标定；(2)对高光谱相机与RGB相机采集的包含待测物体的图像进行特征点提取、匹配，排除近似符合匹配条件的特征点；(3)建立三维模型；(4)获取特征点在两种相机拍摄下的深度值，根据深度值检索对高光谱图像与RGB图像进行匹配；(5)选择所需波段的高光谱图像，根据步骤(4)实现高光谱图像数据的匹配，并根据选定波段的高光谱图像的各点灰度信息在得到的三维模型中呈现；本发明还公开了一种获取三维高光谱信息的装置；本发明具有较高的分辨率与精度，并且克服了直接应用高光谱图像进行三维重建时不同波段三维模型融合的问题。
Description
技术领域
本发明涉及高光谱成像技术与三维重建技术领域，特别涉及一种获取三维高光谱信息的方法和装置。
背景技术
随着科学技术的发展与人们对事物认知的不断深入，现代化农业发展研究越来越需要大量的信息。然而，由于植物的多态性与复杂性，通过传统方式拍摄的植物二维图像已经不能满足研究的需求。通过高光谱成像技术动态的获取植物大量光谱信息以及通过三维重建技术直观呈现植物三维模型越来越成为研究的热点。
其中，高光谱成像技术目前在农业遥感识别、地理地质研究以及军用研究等领域应用。由高光谱成像***获取的植物图像具有3个维度的信息，其中x，y包含的是空间信息，λ包含的是波段信息。通过几十个甚至几百个波段的光谱信息，准确的获取植物生长信息，研究植物长势、受胁迫情况等，具有很高的应用价值。
另外，三维重建技术已经广泛应用于逆向工程、工业设计与文物保护等领域。在农业领域，该技术也不断得到应用，主要用与研究植物生理生态变化等信息。目前，已出现多种三维重建方法。基于图像的三维重建方法仪器具有快速、无损、信息量大等优点，并且通过后期处理，具有较高的重建精度，能较好满足用户的需求。但是对于植物等生物体，无法反应生理病理信息。
数字化农业与信息化农业发展对精确有效的植物三维模型提出了要求。对三维模型添加高光谱信息能够直观的呈现植物生理病理信息，节约了对大量高光谱对于进一步作物生理病理研究、农业生产作业指导等提供帮助。
但是现有技术中的高光谱三维模型技术的成像的分辨率和精度还有待进一步提高。
发明内容
本发明提供了一种获取三维高光谱信息的方法，提高高光谱三维重建的分辨率与精度。
一种获取三维高光谱信息的方法，包括以下步骤：
(1)采用张正友基于黑白棋盘格标定板的标定方法，对高光谱相机与RGB相机进行标定，分别获取相机的内参矩阵和外参矩阵；
(2)对高光谱相机与RGB相机采集的包含待测物体的图像进行特征点提取、匹配，排除近似符合匹配条件的特征点以减少匹配误差；
(3)根据步骤(2)中获取的RGB图像的特征点进行空间内插值处理，建立三维模型；
(4)根据高光谱相机的内外参数与特征点在高光谱图像中的二维坐标，根据RGB相机的内外参数与特征点在RGB图像中的二维坐标，得到特征点在两种相机拍摄下的深度值，对于待测物体上任一点在同一角度拍摄的两种图像中，应具有相同深度值，根据深度值检索对高光谱图像与RGB图像进行匹配；
(5)选择所需波段的高光谱图像，根据步骤(4)实现高光谱图像数据的匹配，并根据选定波段的高光谱图像的各点灰度信息在步骤(4)得到的三维模型中呈现，反应待测物的信息。
优选的，步骤(4)中，步骤(4)中，根据深度值检索对高光谱图像与RGB图像进行匹配的检索范围为：
|xRGB-(xHyp+xrel)|≤δx，
|yRGB-(yHyp+yrel)|≤δy，
zmin＝|ZRGB-zHyp|≤δz，
其中：
xRGB、xHyp、yRGB、yHyp、ZRGB、ZHyp分别表示对象点在两种相机拍摄中的坐标及深度；
xrel、yrel则表示高光谱相机与RGB相机的相对偏移量；
δx、δy、δz则表示检索范围，zmin为最小深度差。
通过灰度值或者数值形式呈现在三维模型中，相比下通过伪彩色形式更加直观明显优选的，步骤(5)中，根据选定波段的高光谱图像的各点灰度信息以伪彩色形式在步骤(4)得到的三维模型中呈现。
为提高采集图像的质量，需要对图像进行预处理，优选的，在步骤(2)中，先对采集的RGB图像进行图像灰度化并滤波降噪，对高光谱图像进行滤波降噪。
通过互对应约束，几何相似性约束等等进行图像特征点筛选，其中，通过极线约束可以降低匹配维度，控制搜索区间，提高运算速度和精度。优选的，步骤(2)中，采用极线约束规则排除近似符合匹配条件的特征点。
通过ORB、SURF等算法实现特征点提取，其中，SIFT算法在尺度变化和旋转变化以及放射变化下效果较好，优选的，步骤(2)中，采用SIFT特征提取匹配算法提取特征点并进行匹配。
优选的，步骤(2)中，采用SIFT特征提取匹配算法提取特征点并进行匹配的具体步骤如下：
2-1为生成特征点描述子，先检查序列图像尺度空间极值，确定特征点在尺度空间的位置；
2-2在二维二次函数拟合过程中剔除误差点，降低错误；
2-3根据梯度方向，确定拟合后保留的特征点的128维方向参数，生成特征点描述子；
2-4根据SIFT进行匹配。
优选的，步骤(3)中，建立三维模型过程为：应用曲线曲面方法连接特征点建立多边形模型，再利用三角网格化方法提取纹理。
优选的，步骤(1)中，内参矩阵K和外参矩阵M表达式如下：
其中，dx，dy分别表示相机采集图像的像素点在水平方向(x轴)和垂直方向(y轴)上的物理尺寸，υ0和v0则分别表示相机光轴与成像面交点相对成像中心在x轴和y轴方向的偏移。外参r则表示相机相对标定板参照点的旋转矩阵，t则表示相机的平移矩阵。
为消除相机拍摄图像的畸变情况，应用极大似然法估算非线性系畸变系数，并通过畸变系数矫正图像。
优选的，待测物为植物。由于不同物种以及不同生产期植株尺寸存在较大的差异，本发明能有效的适应多种植株，具有更为广泛的适用性。
本发明还提供了一种获取三维高光谱信息的装置，其特征在于，包括机械运动***和图像采集处理***：
所述的机械运动***包括：
移动平台，用于放置并固定待测物，设有旋转轴和电机，旋转轴通过角度传感器检测旋转角度，通过控制电机工作实现移动平台的旋转；
升降单元，安装有所述移动平台，通过工控机控制电机工作，实现升降，根据图像采集需求和待测物大小可实现多级升降；
平动单元，安装有所述移动平台，通过工控机控制电机工作，通过装有对射式红外测距传感器检测距离，实现控制调整移动平台与摄像机的距离，以满足实验需求；
图像采集处理***包括：
光源发生器：主要为卤钨灯，发射多波段光谱；
高光谱相机与RGB相机：实现采集检测待测物的图像并传送至工控机；
工控机，实时获取图像信息，并根据权利要求1～9任一权利要求的获取三维高光谱信息的方法对待测物的三维模型重构。
高光谱相机与RGB相机组合固定，调整移动平台与相机的距离，以适应不同尺寸的植株，保证植株在图像中有完整的信息与较高的分辨率和；通过控制机械底盘的上升下降以及旋转，配合高光谱相机以及RGB相机获取多角度序列图像。作为优选，光源发生器对称分布于装置的4个方位。作为优选，高光谱相机与RGB相机上下组合，固定于机架上。
与现有技术相比，本发明的有益效果为：
本发明的获取三维高光谱信息的方法，相对应用高光谱图像进行三维重建具有较高的分辨率与精度，并且克服了直接应用高光谱图像进行三维重建时不同波段三维模型融合的问题。
附图说明
图1为本发明的获取三维高光谱信息装置的结构示意图。
图2为本发明的获取三维高光谱信息装置的工作流程示意图。
图3为本发明的获取三维高光谱信息方法的线框流程示意图。
其中，1、RGB工业相机；2、高光谱相机；3、光谱仪；4、装置架；5、显示器；6、工控机主机；7、对射式红外测距传感器；8、光源(卤钨灯)；9、角度传感器；10、移动平台(含旋转轴)；11、升降单元(z轴)；12、平动单元(x轴)。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明做进一步详细描述。
如图1所示，本实施例以植物作为待测物为例进行说明，本实施例的获取植物三维高光谱信息装置包括机械运动***和图像采集***。
机械运动***包括：移动平台10、升降装置(z轴)11、平动装置(x轴)12、对射式红外测距传感器7以及角度传感器9。
图像采集***包括：RGB工业相机1、高光谱相机2、光谱仪、装置架4与由显示器5与工控机主机6组成的计算机***。
根据植株大小，通过工控机6控制电机驱动平动装置(x轴)12移动，距离信息通过对射式红外测距传感器7反馈给工控机，直至调节至适合距离；移动平台10安装有角度传感器，底部设有电机驱动模块，根据工控机6发送的信号旋转一定角度，角度信息通过角度传感器9反馈回工控机。当移动平台10停止运动后，工控机发送信号给RGB相机1、高光谱相机2与光谱仪3，进行该角度图像采集。采集完毕后，工控机1接受反馈信号并对图像进行处理，同时发出信号控制移动平台10旋转轴电机工作，旋转至下一角度。当工控机1接收到角度传感器9反馈的角度信息为360°时，发出信号控制升降装置(z轴)11电机工作，实现植株的升降拍摄下一个范围多角度图像。
本实施例的获取植物三维高光谱信息方法的工作流程如图2所示。
本实施例的获取植物三维高光谱信息方法包括以下步骤：
(1)采用张正友基于黑白棋盘格标定板的标定方法，对高光谱相机与RGB相机进行标定，分别获取相机的内参矩阵K和外参矩阵M，表达式如下：
其中，dx，dy分别表示相机采集图像的像素点在水平方向(x轴)和垂直方向(y轴)上的物理尺寸，υ0和v0则分别表示相机光轴与成像面交点相对成像中心在x轴和y轴方向的偏移。外参r则表示相机相对标定板参照点的旋转矩阵，t则表示相机的平移矩阵。
为消除相机拍摄图像的畸变情况，应用极大似然法估算非线性系畸变系数，并通过畸变系数矫正图像。
(2)为提高采集图像的质量，需要对图像进行预处理，针对RGB图像，进行图像灰度化并滤波降噪，图像灰度化采用加权平均法，降噪滤波选择高斯滤波，高斯核大小为3×3；针对高光谱图像主要进行滤波降噪。
(3)对处理后的图像进行特征点提取、匹配，并采用极线约束规则排除近似符合匹配条件的特征点以减少匹配误差。本实施例中，采用SIFT特征提取匹配算法提取特征点并进行匹配。为生成特征点描述子，先检查序列图像尺度空间极值，确定特征点在尺度空间的位置。然后在二维二次函数拟合过程中剔除误差点，降低错误。根据梯度方向，确定拟合后保留的特征点的128维方向参数，生成特征点描述子。最后根据SIFT进行匹配。
(4)根据RGB特征点进行空间内插处理，建立精确三维模型，应用CB样条曲线连接特征点建立多边形模型，再利用Delaunay三角网格化方法提取纹理。
(5)根据相机的内外参以及特征点分别在高光谱相机与RGB相机采集图像中的对应坐标可以得到特征点在两种相机拍摄下的深度值。对于植株体上某一点在同一角度拍摄的两种图像中，应具有相同深度值，根据深度值检索可将高光谱数据图像与RGB数据图像进行匹配。检索范围为：
|xRGB-(xHyp+xrel)|≤δx，
|yRGB-(yHyp+yrel)|≤δy，
Zmin＝|ZRGB-ZHyp|≤δz，
其中，xRGB、xHyp、yRGB、yHyp、ZRGB、ZHyp分别表示对象点在两种相机拍摄中的图像坐标及深度，xrel、yrel则表示高光谱相机与RGB相机的相对偏移量，δx、δy、δz则表示检索范围，zmin为最小深度差。
(6)选择所需波段高光谱图像，根据步骤(5)实现高光谱数据图像数据的匹配，并根据图像各点灰度信息以伪彩色形式反应在三维模型，反应植株生理病理信息。
以上所述的实施例对本发明的技术方案和有益效果进行了详细说明，应理解的是以上所述仅为本发明的具体实施例，并不用于限制本发明，凡在本发明的原则范围内所做的任何修改、补充和等同替换等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种获取三维高光谱信息的方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)对高光谱相机与RGB相机进行标定，分别获取相机的内参矩阵和外参矩阵；
(2)对高光谱相机与RGB相机采集的包含待测物体的图像进行特征点提取、匹配，排除近似符合匹配条件的特征点；
(3)根据步骤(2)中获取的RGB图像的特征点进行空间内插值处理，建立三维模型；
(4)根据高光谱相机的内外参数与特征点在高光谱图像中的二维坐标，根据RGB相机的内外参数与特征点在RGB图像中的二维坐标，得到特征点在两种相机拍摄下的深度值，根据深度值检索对高光谱图像与RGB图像进行匹配；
(5)选择所需波段的高光谱图像，根据步骤(4)实现高光谱图像数据的匹配，并根据选定波段的高光谱图像的各点灰度信息在步骤(4)得到的三维模型中呈现，反应待测物的信息。
2.如权利要求1所述的获取三维高光谱信息的方法，其特征在于，步骤(5)中，根据选定波段的高光谱图像的各点灰度信息以伪彩色形式在步骤(4)得到的三维模型中呈现。
3.如权利要求1所述的获取三维高光谱信息的方法，其特征在于，在步骤(2)中，先对采集的RGB图像进行图像灰度化并滤波降噪，对高光谱图像进行滤波降噪。
4.如权利要求1所述的获取三维高光谱信息的方法，其特征在于，步骤(2)中，采用极线约束规则排除近似符合匹配条件的特征点。
5.如权利要求1所述的获取三维高光谱信息的方法，其特征在于，步骤(2)中，采用SIFT特征提取匹配算法提取特征点并进行匹配。
6.如权利要求5所述的获取三维高光谱信息的方法，其特征在于，步骤(2)中，采用SIFT特征提取匹配算法提取特征点并进行匹配的具体步骤如下：
2-1为生成特征点描述子，先检查序列图像尺度空间极值，确定特征点在尺度空间的位置；
2-2在二维二次函数拟合过程中剔除误差点；
2-3根据梯度方向，确定拟合后保留的特征点的128维方向参数，生成特征点描述子；
2-4根据SIFT进行匹配。
7.如权利要求1所述的获取三维高光谱信息的方法，其特征在于，步骤(3)中，建立三维模型过程为：应用曲线曲面方法连接特征点建立多边形模型，再利用三角网格化方法提取纹理。
8.如权利要求1所述的获取三维高光谱信息的方法，其特征在于，步骤(1)中，内参矩阵K和外参矩阵M表达式如下：
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<mo>;</mo>
</mrow>
其中，dx，dy分别表示相机采集图像的像素点在水平方向(x轴)和垂直方向(y轴)上的物理尺寸；
υ0和v0则分别表示相机光轴与成像面交点相对成像中心在x轴和y轴方向的偏移；
外参r则表示相机相对标定板参照点的旋转矩阵；
t则表示相机的平移矩阵。
9.如权利要求1所述的获取三维高光谱信息的方法，其特征在于，待测物为植物。
10.一种获取三维高光谱信息的装置，其特征在于，包括机械运动***和图像采集处理***：
所述的机械运动***包括：
移动平台，用于放置并固定待测物，设有旋转轴和电机，旋转轴通过角度传感器检测旋转角度，通过控制电机工作实现移动平台的旋转；
升降单元，安装有所述移动平台；
平动单元，安装有所述移动平台；
图像采集处理***包括：
光源发生器；
高光谱相机与RGB相机：实现采集检测待测物的图像并传送至工控机；
工控机，实时获取图像信息，并根据权利要求1～9任一权利要求的获取三维高光谱信息的方法对待测物的三维模型重构。
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