CN102322822A - 一种三频彩色条纹投影三维测量方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种三频彩色条纹投影三维测量方法：使计算机生成彩色条纹图，将该彩色条纹图经数字投影仪投影至被测物面，彩色CCD在另一角度拍摄变形彩色条纹图，将含高频条纹的颜色通道与含中频条纹的颜色通道相减得到高、低频复合的条纹图；继而进行分解，分离高、中载频分量；同理，将含中、低频率分量的颜色通道相减，再进行分解得到中、低载频分量；以二维短时傅立叶变换解调得到的高、中、低各载频分量包裹相位，按低、中、高载频分量依次完成包裹相位展开，得到高频载频项的展开相位，由此展开相位恢复物体高度。该测量方法采用三频彩色条纹投影技术，形成基于单帧拍摄的全场三维测量技术，可以快速实现动态物体的全场三维轮廓测量。

Description

一种三频彩色条纹投影三维测量方法

技术领域

本发明属于光学检测领域，涉及一种三维轮廓的光学检测方法，特别是一种三频彩色条纹投影三维测量方法。

背景技术

动态物体的三维测量在工业生产、国防安全、医学研究、生活娱乐等众多领域具有广阔的应用前景，例如产品质量的在线检测、医疗修复手术、人脸识别、数字媒体等。

为了实现动态物体快速精确的三维测量，通常采用多摄像机拍摄的立体视觉方法和条纹投影的结构光方法。立体视觉技术由于存在立体匹配的不确定性使测量精度较低，多个摄像机也增加的硬件成本。条纹投影方法目前主要采用灰度复合条纹和彩色条纹投影两种途径。灰度复合条纹投影法将几种载频条纹组合在灰度条纹中，傅立叶变换用以提取各载频项的包裹相位，采用不同的去包裹算法将相位展开，该方法由于不同载频之间的频谱混叠限制了其测量范围。彩色条纹投影增加了条纹信息，然而被测物体的颜色、投影仪和CCD之间的颜色耦合严重影响测量精度。采用滤光片和彩色3-CCD可以从硬件角度消除颜色耦合，但采用滤光片极大地削弱了光强，选用彩色3-CCD增加了成本。数字投影仪用于彩色三步相移条纹投影，借助旋转色轮快速切换三帧相移条纹图，避免了彩色的颜色耦合问题，但是该方法主要有两点不足：一是受旋转色轮切换速率的限制，难以测量高速运动的物体；二是相位的展开在空域进行，算法复杂、可靠性低。

文献(Zhou X，Zhao H，Zhang PF.Optical 3D shape measurement for dynamicobj ect using color fringe pattern proj ection and empirical mode decomposition.Europe Optical Metrology International Symposium，Proc of SPIE，Vol.7389，Munich，Germany，2009)提出了一种三频彩色条纹投影的三维测量方法。该方法采用三种频率的彩色正弦条纹投影到物体表面，并采用一维EMD方法进行频率分离，利用Hilbert变换提取相位信息，最后采用变精度去包裹方法得到高频条纹的展开相位。该方法作为解决动态测量的一种思路是可取的，但真正测量动态物体还是比较困难的，原因在于：

1)所述方法均采用一维信号处理技术，即把条纹看作是若干行信号的简单叠加(见该文献2.2.2节)。包括条纹投影方向、EMD分解方法、Hilbert变换均为一维方法。而待分析的变形条纹图为二维图像，一维处理方法忽略了局部像素各个方向上的关联关系，因此处理效果较差。比如在物体高度变换剧烈的区域会出现较大误差，且误差沿处理方法扩展(见该文献图7，人脸石像的边缘及五官边缘有较大的横向扩展误差)。

2)所述一维EMD颜色解耦算法(见该文献2.2.2节)只考虑了去除其他载频分量的颜色串扰，而没有考虑背景光强变化造成的频谱混叠问题，导致相位求解精度下降。同时，一维EMD分解方法由于不能利用二维图像灰度信息，使极值点的提取极易受到噪声的干扰，导致严重的误差(见该文献图5，分离出的三个条纹分量在人脸石像的边缘有明显的拉线现象)。

3)所述的Hilbert变换数一维信号处理方法，不适用于二维变形条纹，同时条纹固有的高次谐波混叠导致相位结果中有明显的波纹现象(见该文献图7(c))。

因此，zhou等在文献中提出的方法具有明显的缺陷，也没有给出动态物体的测量结果。

发明内容

本发明的目的在于克服上述现有技术的缺点，提供一种三频彩色条纹投影三维测量方法，该测量方法采用三频彩色条纹投影技术和二维信号处理手段，形成基于单帧拍摄的全场三维测量技术，可以快速实现动态物体的全场三维轮廓测量。

本发明的目的是通过以下技术方案来解决的：

该种三频彩色条纹投影三维测量方法为：计算机生成彩色条纹图，其RGB三个颜色通道分别由低、中、高三种载频的正弦条纹生成，RGB三个颜色通道对应的三个正弦条纹的载频频率高低排列顺序是任意的，高、中及中、低载频大小之比均大于2且小于10；将该彩色条纹图经数字投影仪的RGB三个彩色通道同时投影至被测物面，彩色CCD在另一角度拍摄变形彩色条纹图，将变形彩色条纹图中含高频条纹的颜色通道与含中频条纹的颜色通道相减以消减背景光强，得到高、低频复合的条纹图；继而用二维经验模式分解BEMD进行分解，分离高、中载频分量；同理，将含中、低频率分量的颜色通道相减，得到中、低频复合的条纹图，用二维经验模式分解BEMD分解得到中、低载频分量；以二维短时傅立叶变换解调得到的高、中、低各载频分量包裹相位，最后以变精度去包裹算法按低、中、高载频分量依次完成包裹相位展开，得到高频载频项的展开相位，由此展开相位恢复物体高度。

上述彩色条纹图中的正弦条纹分布方向包括水平、竖直和倾斜三种。

进一步的，将上述变形条纹图RGB三分量两两相减以消除背景光强分布，具体方法按照如下步骤进行：

第一步，由24位彩色变形条纹图RGB三通道得到三幅条纹图；

第二步，B、G条纹图相减，得到复合频率条纹图，进而用二维经验模式分解BEMD对其分解，得到BIMF1分量和BIMF2分量，分别对应高频和中频分量；

第三步，R、G条纹图相减，得到复合频率条纹图，使用二维离散小波变换降噪，以去除其中残留的高频条纹分量，再用二维经验模式分解BEMD对其分解，得到BIMF1分量和BIMF2分量，则分别对应中频和低频分量；

经过上述步骤，使彩色条纹图全局的高、中、低各载频分量彻底分开，实现颜色解耦。

以上在实施二维经验模式分解BEMD时，采用形态学方法找寻条纹图极值点，采用二维自适应移动平均算法构造上、下包络曲面。具体如下：

首先定义条纹图的脊线和谷线为极值点，接着采用如下迭代方法找寻脊线和谷线：

1)对彩色条纹图进行二值化，采用细化方法找寻脊线，作为它们的初始值；

2)使用梯度法计算脊线法线方向，并沿法线方向找寻局部极值点，利用膨胀和细化算法连接这些极值点，作为新的脊线；

3)重复步骤1)至2)直到两次脊线位置差值小于预先设定的参数，由此得到极大值点分布图；

4)采用相反的二值化并重复上述步骤1)至3)得到谷线，即极小值点分布图。

进一步构造彩色条纹图上、下包络曲面，方法如下：

a)首先对极大值点分布图采用欧式距离变换，将其分割为若干小区域；

b)将每个小区域中的像素值用该小区域中的极大值点代替，形成粗糙的条纹图上包络曲面；

c)对于小区域中的每个像素点，以该小区域内最远两像素点距离为该像素点的窗口半径参数，则每个小区域的像素点都得到不用于其它小区域的窗口半径参数；

d)以此半径参数对步骤b)中粗糙的条纹图上包络曲面进行变窗口自适应二维移动平均，得到光滑的上包络曲面；

e)同理，对极小值图采用上述步骤步骤a)至d)得到光滑的下包络曲面。

本发明具体具有以下几点有益效果：

(1)本发明采用三频彩色条纹投影技术，形成基于单帧拍摄的全场三维测量技术，为纹理无特征、形状不规则的动态复杂物体三维测量提供了新方法。

(2)本发明采用二维信号处理技术，提出基于二维经验模式分解BEMD的频率分离方法和二维傅里叶变换的相位解调方法，有效的解决了已有一维EMD方法的抗噪声能力差和相位提取精度低的问题，从而实现了彩色变形条纹图的无失真颜色解耦。

(3)本发明提出了二维形态学BEMD，有效的解决了传统BEMD在极值点提取时不稳定的困难，提高了分解的可靠性。

附图说明

图1(a)为本发明的实验装置图；

图1(b)为光路原理图；

图2为彩色变形条纹图；

图3为变形条纹图Red(a)、Green(b)、Blue(c)通道图像及EMD分离的低(d)、中(e)、高(f)载频项；

图4为低(a)、中(b)、高(c)精度的包裹相位与低(d)、中(e)、高(f)精度的展开相位；

图5为人脸石膏像(a)以及用本发明方法如(b)、FTP如(c)、四步相移法如(d)恢复的相位分布；

图6为真人脸连续变化表情的三维测量，图中为三频彩色条纹；

图7为模拟载频条纹图，其中(a)为模拟条纹图，(b)为模拟相位分布图；

图8为形态学BEMD算法模拟：其中(a)为二值化图；(b)为脊线迭代寻找；(c)为欧式距离变换；(d)为粗糙上包络曲面；(e)为窗口半径分布；(f)为平滑上包络曲面；(g)为上下包络面和均值曲面；

图9为本发明的基本原理框图。

具体实施方式

本发明的三频彩色条纹投影三维测量方法为：使计算机生成彩色条纹图，其RGB三个颜色通道分别由低、中、高三种载频的正弦条纹生成，RGB三个颜色通道对应的三个正弦条纹的载频频率高低排列顺序是任意的，高、中及中、低载频大小之比均大于2且小于10；并且所述彩色条纹图中的正弦条纹分布方向包括水平、竖直和倾斜三种。将该彩色条纹图经数字投影仪的RGB三个彩色通道同时投影至被测物面，彩色CCD在另一角度拍摄变形彩色条纹图，将变形彩色条纹图中含高频条纹的颜色通道与含中频条纹的颜色通道相减以消减背景光强，得到高、低频复合的条纹图。所述变形条纹图RGB三分量两两相减以消除背景光强分布，具体方法按照如下步骤进行：

第一步，由24位彩色变形条纹图RGB三通道得到三幅条纹图；

第二步，B、G条纹图相减，得到复合频率条纹图，进而用二维经验模式分解BEMD对其分解，得到BIMF1分量和BIMF2分量，分别对应高频和中频分量；

第三步，R、G条纹图相减，得到复合频率条纹图，使用二维离散小波变换降噪，以去除其中残留的高频条纹分量，再用二维经验模式分解BEMD对其分解，得到BIMF1分量和BIMF2分量，则分别对应中频和低频分量；

经过上述步骤，使彩色条纹图全局的高、中、低各载频分量彻底分开，实现颜色解耦。

经过以上颜色解耦后，用二维经验模式分解BEMD进行分解，分离高、中载频分量；在实施二维经验模式分解BEMD时，采用形态学方法找寻条纹图极值点，采用二维自适应移动平均算法构造上、下包络曲面。具体为如下：

首先定义条纹图的脊线和谷线为极值点，接着采用如下迭代方法找寻脊线和谷线：

1)对彩色条纹图进行二值化，采用细化方法找寻脊线，作为它们的初始值；

2)使用梯度法计算脊线法线方向，并沿法线方向找寻局部极值点，利用膨胀和细化算法连接这些极值点，作为新的脊线；

3)重复步骤1)至2)直到两次脊线位置差值小于预先设定的参数，由此得到极大值点分布图；

4)采用相反的二值化并重复上述步骤1)至3)得到谷线，即极小值点分布图。

进一步构造彩色条纹图上、下包络曲面，方法如下：

a)首先对极大值点分布图采用欧式距离变换，将其分割为若干小区域；

b)将每个小区域中的像素值用该小区域中的极大值点代替，形成粗糙的条纹图上包络曲面；

c)对于小区域中的每个像素点，以该小区域内最远两像素点距离为该像素点的窗口半径参数，则每个小区域的像素点都得到不用于其它小区域的窗口半径参数；

d)以此半径参数对步骤b)中粗糙的条纹图上包络曲面进行变窗口自适应二维移动平均，得到光滑的上包络曲面；

e)同理，对极小值图采用上述步骤步骤a)至d)得到光滑的下包络曲面。

同理，将含中、低频率分量的颜色通道相减，得到中、低频复合的条纹图，用二维经验模式分解BEMD分解得到中、低载频分量；以二维短时傅立叶变换解调得到的高、中、低各载频分量包裹相位，最后以变精度去包裹算法按低、中、高载频分量依次完成包裹相位展开，得到高频载频项的展开相位，由此展开相位恢复物体高度。

以下结合附图对以上本发明所述的三频彩色条纹投影三维测量方法做进一步详细描述：

本发明采用图1(a)所示的实验装置图，图1(b)所示的是光轴交叉型光路结构，y轴垂直于纸面，投影仪和CCD光心的连线与参考平面平行，L为投影仪光心到参考平面的距离，d为投影仪光心与CCD光心之间的距离。

用计算机生成式(1)所示的三频正弦条纹，并将其分别调制在投影仪的R、G、B三个通道中，形成三频彩色正弦条纹图。

$\left[\begin{array}{c}R(x,y)\\ G(x,y)\\ B(x,y)\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}{a}_r\\ a_g\\ a_b\end{array}\right]+\left[\begin{array}{c}{b}_r\cos \left(2{\mathrm{\πf}}_{r}x\right)\\ b_g\cos \left({2\mathrm{\πf}}_{g}x\right)\\ b_b\cos \left(2\mathrm{\π}{f}_{b}x\right)\end{array}\right],---\left(1\right)$

式中{a_i，i＝r，g，b}分别为三频正弦条纹的均值；{b_i，i＝r，g，b}为条纹对比度；{f_i，i＝r，g，b}为载频频率，并假定f_r＜f_g＜f_b。投投影仪将三频彩色正弦条纹图投影到被测物表面，彩色CCD从另一角度拍摄被物体高度调制的彩色变形条纹图，考虑商用投影仪和CCD的颜色耦合，彩色变形条纹图的光强分布表示为：

式(2)中{C_ij≤1，i，j＝r，g，b}为R、G、B通道之间的耦合系数且{C_ij＝1，i＝j}，{C_ij∈[0.1，0.3]，i≠j}；{r_i(x，y)，i＝r，g，b}分别为被测物体对红、绿、蓝三种颜色的反射率；{n_i(x，y)，i＝r，g，b}为高频噪声；

为物体高度调制相位分布。当L＞＞h(x，y)时，它与高度有如下关系：

为参考面的相位分布。可见只要精确获取了高频载频项的展开相位，就能恢复物体高精度的轮廓信息。三频彩色条纹投影轮廓术的基本原理如图9。

背景消减及基于BEMD的颜色解耦和载频分离

BEMD

BEMD自适应地将信号中所含的二维基本模式分量(BIMF)按频率从高到底的顺序依次提取出来，BIMF满足条件：①极值点个数相等或者至多不相差一个；②局部均值为零。对于给定的信号f(x，y)，BEMD实现过程为：

(1)采用方法找f(x，y)的所有局部极值大点M_i，i＝1，2，...，和局部极小值点m_i，i＝1，2，...；

(2)采用自适应二维移动平均算法得到局部极大值的上包络曲面M(x，y)，局部极小值的下包络曲面m(x，y)；

(3)计算f(x，y)的局部均值曲面e(x，y)＝[M(x，y)+m(x，y)]/2；

(4)从f(x，y)中减去e(x，y)：h(x，y)＝x(x，y)-e(x，y)；

(5)重复步骤(1)～(4)，直至h(t)为一个IMF，记作c₁(x，y)；

(6)从f(x，y)中减去c₁(x，y)，得到剩余值序列r₁(x，y)：r₁(x，y)＝x(x，y)-c₁(x，y)；重复上面五步，依次可得第2、第3直至第n个IMF，当满足预定的停止准则停止处理。

在上述BEMD步骤中，采用形态学方法找寻条纹图极值点，并利用二维自适应移动平均算法构造上、下包络曲面。具体为，首先定义条纹图的脊线和谷线为极值点，接着采用如下迭代方法找寻脊线和谷线：

1)对条纹图进行二值化，采用细化方法找寻脊线，作为它们的初始值。

2)使用梯度法计算脊线法线方向，并沿法线方向找寻局部极值点，利用膨胀和细化算法连接这些极值点，作为新的脊线。

3)重复1)～2)步直到两次脊线位置差值小于预先设定的参数。

由此得到极大值点分布图。对采用相反的二值化并重复上述步骤可得到谷线，即极小值点分布图。在此基础上，进一步构造条纹图上、下包络曲面，方法如下：

1)首先对极大值图采用欧式距离变换，将其分割为若干小区域。

2)将每个小区域中的像素值用该区域中的极大值点代替，形成粗糙的条纹图上包络曲面。

3)对于区域中的每个像素点，以该区域内最远两像素点距离为该像素点的窗口半径参数，则每个区域的像素点都得到不用于其它区域的窗口半径参数。

4)以此半径参数对2中粗糙包络面进行变窗口自适应二维移动平均，得到光滑的上包络曲面。

同理，对极小值图采用上述步骤可得到光滑的下包络曲面。

背景消减及基于BEMD的颜色解耦和载频分离

在彩色条纹投影中，被测物表面的颜色严重影响测量精度，为此，通过标定技术，建立各颜色通道的光强分布查找表初步校正条纹均值和对比度。进一步，根据方法精确的校正均值和对比度。对CCD获取的如式(2)所示的彩色变形条纹图，令A(x，y)＝r_i(x，y)a_i，B_i(x，y)＝r_i(x，y)b_i，(i＝r，g，b)，并进行以下处理：

(1)校正条纹的均值和对比度；

假设R、G、B通道条纹图的均值分别为m_r，m_g，m_b，以G通道条纹均值和对比度为基准，先采用下式校正R、B通道条纹的均值：

$\left[\begin{array}{c}{g}_{1r}(x,y)\\ g_{1g}(x,y)\\ g_{1b}(x,y)\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}{g}_r(x,y)\\ g_g(x,y)\\ g_b(x,y)\end{array}\right]+\left[\begin{array}{c}{m}_g-m_r\\ 0\\ m_g-m_b\end{array}\right],---\left(6\right)$

{g_1i，i＝r，g，b}是经过均值校正后的各通道条纹分布，均值都为m_g，设它们的方差分别为d_r，d_g，d_b；再采用式(7)校正条纹对比度：

$\left[\begin{array}{c}{g}_{2r}(x,y)\\ g_{2g}(x,y)\\ g_{2b}(x,y)\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}[g_{1r}(x,y)-m_g]\frac{d_g}{d_r}\\ g_{1g}(x,y)\\ [g_{1b}(x,y)-m_g]\frac{d_g}{d_b}\end{array}\right]+\left[\begin{array}{c}{m}_g\\ 0\\ m_g\end{array}\right],---\left(7\right)$

经校正后，各通道条纹的背景项和条纹对比度几乎相等。

消减背景

用傅立叶变换解调条纹相位时，条纹背景的干扰限制了测量范围，影响测量精度。本发明在上述的基础上，采用通道条纹图相减，消减背景。将变形彩色条纹图中含高频条纹的颜色通道与含中频条纹的颜色通道相减以消减背景光强，得到高、低频复合的条纹图。继而用二维经验模式分解(BEMD)进行分解，分离高、中载频分量。同理，将含中、低频率分量的颜色通道相减，得到中、低频复合的条纹图，用BEMD分解得到中、低载频分量。具体实现为：

①用高频分量减去低频分量：

②用中频分量减去低频分量：

采用BEMD分离各载频项

对降噪后的High_Low(x，y)进行BEMD分解，第一个IMF即为高频载频项

残余分量混有低频载频项和少量耦合的中频载频项；同样地，对降噪后的Mid Low(x，y)进行BEMD分解，第一个IMF为中频载频项：

残余分量就为低频载频项：

解调各载频项的相位；

BEMD自适应地将各载频项分离出来，既消减了背景，又解除了颜色的耦合，以二维短时傅立叶变换解调得到的高、中、低各载频分量包裹相位，最后以变精度去包裹算法按低、中、高载频分量依次完成包裹相位展开，得到高频载频项的展开相位。由此展开相位可恢复物体高度。

实施例：

为了分析本发明方法的测量精度，在静态条件下，以一个人脸石膏像(如图5(a)所示)作为测量对象，比较本方法(如图5(b))与四步相移法(如图5(d))、传统FTP的测量结果(如图5(c))。实验装置如图1所示，用分辨率为1024×768像素的液晶投影仪投影一幅三频彩色正弦条纹图(R、G、B条纹的像素周期分别为81 pixels，27 pixels，9 pixels)至物体表面，图2显示了CCD拍摄的512×512 pixels的三频彩色变形条纹图。

采用本发明提出的方法对三频彩色变形条纹图处理，为了更好说明该种方法，给出了较详细的中间结果。EMD分离的各载频项如图3，其中(a)～(c)分别是变形图中R、G、B通道图像，(d)～(f)是分离的结果。傅立叶变换解调出各载频项的相位及采用变精度去包裹算法展开的相位如图4(a)～(f)所示，恢复的相位结果如图5(b)所示。

同时采用本发明对真人脸表情进行了实测，得到了连续变换表情的三维轮廓，如图6所示。

为验证本发明提出的形态学BEMD算法，利用图7所示的模拟条纹图进行计算，得到的结果如图8(a)～(g)所示。

Claims (6)

1.一种三频彩色条纹投影三维测量方法，其特征在于，计算机生成彩色条纹图，其RGB三个颜色通道分别由低、中、高三种载频的正弦条纹生成，RGB三个颜色通道对应的三个正弦条纹的载频高低排列顺序是任意的，高、中及中、低载频大小之比均大于2且小于10；将该彩色条纹图经数字投影仪的RGB三个彩色通道同时投影至被测物面，彩色CCD在另一角度拍摄变形彩色条纹图，将变形彩色条纹图中含高频条纹的颜色通道与含中频条纹的颜色通道相减以消减背景光强，得到高、低频复合的条纹图；继而用二维经验模式分解BEMD进行分解，分离高、中载频分量；同理，将含中、低频率分量的颜色通道相减，得到中、低频复合的条纹图，用二维经验模式分解BEMD分解得到中、低载频分量；以二维短时傅立叶变换解调得到的高、中、低各载频分量包裹相位，最后以变精度去包裹算法按低、中、高载频分量依次完成包裹相位展开，得到高频载频项的展开相位，由此展开相位恢复物体高度。

2.根据权利要求1所述的三频彩色条纹投影三维测量方法，其特征在于，所述彩色条纹图中的正弦条纹分布方向包括水平、竖直和任意倾斜三种。

3.根据权利要求1所述的三频彩色条纹投影三维测量方法，其特征在于，将所述变形条纹图RGB三分量两两相减以消除背景光强分布，具体方法按照如下步骤进行：

第一步，由24位彩色变形条纹图RGB三通道得到三幅条纹图；

第二步，B、G条纹图相减，得到复合频率条纹图，进而用二维经验模式分解BEMD对其分解，得到BIMF1分量和BIMF2分量，分别对应高频和中频分量；

第三步，R、G条纹图相减，得到复合频率条纹图，使用二维离散小波变换降噪，以去除其中残留的高频条纹分量，再用二维经验模式分解BEMD对其分解，得到BIMF1分量和BIMF2分量，则分别对应中频和低频分量；

经过上述步骤，使彩色条纹图全局的高、中、低各载频分量彻底分开，实现颜色解耦。

4.根据权利要求1所述的三频彩色条纹投影三维测量方法，其特征在于，在实施二维经验模式分解BEMD时，采用形态学方法找寻条纹图极值点，采用二维自适应移动平均算法构造上、下包络曲面。

5.根据权利要求4所述的三频彩色条纹投影三维测量方法，其特征在于，首先定义条纹图的脊线和谷线为极值点，接着采用如下迭代方法找寻脊线和谷线：

1)对载频条纹图进行二值化，采用细化方法找寻脊线，并作为初始位置；

2)使用梯度法计算脊线法线方向，并沿法线方向找寻局部极值点，利用膨胀和细化算法连接这些极值点，作为新的脊线；

3)重复步骤1)至2)直到两次脊线位置差值小于预先设定的参数，由此得到极大值点分布图；

4)采用相反的二值化并重复上述步骤1)至3)得到谷线，即极小值点分布图。

6.根据权利要求5所述的三频彩色条纹投影三维测量方法，其特征在于，进一步构造彩色条纹图上、下包络曲面，方法如下：

a)首先对极大值点分布图采用欧式距离变换，将其分割为若干小区域；

b)将每个小区域中的像素值用该小区域中的极大值点代替，形成粗糙的条纹图上包络曲面；

c)对于小区域中的每个像素点，以该小区域内最远两像素点距离为该像素点的窗口半径参数，则每个小区域的像素点都得到不用于其它小区域的窗口半径参数；

d)以此半径参数对步骤b)中粗糙的条纹图上包络曲面进行变窗口自适应二维移动平均，得到光滑的上包络曲面；

e)同理，对极小值图采用上述步骤步骤a)至d)得到光滑的下包络曲面。

Images