激光点处理方法、三维扫描仪、电子装置和存储介质与流程

背景技术：

1、三维扫描仪在使用激光扫描时，会对左右相机采集到的图像进行激光点识别，对识别到的激光点数据进行立体匹配，重建出激光点的三维坐标，得到单帧点云，而通过融合多帧点云，就可以得到三维点云模型。在这一过程中，为了保证立体匹配结果的可靠性，通常是对左右图像处于同一极线上的激光点利用激光平面信息进行校验，得到可靠的匹配对。但是，基于激光平面的校验方式较为复杂，增加了三维扫描仪的使用成本。

2、针对相关技术中三维扫描仪的激光点匹配过程复杂的问题，目前还没有提出有效的解决方案。

技术实现思路

1、在本实施例中提供了一种激光点处理方法、三维扫描仪、电子装置和计算机可读存储介质，以解决相关技术中三维扫描仪的激光点匹配过程复杂的问题。

2、第一个方面，在本实施例中提供了一种激光点处理方法，包括：

3、获取扫描仪的第一相机和第二相机采集得到的两类图像，根据所述第一相机和所述第二相机的外参，对所述两类图像进行立体矫正，得到对应于所述第一相机的第一图像以及对应于所述第二相机的第二图像；

4、将所述第一图像的激光点和所述第二图像的激光点进行匹配以得到多个匹配对，每一匹配对中两个激光点具有相同的行坐标；

5、提取每一匹配对中两个激光点分别在所述第一图像和所述第二图像中相邻区域的图像特征，并确定两个图像特征之间的相似度；

6、在拥有相同行坐标的匹配对中筛选出最高相似度所对应的匹配对，得到目标匹配对。

7、在其中的一些实施例中，在将所述第一图像的激光点和所述第二图像的激光点进行匹配以得到多个匹配对之后，所述方法还包括：

8、获取所述第一图像和所述第二图像之间的第一视差值；

9、获取所述匹配对中两个激光点之间的第二视差值；

10、将所述第一视差值和多个所述第二视差值进行比对，将两者差异超出预设阈值的匹配对剔除。

11、在其中的一些实施例中，获取所述第一图像和所述第二图像之间的第一视差值，包括：

12、根据所述扫描仪投射的结构光特征，确定所述第一图像和所述第二图像之间的有效像素，并将所述第一图像的有效像素和所述第二图像的有效像素进行匹配，相匹配的两个有效像素具有相同的行坐标；

13、根据所述相匹配的两个有效像素的列坐标之间的差值，确定所述第一视差值。

14、在其中的一些实施例中，提取每一匹配对中两个激光点分别在所述第一图像和所述第二图像中相邻区域的图像特征，并确定两个图像特征之间的相似度，包括：

15、在所述第一图像中以第一激光点为中心，提取所述第一激光点周围的像素，得到第一邻域像素，以及在所述第二图像中以第二激光点为中心，提取所述第二激光点周围的像素，得到第二邻域像素；

16、对所述第一邻域像素和所述第二邻域像素进行余弦相似度计算，得到所述第一邻域像素和所述第二邻域像素之间的相似度。

17、在其中的一些实施例中，在拥有相同行坐标的匹配对中筛选出最高相似度所对应的匹配对，得到目标匹配对，包括：

18、在具有与所述第一图像的激光点坐标相同的激光点的匹配对中，筛选出所述最高相似度所对应的匹配对；以及，

19、在具有与所述第二图像的激光点坐标相同的激光点的匹配对中，筛选出所述最高相似度所对应的匹配对。

20、在其中的一些实施例中，在拥有相同行坐标的匹配对中筛选出最高相似度所对应的匹配对，得到目标匹配对之后，所述方法还包括：

21、将立体矫正矩阵作用于所述目标匹配对，在点云模型中重建相应激光点的三维坐标，所述立体矫正矩阵基于所述第一相机和所述第二相机的外参生成。

22、在其中的一些实施例中，将立体矫正矩阵作用于所述目标匹配对，在点云模型中重建相应激光点在的三维坐标，包括：

23、根据所述目标匹配对所对应的所述相似度，确定所述目标匹配对中激光点的权重；

24、根据各所述激光点的权重，在所述点云模型中，将当前帧图像和前一帧图像的激光点对应的点云进行融合。

25、第二个方面，在本实施例中提供了一种三维扫描仪，包括：激光器、结构光投射器、第一相机、第二相机和数据处理单元；其中，

26、所述激光器用于发射出激光；

27、所述结构光投射器用于向目标物体投射结构光图案；

28、所述第一相机和所述第二相机用于捕捉投射到所述目标物体表面的结构光图案或者反射回来的激光；

29、所述数据处理单元用于执行上述第一个方面所述的激光点处理方法。

30、第三个方面，在本实施例中提供了一种电子装置，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行上述第一个方面所述的激光点处理方法。

31、第四个方面，在本实施例中提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述第一个方面所述的激光点处理方法的步骤。

32、上述激光点处理方法、三维扫描仪、电子装置和计算机可读存储介质，通过第一相机和第二相机采集到的图像特征信息，对激光点周围图像信息进行相似度计算来筛选正确匹配的激光点。这种采用基于图像相似度的激光点处理方法，不需要校验激光平面，摒弃了基于激光平面校验的方式，解决了激光点匹配过程复杂的问题，降低了三维扫描仪的使用成本。

33、本申请的一个或多个实施例的细节在以下附图和描述中提出，以使本申请的其他特征、目的和优点更加简明易懂。

技术特征：

1.一种激光点处理方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的激光点处理方法，其特征在于，在将所述第一图像的激光点和所述第二图像的激光点进行匹配以得到多个匹配对之后，所述方法还包括：

3.根据权利要求2所述的激光点处理方法，其特征在于，获取所述第一图像和所述第二图像之间的第一视差值，包括：

4.根据权利要求1所述的激光点处理方法，其特征在于，提取每一匹配对中两个激光点分别在所述第一图像和所述第二图像中相邻区域的图像特征，并确定两个图像特征之间的相似度，包括：

5.根据权利要求1所述的激光点处理方法，其特征在于，在拥有相同行坐标的匹配对中筛选出最高相似度所对应的匹配对，得到目标匹配对，包括：

6.根据权利要求1所述的激光点处理方法，其特征在于，在拥有相同行坐标的匹配对中筛选出最高相似度所对应的匹配对，得到目标匹配对之后，所述方法还包括：

7.根据权利要求6所述的激光点处理方法，其特征在于，将立体矫正矩阵作用于所述目标匹配对，在点云模型中重建相应激光点在的三维坐标，包括：

8.一种三维扫描仪，其特征在于，包括：激光器、结构光投射器、第一相机、第二相机和数据处理单元；其中，

9.一种电子装置，包括存储器和处理器，其特征在于，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行权利要求1至7中任一项所述的激光点处理方法。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的激光点处理方法的步骤。

技术总结本申请涉及一种激光点处理方法、三维扫描仪、电子装置和存储介质，通过获取扫描仪的第一相机和第二相机采集得到的两类图像，根据第一相机和第二相机的外参，对两类图像进行立体矫正，得到对应于第一相机的第一图像以及对应于第二相机的第二图像；将第一图像的激光点和第二图像的激光点进行匹配以得到多个匹配对，每一匹配对中两个激光点具有相同的行坐标；提取每一匹配对中两个激光点分别在第一图像和第二图像中相邻区域的图像特征，并确定两个图像特征之间的相似度；在拥有相同行坐标的匹配对中筛选出最高相似度所对应的匹配对，得到目标匹配对；解决了激光点匹配过程复杂的问题，降低了三维扫描仪的使用成本。技术研发人员：陈尚俭,张立旦,王江峰,郑俊受保护的技术使用者：思看科技（杭州）股份有限公司技术研发日：技术公布日：2024/7/29