基于“十字”标志物的红外图像与三维点云融合方法

摘要

红外热成像技术广泛应用于多个领域，建立含有空间和温度信息的三维温度场模型具有十分重要的意义，可以将该技术扩展到更多应用领域.为此，本文提出一种异源空间数据融合方法，融合红外图像和三维点云，得到三维温度场模型.针对红外相机与可见光相机成像原理存在差异，难以通过常用标定板进行内参标定的问题，基于红外相机成像特性设计并制作镂空圆孔标定板用于内参标定，所得内参平均重投影误差为0.03像素.针对红外相机与结构光相机的成像原理不同，现有标志物制作复杂、外参精度低的问题，基于不同材料的辐射度差异，设计制作“十字”标志物并将其用于联合标定.为解决同名特征点难以识别的问题，针对红外图像和三维点云分别设计了同名特征点提取方法，配合“十字”标志物进行同名特征点提取.红外图像和三维点云特征点提取方法的检测重复率分别为75%和92%，与传统方法相比两者的检测重复率均有所提升.利用该方法建立纸杯、工件和人脸的三维温度场模型.实验结果表明，使用镂空圆孔标定板能实现红外相机的内参标定，对“十字”标志物采用同名特征点提取方法能完成红外相机与结构光相机的联合标定.最终所得三维温度场模型的平均重投影误差为1.70像素，与现有方法相比模型精度有所提升.

关键词

红外图像 / 三维点云 / 标志物 / 同名特征点 / 系统标定 / 异源空间数据融合