一种基于虚拟相机的投影散斑校正方法与流程

技术特征：

1.一种基于虚拟相机的投影散斑校正方法，其特征在于：包括如下步骤：

步骤一，设计带有棋盘格边界的随机散斑；

步骤二，投影机投射散斑到场景中，相机拍摄带有散斑的场景图像，确定散斑上棋盘格角点的位置；

步骤三，在相机图像平面和过投影机焦点的屏幕法线相交位置构造虚拟相机的成像位置，虚拟相机在该位置获取到校正后的散斑图像，该图像和真实相机拍摄的散斑图像形状相同并且像素大小一致，计算虚拟相机上的图像平移量，确定校正后图像的位置；

步骤四，计算校正前的投影散斑和校正后的散斑图像中棋盘格角点之间的单应性矩阵，确定校正后图像的灰度值；

步骤五，结合步骤三得到的校正后图像的位置和步骤四得到的校正后图像的灰度，生成最终的校正图像。

2.根据权利要求1中所述的一种基于虚拟相机的投影散斑校正方法，其特征在于：步骤三中所述的确定校正后图像的位置，实现方法是：

虚拟相机上的图像是真实相机上图像的平移，依据相机图像坐标和世界坐标之间的比例关系计算平移量；设真实相机与投影机在水平方向的基线距离为dw，在真实相机前面放置一个参考平面，参考平面到真实相机的距离为Z，设相机的焦距为f，则虚拟相机上的图像平移量di＝dw*f/Z。

3.根据权利要求1中所述的一种基于虚拟相机的投影散斑校正方法，其特征在于：步骤四中所述的确定校正后图像的灰度值，实现方法是：

设由校正前的投影散斑映射到校正后的散斑图像对应的单应性矩阵为H；确定投影机投影的散斑和真实相机拍摄的散斑图像中的n个对应点；设校正前投影散斑中的点(x_i,y_i)，对应校正后的点为(x′_i,y′_i)；设向量v为H按行连接成的单应性向量，构造关于v的矩阵方程如下：

A*v＝b；

其中，b＝[x′₁ y′₁ … x′_n y′_n]^T；

利用最小二乘法求解如下：

v＝(A^TA)^-1A^Tb；

从而确定单应性矩阵H，将校正前投影散斑中所有点变换到校正图像中。

4.根据权利要求3中所述的一种基于虚拟相机的投影散斑校正方法，其特征在于：所述的步骤四中，在将校正前投影散斑中所有点变换到校正后图像中时，当校正图像中有空洞时，采用逆向单应性矩阵，从校正图像中计算校正前图像中对应的像素值来填充。

5.根据权利要求1～4任一所述的一种基于虚拟相机的投影散斑校正方法，其特征在于：所述的步骤五中生成的最终的校正图像，直接和相机拍摄的原始图像匹配，生成深度图像。