论文摘要
TOF（Time-Of-Flight）相机获取的深度值存在着边角畸变和精度偏移,目前主要是通过误差查找表或曲线拟合等技术进行误差补偿,计算量大且补偿速度慢。通过对TOF相机在不同距离的深度误差分布规律的分析,提出了一种实时、高精度的误差补偿方法。该方法利用TOF深度图像的旋转对称性以及误差分布的特性,简化了误差补偿模型、降低参数数量级,有效提升了补偿的精度和速度。将算法应用于基于TOF原理的Kinect v2深度传感器进行深度补偿,使得有效距离内平面度误差下降到0.63 mm内,平均误差下降到0.704 0 mm内,单帧数据补偿时间在90 ms内。由于该算法仅基于光径差进行补偿,因此适用于所有TOF原理的相机。实验结果表明,该算法能够快速有效减少TOF相机的深度误差,适用于实时、高精度的大视场三维重建。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 李占利,周康,牟琦,李洪安
关键词: 深度相机,深度误差补偿,曲线拟合,传感器
来源: 红外与激光工程 2019年12期
年度: 2019
分类: 信息科技
专业: 计算机软件及计算机应用
单位: 西安科技大学计算机科学与技术学院,西安科技大学机械工程学院
基金: 中国博士后科学基金(2016M602941XB)
分类号: TP391.41
页码: 263-272
总页数: 10
文件大小: 2398K
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