kinect深度距离误差_TOF相机深度矫正基于Kinect v2

kinect深度距离误差_TOF相机深度矫正基于Kinect v2之前的文章《answer:深度相机(TOF)矫正》由于时间匆忙,临时想了一种深度相机深度像素矫正方法,即固定高度逐像素矫正。该方法简单粗暴,效果并不理想,最近查阅了相关文献资料,基于之前的思路整理出一种现场可用的简单易行的矫正方法。二维平面畸变矫正使用张氏标定法对二维平面进行径向畸变矫正。深度像素矫正做图像处理的难点在于图像包括图像的噪声随机性很大,即使在同一位置拍摄也没有完全一样的图像,所以所设…

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之前的文章《answer:深度相机(TOF)矫正》由于时间匆忙,临时想了一种深度相机深度像素矫正方法,即固定高度逐像素矫正。该方法简单粗暴,效果并不理想,最近查阅了相关文献资料,基于之前的思路整理出一种现场可用的简单易行的矫正方法。二维平面畸变矫正

使用张氏标定法对二维平面进行径向畸变矫正。深度像素矫正

做图像处理的难点在于图像包括图像的噪声随机性很大,即使在同一位置拍摄也没有完全一样的图像,所以所设计的算法实质上是在与自然界的随机性进行对抗。

深度相机的噪声主要包括非系统误差与系统误差。其中非系统误差有包括环境噪声、表面材质反射、温度等等。为减少这些误差对标定效果的影响,尽量让标定环境与实际使用环境一致,这样标定效果是最好的。系统误差是指相机硬件系统产生的误差。

了解了深度相机使用过程中会产生以上误差,如果对每种误差进行建模分析比较麻烦不适用于现场实际使用,本文设计一种统一的相机误差模型并矫正。

该模型认为深度相机在不同高度拍摄的图像,相同像素位置的误差是不同的,并且假设误差量成线性变化。标定方法依然采用之前的逐像素补偿法,在不同间隔高度采图,间隔之间的高度采用线性插值进行估计。具体方法如下:标定平面与相机平面平行,相机工作距离内不同高度采图,每个高度采多组图;

相同高度的多组图进行融合,融合方法使用中值滤波;

由于相机实际拍摄到的深度值有波动,不是完全平整,所以可以使用中值滤波或双边滤波进行处理,本文使用中值滤波;

每个高度的图像取中心范围n*n大小的区域,对该区域深度取中值作为该图像的标准高度,n*n范围外的像素与标准高度做差作为补偿值;

这样所拍摄高度图像像素的补偿值得到了,其他高度的补偿值通过线性插值得到。

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