当前课程知识点：刑侦视频图像处理 > 第10章 现勘三维现场重建 > 10.7基于深度信息的三维现场重建 > 10.7基于深度信息的三维现场重建
下面我们介绍一下
基于深度信息的三维现场重建
什么叫深度信息呢
我们知道
平面图像
就是说我们日常相机拍摄的照片
都是一个平面图像
它没有距离信息
那么我们把这种距离信息
叫做深度信息
depth information
如果一个照片有了深度信息
那么我们看到的
就是一幅立体的画面
在我们研究之初
也是迫切需要找到一款
能够不但拍摄图像的平面表面信息
还能获取物体的
距离信息的这样一个设备
那么通过选型
当时微软推出了这一款
叫做Kinect的设备
那么他具有一个深度的红外摄像头
通过发射这种红外线和接收机
感受发射和接收到信号的相位差
从而判断物体的距离
它和以往的测距方式不同
以往的测距离的方式
是通过发射光照到物体反射回来
然后计算这段时间
来确定距离
Kinect使用了红外线这种技术
从而使得它的造价成本很低
那么市场成本
大概一台也就1000多块钱左右
所以我们就选取了这款设备
作为我们案件现场的采集装置
它作为一个案件现场的采集设备
它有哪些优点呢
我们可以看到
左边是我们一个办公室的实景照片
右边是通过Kinect采集到的
具有深度信息的三维照片
那么初看一下
基本上是反映了物理的空间结构
但是Kinect存在什么问题呢
在近距离
他的测量效果是很好的
但是一旦到5米10米以外
由于噪声的关系
Kinect测量的距离信息
就不是很准了
所以在我们研发到后期阶段
发现这款设备
只能用于近距离的
全景现场的重建
那么还有没有更好的
技术解决方案呢
这时候
我们又研究了
三维激光扫描技术
什么是三维激光扫描仪呢
三维扫描技术是上世纪90年代
开始出现的一项新技术
他是测绘领域及GPS之后
又一项技术革命
为快速建立物体的三维影像
提供了一种全新的技术手段
它突破了传统单点测量的方法
激光扫描仪通过
高速激光扫描测量的方法
大面积高分辨率技术
快速获取被测物体的表面
三维坐标数据
下面这幅图我们可以看到
它是对一幢大楼
进行了一个三维的激光扫描
把大楼的外立面都获取到了
三维激光扫描技术的特点
第一点
它又叫做实景复制技术
由于拍摄过程中
计算到了
拍摄物体到摄像机的距离
以及拍摄物体点与点之间的距离
它可以全面反映
被拍摄到物体的物理尺寸
也就是说
我们还原到的图像
可以看到真实的物理尺寸
那么它还具有高效率
高精度的特殊优势
所谓的高效率是指
这个设备的自动化程度很高
基本上不需要人介入
设备可以自动完成对物体的拍摄
而且激光扫描的精度是非常高的
可以达到50米
小于毫米级别的误差
由于它具有快速的拍摄性能
与实际的拍摄物体不接触
可以实时动态主动的去获取
被拍摄物体的具体场景
所以他是一个非常实用的设备
可以被用于
获取高精度高分辨率的
数字地形模型
下面是主要的三款分类
包括手持式的三维扫描仪
和车载和地面扫描仪
以及基于飞行平台的三维扫描仪
这里的扫描仪是指激光扫描仪
我想问同学们
以上三款激光扫描仪
哪一款测量的精度高
有的同学说
其实我们可以看到
在飞行平台上
由于测量的距离非常远
基本上几百米上千米都有
还有几公里的
这种远距离的测量
激光照射的物体再反射回来
而且飞行平台在高速运动
那么它的测量精度
应该不高
反而是手持三维扫描仪
由于它是近距离
非常细致的
测量物体的表面
那么它的精度应该最高
而车载平台或者地面平台
介于两者之间
我想问第二个问题
以上三类激光扫描仪
哪一款比较适合
案件现场的拍摄
有的同学答对了
对了
是车载或者地面式的
因为它测量距离不远不近
刚好适于我们日常生活中的场景
下面我们讲一讲
三维激光扫描仪的工作原理
三维扫描仪是通过激光测距仪
和测角仪系统组合成的
自动化快速的测量系统
可以用于复杂的现场
和空间对象的测量
基于地面的激光扫描仪
最远距离可以达到1000多米
那么它最高的扫描频率
可以达到每秒几十万点
纵向扫描角接近90度
那么横向可以进行
360度的全方位扫描
而且他的扫描产生的数据
可以无线传输到
我们的计算机里
点云数据经过计算机处理后
结合CAD
可快速重构出
被测物体的三维模型
及线、面、体空间等
各种制图的数据
它的主要原理
就是由测距系统
和测角系统构成
如内置摄像机
以及双轴补偿器等等
它的工作原理是
通过测距系统
获取扫描仪到物体的距离
然后通过测角系统
获取扫描仪到待测物体的
水平角和垂直角
我们上一节也讲了
这种空间的极坐标
一个是距离
另外两个参数是水平角和垂直角
根据这三个参数计算出
待测物体的三维坐标信息
那么通过连续的
水平和垂直的扫描
可以对空间一定范围内
进行三维测量
从而形成一个
具有丰富点云数据的
三维彩色模型
那么这个就是它的三角测距法
其中我们可以看到
激光发射器Laser发射出一束光
我们可以看到激光发射器Laser
发射出一束激光
照射到待测物体Object
然后光会在物体上进行反射
反射到我们的图像接收器Imager
这时候照射角度
β是已知的
而发射器和接收器之间的距离
也是已知的
那么通过三角关系
我们就可以计算出
发射器到物体之间的距离d
这是我们三维激光扫描仪的
一个拍摄的实例
那么在拍摄过程中
我们可以看到
上面一幅图
是把三维扫描仪
放在大楼的正面地面上
对它进行一个扫描
那么它做水平扫描的同时
也做垂直扫描
我们可以看到
黄色线条指出的半圆
这就是三维激光扫描仪的位置
那么在这一点上
激光扫描仪获取了整个楼的
正面信息
获取到了整个楼面的
所有的点云数据
这些点云
它是具有空间位置的
所以我们可以把正面图
转移一个角度
通过下面的顶视图
来观察它
也就是说点云数据
是可以从多个角度进行观察的
点云数据目前主要应用在
设备部件的制造
质量的检查形变
多元化的视觉
以及三维卡通的制作等等
那么国际标准组织
也对现在新兴的点云压缩技术
开展了组织讨论
以确定基于点云数据的压缩标准
MPEG大家知道吧
我们常见的大部分视频格式
是MPEG运动图像专家组
由这个小组他们来制定的
目前MPEG也正在制定
基于点云的压缩标准
那么主要是基于几何的点云压缩
基于几何的点云压缩
又包括基于激光雷达
也就是我们三维激光扫描仪的
点云压缩
以及表面点云压缩
还有一种分支是基于视频的
点云压缩
那么以上就是激光扫描仪获取
被测物体的点云
以及点云的最新发展现状
谢谢大家
-1.1 绪论（上）
--1.1绪论（上）
-1.2 绪论（下）
-第1章测试
-2.1 光照不良图像增强处理（上）
-2.2 光照不良图像增强处理（下）
-第2章习题
-3.1图像超分辨率重建技术概述
-3.2基于插值的图像超分辨率重建
-3.3基于深度学习的图像超分辨率重建之神经网络
-3.4基于深度学习的图像超分辨率重建
-3.5基础知识介绍
-3.6压缩感知与超分辨率重建
-3.7基于压缩感知字典学习的超分方法
-第3章测试一
-第3章测试二
-4.1引言-什么是HDR图像
-4.2 概述-HDR图像处理的研究内容
-4.3HDR图像获取—多曝光融合
-4.4色调映射基础
-第4章测试题
-5.1图像水印技术概述
-5.2图像单水印技术
-5.3图像双水印技术
-第5章测试题
-6.1图像检索概述
-6.2词袋(BOW)特征描述
-6.3VLAD特征编码
-6.4PCA降维
--6.4PCA降维
-7.1 监控视频编码的作用
-7.2 监控视频编码的标准
-7.3 监控视频编码标准
-第7章测试
-8.1运动目标检测
-8.2运动目标跟踪
-第8章测试题
-9.1高光谱图像基础知识
-9.2高光谱图像的应用
-9.3高光谱图像处理
-第9章测试题
-10.1现勘足迹的基本知识
-10.2现勘足迹提取方法
-10.3结构光测量技术概况
-10.4结构光提取原理
-10.5现勘三维现场重建技术
-10.6基于二维图像的三维现场重建
-10.7基于深度信息的三维现场重建
-10.8应用案例
--10.8应用案例
-第10章测试题
-11.1研究背景与意义
-11.2图像预处理技术
-11.3基于LBP纹理的鞋印检索
-11.4基于SIFT特征的鞋印检索
-第11章测试题
-12.1什么是案件的智能串并？
-12.2实现智能串并案的机遇与挑战
-12.3智能串并案的实现策略与方案
-12.4真实案件智能串并的实现
-第12章测试题
-13.1刑侦模拟画像概述
-13.2 刑侦模拟画像计算机辅助系统
-13.3刑侦模拟画像计算机辅助系统：两维三维画像辅助
-第13章测试题
