CN104111038A - 利用相位融合算法修复饱和产生的相位误差的方法 - Google Patents

Abstract

本发明为利用相位融合算法修复饱和产生的相位误差的方法，涉及三维测量领域中如何修复饱和引起的相位误差。调节相机使像素点均不饱和，投影机投射纯色灰度图案到物体表面，并使用相机记录扫描后的图像；当相机发生上溢时，投影机投射多组结构光图案扫描物体，相邻两组图案的最大灰度值（幅值）增加，相机记录扫描后的图像；计算扫描后的结构光图像的调制强度及相位；结合捕获的纯色图像归一化调制强度；选取每个像素点的最大归一化调制强度，并将其对应的相位作为最终相位。本发明通过选择最大的归一化调制强度对应的相位进行融合，不受饱和程度的限制，当测量系统存在非线性时，也能有效修复饱和误差，扩大修复饱和误差的适用范围。

Description

利用相位融合算法修复饱和产生的相位误差的方法

技术领域

本发明涉及光学三维数据处理技术领域，具体涉及使用相位融合算法修复饱和产生的相位误差。

背景技术

相位测量轮廓术是一种主动式、非接触式的三维测量技术。它具有高速度、高精度等优点。该技术被广泛地用于产品检测、生物识别以及三维建模等领域。该技术的测量系统是由一台普通计算机、投影机和照相机组成。该技术通过投影机投射一组正弦光栅到被测物体表面，照相机同步地抓取图像数据，然后处理抓取的数据得到物体的三维形貌。但是，当获取的图像中部分像素点的强度值超出照相机的最大量化值，照相机将超出最大量化值的强度量化为其本身的最大量化值。这导致图片中部分像素点的强度值不准确，即光强度饱和。该效应在三维重建过程中对相位的计算有一定影响，降低了相位的精确度。文献（李艳，胡而已.投影条纹相移法中图像饱和误差抑制算法研究[J].光子学报,2010,39(6):1137～1142）提出了饱和系数这一概念，以此来描述照相机抓取的光栅图像中像素点饱和程度，同时也提出了一种相位修复算法，该算法仅使用未饱和像素点的强度值来计算相位。但是当图像中像素点的饱和程度超出饱和系数时，这种方法则无法修复饱和引起的相位误差；当不同的帧图像中的像素点发生饱和时，这种方法修复相位的公式也不相同。并且当测量系统存在非线性畸变时，这种方法也不能修复饱和误差。应用本发明提及的相位融合算法修复饱和引起的相位误差，不仅能获得准确的相位值，而且本发明的方法不受饱和系数的影响，即无论像素点的饱和程度是否超出饱和系数，本发明的方法均能修复。另外，当测量系统存在非线性畸变时，本发明的方法也能有效地修复饱和误差。

发明内容

本发明的目的是针对光强度饱和引起的相位误差问题，提出一种相位融合算法修复该相位误差。这种方法归一化像素点对应的调制强度，然后查找各个像素点的最大的归一化调制强度，并将各个像素点最大的归一化调制强度对应的相位融合。

为实现本发明的目的，本发明提供了以下技术方案：

首先通过投影机投射多组结构光图案到被测物体表面，该结构光图案相邻两组的最大灰度值(振幅)依次增加。其次根据相位测量轮廓术公式计算照相机捕获的各组图像的调制强度以及相位；然后对计算得到的调制强度进行归一化；最后查找各个像素点对应的最大的归一化调制强度，并将各个像素点最大的归一化调制强度对应的相位融合。

  与现有技术相比，本发明有如下优点：

本发明采用相位融合算法修复饱和产生的相位误差，是将各个像素点最大的归一化调制强度对应的相位融合。本发明的方法不需要预先逐一判断每个像素点的饱和情况，不仅能获得准确的相位值，而且不受饱和系数的影响，即无论像素点的饱和程度是否超出饱和系数，本发明的方法均能修复。另外，当测量系统存在非线性畸变时，本发明的方法也能有效地修复饱和误差，扩大了修复饱和误差的适用范围。

附图说明

图1是本发明相位融合算法修复饱和误差的流程图。

图2是本发明的实验三维重建前视图和侧视图。图(a)是使用传统的相位测量轮廓术得到的三维重建前视图和侧视图；图(b)是使用本发明的方法得到的三维重建前视图和侧视图。

具体实施方式

下面结合附图和实施方式对本发明作进一步详细说明。

为了使发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

附图1是本发明相位融合算法修复饱和误差的流程图。采用的设备有一台CASIO XJ-A155V型投影机、Prosilica GC650C型照相机以及一台普通计算机组成。其中，投影机的分辨率是800×600，照相机的分辨率是640×480。

附图2是测量系统存在非线性畸变时，被扫面物体墙面的三维重建前视图和侧视图。为了减小噪声对本实验的影响，本实施例中求取25组数据的平均值。图中颜色的深浅表示墙表面的凹凸程度。图2(a)是使用传统的相位测量轮廓术得到的三维重建前视图和侧视图，从图中可以看出，墙表面颜色较深区域由于光强度饱和导致凹凸程度较大，图2(b)是使用本发明中的方法修复后得到的三维重建前视图和侧视图。该区域颜色较浅，凹凸程度明显减小。图2(b)中仍有凹凸的原因是：实验测量系统中存在非线性畸变，该因素也会引起重建墙面的凹凸变化。

本实例具体实施步骤如下：

1. 搭建三维测量系统，使照相机能够捕捉到标靶的全貌，其次，调节投影机的焦距以及照相机的光圈、曝光时间等参数，最后校准三维测量系统获得照相机和投影机的参数矩阵。

2. 利用公式(1)生成需要投射的最大灰度值增大的多组正弦图案                                                以及使用公式(2)生成纯色灰度图片。

                          (1)

                                                                                 (2)

其中，是第k组结构光图案的灰度值，是第k组纯色图案的灰度值，是投影仪的坐标，是本实施例中所述第k的各组最大灰度值。本实施例中第一组图案的最大灰度值是，即相邻两组的最大灰度值递增20，每一组图案的频率f是1和4，相移量为；n是相移指数，其范围从1到4，k是投射的第k组结构光图案，本实施例中投射图案的总组数为5。

3. 调节照相机的曝光时间为7000，像素点均不饱和。通过投影机投射纯色灰度图案到墙表面，并使用照相机抓取扫描后的图像数据。

4. 当相机发生上溢时，通过投影机投射步骤(1)中的图案到墙表面，并且照相机同步抓取图像。然后利用公式(3)和公式(4)分别计算各组数据对应的调制强度及相位。

              (3)

                                             (4)

5. 通过公式(5)对各组调制强度进行归一化处理，并且选取同一像素点对应的最大的归一化调制强度，提取该调制强度所在组的相位进行融合，如公式(6)和公式(7)所示。

                                              (5)

                       (6)

                                               (7)

6. 根据预校准得到的照相机及投影机参数矩阵，以及融合得到的相位，重建物体的三维形貌，计算方法如公式(8)：

                                                             (8)

其中是物体的三维坐标，照相机及投影仪的参数矩阵分别为：

 ，

以及其他参数：

，

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。 

Claims (4)

1.一种利用相位融合算法修复光强度饱和引起的相位误差的方法，其特征在于以下步骤：首先通过投影机将最大灰度值递增的多组结构光图案投射到物体表面，照相机同时捕捉对应图像，其次根据相位测量轮廓术公式计算出各组图像对应的调制强度及相位，然后分别归一化各组调制强度，并融合各个像素点的最大的归一化调制强度所对应的相位。

2.按照权利要求1所述的方法，其特征在于所说的投射一系列最大灰度值递增的结构光图案，是指从第一组到最后一组结构光图案的最大灰度值(振幅)依次递增。

3.按照权利要求1所述的方法，其特征在于所说的归一化各组调制强度，是指首先根据相位测量轮廓术公式计算出各组数据的调制强度以及相位，且不需要预先判断每一个像素点的饱和程度。当测量系统不存在非线性畸变时，归一化处理调制强度是指将已经计算得到的各组调制强度除以各组对应的最大灰度值；当测量系统存在非线性畸变时，归一化处理调制强度是指将已经计算得到的各组调制强度除以最大灰度值经过非线性畸变后的值。

4.按照权利要求1所述的方法，其特征在于所说的将对应的相位进行融合，是指首先从多组归一化后的调制强度中，查找各个像素点的最大的归一化调制强度，并将各个像素点的最大归一化调制强度对应的相位作为每一个像素点的最终相位。