CN103729251B - 并行计算光学条纹图相位提取方法 - Google Patents
并行计算光学条纹图相位提取方法 Download PDFInfo
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Abstract
一种并行计算光学条纹图相位提取方法，所述方法使用包含多核CPU或计算机机群组成的多节点CPU的计算平台，主节点CPU完成图像读取与并行任务划分及调度；分节点CPU处理被分配的相位求解任务，并将结果传回主节点CPU；主节点CPU获取分节点计算结果并完成相位解包裹。本方法在保持了串行小波变换光学条纹图相位提取方法精度的同时，提高了数据处理速度。
Description
技术领域
本发明涉及光学图像处理，特别是一种并行计算光学条纹图相位提取方法。
背景技术
在结构光投影三维面形测量技术中，光学条纹图承载了被测物体三维面形信息，对光学条纹图高精度快速处理和信息获取是实现三维面形实时测量的关键。
常用光学条纹图的处理方法有相移法(在先技术1：郑东亮,达飞鹏.双步相移光栅投影测量轮廓术.光学学报2012,32(5):0512004)、傅立叶变换法(在先技术2：张启灿,苏显渝,曹益平等.利用频闪结构光测量旋转叶片的三维面形.光学学报,2005,25(2):207-211)和小波变换法(在先技术3：李思坤,苏显渝,陈文静.一种新的小波变换空间载频条纹相位重建方法中国激光,2010,37(12):3060-3065)。小波变换法只需要一幅变形光学条纹图就能得到物体三维面形信息，适合动态测量，且小波变换法具备局部化、多分辨率分析能力和更强的噪声抑制能力。但是小波变换的本质其实是卷积和相关计算，计算处理速度比较慢。
在先技术3中的小波变换光学条纹图像处理方法仅仅是利用了串行的计算硬件平台，数据处理过程依循行列，多尺度的顺序逐次循环计算。除了算法本身固有卷积计算耗时较长之外还存在以下缺点和不足：随着图像中所包含的频率分量的增多，为保持计算精度，选取的尺度因子数目增大，单次小波循环的计算次数增多；图形尺寸的增大会增加需要进行的小波变换次数；串行计算小波变换光学条纹图处理方法耗时较长，无法满足实时测量的需求。
发明内容
本发明的目的在于上述现有技术的不足，提供一种并行计算光学条纹图相位提取方法，本方法保持了原有串行计算小波变换光学条纹图相位提取方法精度，同时提高了数据处理速度。
本发明的技术解决方案如下：
一种并行计算光学条纹图相位提取方法，其特点在于该方法对CCD获取光学条纹图的相位提取采用多核CPU或者计算机机群的多CPU运算平台，分为主节点CPU和分节点CPU，该方法包括以下步骤：
①主节点CPU读入CCD获取的图像，并根据图像的分辨率和小波变换的尺度因子的数目，按照图像处理的行列或者是分节点CPU的个数来调度分配分节点CPU的计算任务；
②分节点CPU接收主节点CPU传递的图像，计算小波脊和相应包裹相位的任务，计算过程如下：
光学条纹图中的结构光方向，即未调制强度呈正弦变化的方向为图形的行方向，设为x方向，列方向设为y方向，光学条纹图沿结构方向的一维强度信息I'(x)与变量y无关，图像每行的强度信息如公式(1)所示：
I'(x)＝I1+I2cos(2πfx+Δφ(x)) (1)
其中，I1为背景光强度，I2为条纹的调制度，f为投影条纹的基频，Δφ(x)为由待测物体高度h信息引起的调制相位；
采用Morlet复小波对单行强度信息进行连续小波变换：
其中，W(a,b)为小波变换系数，为母波函数Ψ(x)的子波函数，a为尺度因子，b为平移因子，是ψa,b(x)的复共轭函数；
求小波变换系数W(a,b)的模|W(a,b)|，取小波变换系数矩阵第b列在所有行中的极大值点，作为小波变换脊：
ridge(b)＝max[|W(a,b)|] (3)
求得的小波脊为单行的向量，各元素的幅角即为所需的包裹相位：
3)分节点CPU将所述的包裹相位，传回主节点CPU，主节点CPU整合包裹相位，解包裹相位之后，根据测量光路的几何参数恢复待测物体形貌：
在远心光路条件下，L0＞＞h(x,y)，被测物体高度分布h(x,y)与调制相位Δφ(x,y)的关系为：
其中，L0和d为图1所示系统中的结构参量。
所述的主节点CPU读取图片之后对分节点CPU任务进行分配调度，分配调度的方法有两种：
1)任务分配调度方式一：当CCD获取的图像分辨率不大于512×512，且需要分析的小波尺度个数少于或等于60时，所述的主节点CPU将光学条纹图的一行或者一列像素的小波脊提取和相位求解作为单次计算任务发送给分节点CPU，分节点完成单次计算任务后，所述的主节点CPU接收并开始下一个计算任务直至所有计算任务完成；
2)任务分配调度方式二：当CCD获取的图像分辨率大于512×512，或需要分析的小波尺度个数多于60时，按照所用的分节点CPU数目P，将整幅图像的小波脊提取和相位求解计算任务划分为P份，主节点CPU一次性分派所有计算任务到P个分节点CPU，P个分节点CPU同时执行分派的任务，计算相应部分的小波变换脊，并求解相位，P个分节点CPU完成单次计算任务后，P个分节点CPU将所述的包裹相位，传回主节点CPU，主节点CPU整合包裹相位，解包裹之后根据测量光路的几何参数恢复待测物体形貌，直至所有计算任务完成。
本方法保持了原有串行计算小波变换光学条纹图相位提取方法精度，同时提高了数据处理速度，可用于实时测量数据处理。
附图说明
图1为小波变换三维面形测量光路及处理硬件原理图；
图2为并行计算光学条纹图相位提取方法任务调度方式一流程图；
图3为并行计算光学条纹图相位提取方法任务调度方式二流程图；
图4为本发明所取得的加速效果与硬件平台的关系；
图5为本发明所取得的加速效果与图像尺寸和小波尺度因子a个数的关系；
具体实施方式
为使本发明的内容、实施过程和优点更加清楚，下面结合附图和实施例对本发明作进一步详细描述，但不应以此限制本发明的保护范围。
先请参阅图1，本发明并行计算光学条纹图相位提取方法，对CCD获取光学条纹图的相位提取采用多核CPU或者计算机机群的多CPU运算平台，分为主节点CPU和分节点CPU，该方法包括以下步骤：
①主节点CPU读入CCD获取的图像，并根据图像的分辨率和小波变换的尺度因子的数目，按照图像处理的行列或者是分节点CPU的个数来调度分配分节点CPU的计算任务；
②分节点CPU接收主节点CPU传递的图像，计算小波脊和相应包裹相位的任务，计算过程如下：
光学条纹图中的结构光方向，即未调制强度呈正弦变化的方向为图形的行方向，设为x方向，列方向设为y方向，光学条纹图沿结构方向的一维强度信息I'(x)与变量y无关，图像每行的强度信息如公式(1)所示：
I'(x)＝I1+I2cos(2πfx+Δφ(x)) (1)
其中，I1为背景光强度，I2为条纹的调制度，f为投影条纹的基频，Δφ(x)为由待测物体高度h信息引起的调制相位；
采用Morlet复小波对单行强度信息进行连续小波变换：
其中，W(a,b)为小波变换系数，为母波函数Ψ(x)的子波函数，a为尺度因子，b为平移因子，是ψa,b(x)的复共轭函数；
求小波变换系数W(a,b)的模|W(a,b)|，取小波变换系数矩阵第b列在所有行中的极大值点，作为小波变换脊：
ridge(b)＝max[|W(a,b)|] (3)
求得的小波脊为单行的向量，各元素的幅角即为所需的包裹相位：
3)分节点CPU将所述的包裹相位，传回主节点CPU，主节点CPU整合包裹相位，解包裹相位之后，根据测量光路的几何参数恢复待测物体形貌：
在远心光路条件下，L0＞＞h(x,y)，被测物体高度分布h(x,y)与调制相位Δφ(x,y)的关系为：
其中，L0和d为图1所示系统中的结构参量。
所述的主节点CPU读取图片之后对分节点CPU任务进行分配调度，分配调度的方法有两种：
1)任务分配调度方式一：参见图2，当CCD获取的图像分辨率不大于512×512，且需要分析的小波尺度个数少于或等于60时，所述的主节点CPU将光学条纹图的一行或者一列像素的小波脊提取和相位求解作为单次计算任务发送给分节点CPU，分节点完成单次计算任务后，所述的主节点CPU接收并开始下一个计算任务直至所有计算任务完成；
2)任务分配调度方式二：参见图3，当CCD获取的图像分辨率大于512×512，或需要分析的小波尺度个数多于60时，按照所用的分节点CPU数目P，将整幅图像的小波脊提取和相位求解计算任务划分为P份，主节点CPU一次性分派所有计算任务到P个分节点CPU，P个分节点CPU同时执行分派的任务，计算相应部分的小波变换脊，并求解相位，P个分节点CPU完成单次计算任务后，P个分节点CPU将所述的包裹相位，传回主节点CPU，主节点CPU整合包裹相位，解包裹之后根据测量光路的几何参数恢复待测物体形貌，直至所有计算任务完成。
实施例：
实施过程为，在多核CPU计算平台上，对并行计算光学条纹图相位提取方法的加速效果进行了测试。
三维面型检测中光学条纹图测量光路如图1所示，投影系统投影正弦结构条纹到被测物体表面，CCD获取光学条纹图。主节点CPU读取图像(采用计算机模拟的方式生成待测光学条纹图，使用peak函数生成的相位对正弦函数进行调制后得到变形光学条纹图，图形尺寸为1024×1024)，处理过程中选取的尺度因子个数为40。
小波变换对光学条纹图的处理过程包含了对1024行的解相位处理，计算任务为1024次独立的循环。按照发明内容所述的两种任务调度方式，主节点CPU对这1024次独立循环进行任务划分和分派，分节点CPU执行分派到的子任务。
对于单行长度为1024的强度信息，小波系数是强度信息与选定母波函数的子波函数的卷积。由于实际的操作强度信息为离散的1024点，与子波函数卷积后的长度为子波函数和信号长度之和减一，计算结果保留中间的1024项。实例中选定尺度因子为40个，需要独立计算出40个子波函数的变换结果，单行强度信息的小波变换系数是大小为40×1024的阵列矩阵。
求得的小波脊为1×1024的行矩阵，各元素(因选取的小波函数为Morlet复小波，小波变换系数各元素为复数)的幅角即为所需的包裹相位：
分节点CPU将子任务计算结果传回主节点CPU，得到变形光学条纹图的包裹相位；再对原始未调制的光学条纹图做并行小波变换，得到参考图的包裹相位。两者求差值后得到相位差值，解包裹得到待测相位信息。
以上阐述了并行实行方法的过程和计算精度上的问题，下面就本发明所提出的并行计算方法在实例中所取得的加速效果进行说明。
一、提速效果与所使用的分节点CPU数目间的关系：
图4为对光学条纹图处理时所用并行处理方法的加速效果与所采用的分节点CPU数目之间的关系曲线。通过曲线关系可知，随着分节点CPU数目的增长，并行化提速效果不断增加，增加的速度逐渐减缓。实例在使用12个分节点CPU时对于任务调度方式一，得到的最大加速比为7.4；对于任务调度方式二，得到的最大加速比为6.0；
二、提速效果与图形尺寸和尺度因子间的关系：
图5(a)和图5(b)为对不同尺寸的光学条纹图采用12个分节点CPU进行处理时，任务调度方式一和任务调度方式二的加速效果与不同尺度因子数目间的对应关系。对于两种并行化处理方式，所得到的加速效果都随着图形尺寸的增大，尺度因子数目的增加而增大。虽然实例中任务调度方式一相对任务调度方式二而言，加速比更高，但是随着尺寸和尺度因子数目的增加，两者加速效果逐渐接近。当图形尺寸达到1024×1024、尺度因子数目为80时，两者的最大加速比分别为8.0和7.7。任务调度方式二较少的通信次数所产生的通信时长较少，在并行化的过程中的在大尺寸图形的多尺度分析中加速效果将更为明显。
以上所述仅为本发明实施的实例，并不用于限制本发明的具体实施，凡在本发明的精神和原则之内所做的任何修改、等同替换、改进等均在本发明保护之列。
Claims (1)
1.一种并行计算光学条纹图相位提取方法，其特征在于该方法对CCD获取光学条纹图的相位提取采用多核CPU运算平台，分为主节点CPU和分节点CPU，该方法包括以下步骤：
①主节点CPU读入CCD获取的图像，并根据图像的分辨率和小波变换的尺度因子的数目，按照图像处理的行列或者是分节点CPU的个数来调度分配分节点CPU的计算任务，分配调度的方法有两种：
1)任务分配调度方式一：当CCD获取的图像分辨率不大于512×512，且需要分析的小波尺度个数少于或等于60时，所述的主节点CPU将光学条纹图的一行或者一列像素的小波脊提取和相位求解作为单次计算任务发送给分节点CPU，分节点完成单次计算任务后，所述的主节点CPU接收并开始下一个计算任务直至所有计算任务完成；
2)任务分配调度方式二：当CCD获取的图像分辨率大于512×512，或需要分析的小波尺度个数多于60时，按照所用的分节点CPU数目P，将整幅图像的小波脊提取和相位求解计算任务划分为P份，主节点CPU一次性分派所有计算任务到P个分节点CPU，P个分节点CPU同时执行分派的任务，计算相应部分的小波变换脊，并求解相位，P个分节点CPU完成单次计算任务后，P个分节点CPU将包裹相位，传回主节点CPU，主节点CPU整合包裹相位，解包裹之后根据测量光路的几何参数恢复待测物体形貌，直至所有计算任务完成；
②分节点CPU接收主节点CPU传递的图像，计算小波脊和相应包裹相位的任务，计算过程如下：
光学条纹图中的结构光方向，即未调制强度呈正弦变化的方向为图形的行方向，设为x方向，列方向设为y方向，光学条纹图沿结构方向的一维强度信息I'(x)与变量y无关，图像每行的强度信息如公式(1)所示：
I'(x)＝I1+I2cos(2πfx+Δφ(x)) (1)
其中，I1为背景光强度，I2为条纹的调制度，f为投影条纹的基频，Δφ(x)为由待测物体高度h信息引起的调制相位；
采用Morlet复小波对单行强度信息进行连续小波变换：
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其中，W(a,b)为小波变换系数，为母波函数Ψ(x)的子波函数，a为尺度因子，b为平移因子，是ψa,b(x)的复共轭函数；
求小波变换系数W(a,b)的模|W(a,b)|，取小波变换系数矩阵第b列在所有行中的极大值点，作为小波变换脊：
ridge(b)＝max[|W(a,b)|] (3)
求得的小波脊为单行的向量，各元素的幅角即为所需的包裹相位：
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3)分节点CPU将所述的包裹相位，传回主节点CPU，主节点CPU整合包裹相位，解包裹相位之后，根据测量光路的几何参数恢复待测物体形貌：
在远心光路条件下，L0＞＞h(x,y)，被测物体高度分布h(x,y)与调制相位Δφ(x,y)的关系为：
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其中，L0和d为图1所示系统中的结构参量。
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