CN101089551A - 一种基于二维编码的三维形貌测量方法 - Google Patents

Abstract

一种基于二维编码的三维形貌测量方法，首先制备N片光栅，光栅采用棋盘式的方格划分；再投影光栅及拍摄图片，然后对图片进行解码，得到每个方格实际的二维坐标向量；最后对二维坐标向量进行立体匹配，获得测量空间信息。本发明方法的编码是在Gray编码的基础上建立起来的一种二维编码技术。编码光栅由不同的灰度值叠加调制而成。投射光束通过光栅投影在物体表面形成结构光，被测物体的空间信息经过结构光编码成为条纹图形。经过译码和相位计算获得每个空间点的编码信息和相位信息，获得测量空间信息。在匹配的过程中，由一定算法进行特征点的提取及特征点的匹配，从而确定空间坐标定。该测量方法简单、有效、可靠，且抗干扰能力强。

Description

一种基于二维编码的三维形貌测量方法

技术领域

本发明属于逆向工程测量领域，具体涉及一种基于二维编码的三维形貌测量方法。

背景技术

双目式光栅投影结构光测量方法是目前比较先进的一种测量方法，它结合了结构光法和立体视觉法，投射光束通过光栅投影在物体表面形成结构光，被测物体的空间信息经过结构光编码成为条纹图形，这些变形条纹由与投影仪中心成一定角度的两台CCD摄像机记录，根据记录的一系列投影光栅对测量空间的每个空间点进行编码，经过译码和相位计算获得每个空间点的编码信息和相位信息，从而确定其空间位置，获得测量空间信息。编码方法在结构光投影法的数据获取中起着至关重要的作用，编码技术的好坏直接影响着系统的测量精度、速度和可靠性。

目前，常用的编码方法有以下几种：第二代图象编码方法、分形编码、基于模型编码和小波编码、Gray编码，而在光学测量中空间编码主要采用二进制编码和Gray编码两种。Gray编码是现在研究中常用的编码方法。目前常用的Gray编码方法只是实现一维的图像信息编码，无法实现二维的图像编码，且编码效率不高，使得整个测量系统的编码精度不高。

本发明编码技术是在Gray编码技术上发展起来的，克服了传统的Gray编码的一些缺点，充分发挥Gray编码优势。这种编码方法可以实现二维的测量。我们采用棋盘式的方格，利用不同的图像灰度值来对经过结构光照射下的物体投影进行编码，将图象划分成N＝n×n大小互不重叠的子块，可选用适当的灰度级来近似代表子块内各象素原来的灰度。从而实现在水平和竖直方向上图像的信息的获取。取每一个方格的中心作为这个区域上的点，主要是通过两个方向上的Gray编码值来实现图像点的对应，经过译码和相位计算获得每个空间点的编码信息和相位信息，从而确定其空间位置，获得测量空间信息。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于二维编码的三维形貌测量方法，该方法可以实现对二维图像的编码，具有测量精度高、易实现匹配、速度快和可靠性强的优点。

本发明提供的基于二维编码的三维形貌测量方法，其步骤包括：

(1)按照下述过程制备N片光栅：

光栅采用棋盘式的方格划分，第i片光栅的方格数为4i，i＝1至N，N为光栅的数目；先在光栅方格的X方向和Y方向上进行选定的两个灰度级别的叠加，灰度级别范围为0-255，并设定所选的两个灰度级为：0，1，形成方格内不同的灰度等级，制成第一片光栅，第二个光栅的大小和第一片相同，每一个光栅方格都是上一个的4倍，均按照X，Y方向上得灰度值进行叠加，按照这样的方法依次制得N片光栅；

(2)投影光栅及拍摄图片：

按照第一片到第N片光栅的投影次序分别对物体进行投影，并利用二台相同CCD摄像机拍摄，二台CCD摄像机的夹角范围为0-180度，获得2N幅图片；

(3)对2N幅图片进行解码：

(3.1)确定每个方格的二进制编码

取每幅图片中的方格的中心点作为像点，得到每幅图片方格上的不同编码值，并将把N幅图案叠加，并获得二台CCD摄像机所对应的叠加后的图案中每个方格所对应的编码值，对应于二进制为单位的X和Y方向的坐标；

(3.2)把二进制码换算成十进制码，得到每个方格实际的二维坐标向量；

(4)按照下述过程对上述每个方格实际的二维坐标向量进行立体匹配：

(4.1)提取二幅叠加后的图案中每个方格的特征点；

(4.2)将其中一幅叠加后的图案的特征点作为像点，每个像点对应一个二维的编码值，并在另一幅叠加后的图案上找到与其坐标相同的对应的特征点，并根据摄像机的参数确定其空间位置，获得测量空间信息。

本发明方法的编码是在Gray编码的基础上建立起来的一种二维编码技术。编码光栅由不同的灰度值叠加调制而成。投射光束通过光栅投影在物体表面形成结构光，被测物体的空间信息经过结构光编码成为条纹图形，由二台摄像机记录下来。经过译码和相位计算获得每个空间点的编码信息和相位信息，在匹配的过程中，提取特征点及进行匹配，从而确定其空间位置，获得测量空间信息。该测量方法简单、有效、可靠，且抗干扰能力强。

附图说明

图1为本发明方法的流程示意图；

图2为第一片编码光栅图；

图3为第二片光栅图；

图4为第三片光栅图；

图5为第二片光栅图；

图6为第二片光栅图；

图7为第二片光栅图；

图8为双目面结构光测量方法的原理图。

具体实施方式：

下面结合附图对本发明作进一步详细的说明。

如图1所示，本发明方法的步骤包括：

(1)制备光栅，光栅的要求为：

光栅采用棋盘式的方格划分，第一片光栅分为四个方格，第二片为十六个，第三个为4³个方格，第N个为4^N个方格，N为光栅的数目。光栅的数目可以根据需要进行选择，这里选用六片光栅。X、Y分别为方格的水平方向和竖直方向，在0-255之间设置两个灰度级别的象素，所选的两个灰度级设为：0，1。X方向上为0，1；Y方向上也为0，1，我们在方格的X方向和Y方向上进行这两个灰度级别的叠加。这里我们把每一个方格写成是(m，n)的形式，m，n分别代表X和Y方向上的二进制数。两个方向上的灰度级别相互叠加，形成方格内不同的灰度等级，制成第一片光栅。第二个光栅的大小和第一片相同，每一个光栅方格都是上一个的4倍，都是按照X，Y方向上得灰度值进行叠加。，照这样的方法依次制得如图2-7所示的六片光栅。

(2)投影光栅及拍摄图片

(2.1)通过投影仪投影第一幅光栅到被测物体，在物体表面形成变形的光栅条纹。

(2.2)这些变形条纹由与投影仪中心成一定角度的两台摄像机记录。每个摄像机记录一幅图片。

(2.3)按照第一片到第六片光栅的投影次序对物体进行投影，利用摄像机相机进行拍摄，拍摄六次，这样下来每个摄像机会拍摄到六幅图片。

(3)解码过程：

(3.1)确定每个方格的二进制编码

我们根据上一步得到的六幅图案，取方格的中心点作为像点，可以得到每幅图片方格上的不同编码值。我们把六幅图案叠加起来，第六幅图案中每个方格所对应的编码值是唯一的。编码值是一个以二进制为单位的坐标，包括X和Y方向。则每个方向上数的范围则是：0～2^N-1。最后一幅图总共有4^N个方格，把每一个方格看成是一个区域，取方格的中心点作为像点，则最后的二进制数的长度是N，N代表图象的个数。通过这些不同的Gray编码值我们可以确定每个方格的二进制值。

以P点为例，P点在图2中的编码为：(0，0)，在图7中的编码为：(100000，111100)。

(3.2)把二进制码换算成十进制码

以P点为例，P点在图2中的编码为：(0，0)，在图7中的编码为：(100000，111100)。我们可以把二进制编码转换成十进制值为：(32，60)，这是一个唯一的坐标向量，我们把每一个方格的二进制编码转换成十进制数，这样我们就得到了每个方格以十进制为坐标的唯一的的二维的坐标向量，我们通过对应的关系可以找出在另外一个图像上的具有相同的坐标的的方格，通过方格的中心点，则可以确定空间物体点的两个像点，经过译码和相位计算获得每个空间点的编码信息和相位信息，从而确定其空间位置，获得测量空间信息。

(4)立体匹配：

从双目面结构光测量方法的测量原理如图8所示，必须确定空间点在左右图像中的像点才能进行三维坐标的计算，而只有经过匹配才能获得对应像点。

(4.1)特征点的提取

取每个方格的中心点作为像点，其具体算法如下：

对数字图像{f(i，j)}的每一个像素(i，j)，分别考察其同行(同列)左右(上下)相邻n个像素(n＝3，4，…7等)的灰度变化，取这些像素与像素(i，j)间的灰度差的最小值作为特征点算子值G(i，j)。其中G(i，j)为：

G(i，j)＝min{|f(i+k，j)-f(i，j)|，k＝±3，4，...n}

取门限值THg，作如下判断：若G(i，j)≥THg，则(i，j)为特征点，{G(i，j)}为特征点图像。

(4.2)特征点的匹配

二维图像特征点提取后，接下来的关键任务是寻求左(右)图像中的每个特征点在右(左)图像中的对应点，即匹配。其具体步骤为：

(a)采用上一步提取的特征点作为像点，每个像点都有一个二维的编码值与其相对应，在另外一个CCD摄像机所成的图象上找到和它具有一样坐标的像点，找到与其匹配的特征点，这样空间物体在两个相机上的像点都可以找出来，则完成了匹配的过程。

(b)由匹配信息及摄像机的参数确定其空间位置，获得测量空间信息。

Claims (1)

1、一种基于二维编码的三维形貌测量方法，其步骤包括：

(1)按照下述过程制备N片光栅：

光栅采用棋盘式的方格划分，第i片光栅的方格数为4ⁱ，i＝1至N，N为光栅的数目；先在光栅方格的X方向和Y方向上进行选定的两个灰度级别的叠加，灰度级别范围为0-255，并设定所选的两个灰度级为：0，1，形成方格内不同的灰度等级，制成第一片光栅，第二个光栅的大小和第一片相同，每一个光栅方格都是上一个的4倍，均按照X，Y方向上得灰度值进行叠加，按照这样的方法依次制得N片光栅；

(2)投影光栅及拍摄图片：

按照第一片到第N片光栅的投影次序分别对物体进行投影，并利用二台相同CCD摄像机拍摄，二台CCD摄像机的夹角范围为0-180度，获得2N幅图片；

(3)对2N幅图片进行解码：

(3.1)确定每个方格的二进制编码

取每幅图片中的方格的中心点作为像点，得到每幅图片方格上的不同编码值，并将把N幅图案叠加，并获得二台CCD摄像机所对应的叠加后的图案中每个方格所对应的编码值，对应于二进制为单位的X和Y方向的坐标；

(3.2)把二进制码换算成十进制码，得到每个方格实际的二维坐标向量；

(4)按照下述过程对上述每个方格实际的二维坐标向量进行立体匹配：

(4.1)提取叠加后的二幅图案中每个方格的特征点；

(4.2)将其中一幅叠加后的图案的特征点作为像点，每个像点对应一个二维的编码值，并在另一幅叠加后的图案上找到与其坐标相同的对应的特征点，并根据摄像机的参数确定其空间位置，获得测量空间信息。

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