如何在目标像素上获得良好的3D数据

介绍

您要成像的对象的像素之间的亮度级别可能有很大不同，并且必须满足以下两个条件Zivid相机才能计算距离：

  1. 像素的亮度必须在传感器的可测量范围内，即大于0且小于255。由于该范围之外的所有值都被分配为最低或最高可能值，因此，如果亮度为0或255，则无法区分真实的像素强度。例如，如果亮度显示为255，则实际值可能是255，275或10000。

  2. The signal to noise ratio of the projected pattern in that pixel must be large enough for the camera to decode the signal. It must also be small enough so that the peak-to-peak intensity of that signal can be captured within the dynamic range of the camera. This means that the camera must be able to distinguish a difference when the projected light is on and off.

通过颜色评估像素的曝光

这些条件应通过调整像素的曝光使像素中的颜色值介于32到255之间来满足。为了使图像中所有目标像素都满足这些条件，可能需要使用HDR功能，该功能可以让您 一次性优化图像中的某些亮度区域的曝光条件。

备注

为了获得良好的SNR，请尝试将每个颜色通道的RGB值保持在32到255之间。

在对特定像素或有限的区域进行3D数据优化时，可以使用Zivid Studio中的2D视图。 如下图所示，通过将鼠标悬停在目标区域上方（用红十字标记），像素XYZ坐标、RGB和SNR的信息将显示在左下角。

小心

默认的 Color Mode 是 Automatic，当使用不同采集设置的多采集HDR捕获时，它等同 于 ToneMapping 的设置。色调映射（Tone mapping）会修改像素值 。 Gamma 和 Color Balance 设置也会修改像素值。

因此，如果需要使用RGB值来评估3D质量，您必须在将 Color Mode 设置为 UseFirstAcquisition 或 Automatic 的情况下，一次评估一个采集项。此外，您还必须将 Gamma 和 Color Balance 增益设置为1.0。

感兴趣的像素

选定像素的RGB值将与直方图视图中具有相似RGB值的其他像素合并在一起。如上图所示，像素 (783, 526) 具有：

  • 红色通道数值为224

  • 绿色通道数值为238

  • 蓝色通道数值为215

  • SNR为103.8

这些RGB值表明该像素位于直方图的右上半部分，介于32和255之间，因此被认为是曝光良好的像素。此外，我们可以看到95.1%的图像位于突出显示的32到255之间，这意味着几乎整个图像都曝光良好，具有良好的3D质量。

通过SNR评估像素的曝光

The second way to evaluate the pixels is by SNR value. The Noise Removal Filter utilizes this method to filter out the points. While the RGB color values represent a measure of the average brightness of a 3D capture, the SNR tells us something about the quality and confidence of the 3D data. There is a strong relationship between RGB color values and the SNR values. SNR should be above 7 to yield good precision. However, an SNR lower than 7 can be common for dark and specular objects and in the presence of strong ambient light. A low SNR value means the pixel will be noisier from measurement to measurement and between pixel-to-pixel.

备注

为了获得良好的3D精度，SNR应高于7。

进一步阅读

继续阅读话题： 处理高光和闪亮的物体。