CN104390608A - 基于投影栅相位法的结构光三维形状构建方法 - Google Patents
基于投影栅相位法的结构光三维形状构建方法 Download PDFInfo
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Abstract
本发明涉及一种基于投影栅相位法的结构光三维形状构建方法,其特征在于,包括:步骤1,将编码光栅投射到待测物体表面;步骤2,从两个不同角度分别获取待测物体表面的图像;步骤3,根据光栅相移法和极线约束,对两张图像进行处理从而得到点云数据;步骤4,根据点云数据重构待测物体的三维形状。本发明的方法对相对平滑的物体进行不接触,可以主动式、实时、低成本、精确地进行三维物体的测量与重建。
Description
技术领域
本发明涉及三维测量领域,特别是涉及一种基于投影栅相位法的结构光三维形状构建方法。
背景技术
三维物体的重建工作越来越多地出现在人民的生产生活中,而三维测量是最关键的环节,只有准确测量出物体的三维形状,才能实现三维物体的重建。由于物体表面结构的复杂性,只能采用非接触测量法。
发明内容
本发明的目的是提供一种可主动式、实时、低成本、精确地进行三维物体的测量与重建的基于投影栅相位法的结构光三维形状构建方法。
为解决上述技术问题,作为本发明的一个方面,提供了一种基于投影栅相位法的结构光三维形状构建方法,其特征在于,包括:步骤1,将编码光栅投射到待测物体表面;步骤2,从两个不同角度分别获取待测物体表面的图像;步骤3,根据光栅相移法和极线约束,对两张图像进行处理从而得到点云数据;步骤4,根据点云数据重构待测物体的三维形状。
进一步地,编码光栅为经过编码的条纹结构光。
进一步地,编码光栅所使用的编码图案为明暗相间的黑白条纹图。
进一步地,多次投射编码图案,且后一次投射的黑白条纹图案的条纹密度是前一次的2倍。
进一步地,步骤2中获得的图像为编码光栅使用的编码图案被投射到待测物体表面时,被表面调制后得到的变形光栅图像,将变形光栅图像由下式表示:
I
(x,y)=R (x,y)× { A (x,y) + B (x,y) × cos [ψ(x,y)]}
其中,
I (x,y)为变形光栅图像的光谱强度;
R (x,y)为与物体表面光学特性有关的物理量;
A (x,y)为背景强度;
B (x,y)为条纹的对比度;
ψ(x,y)为条纹的变形,其与物体三维面形分布z=h(x,y)之间满足以下关系式:
z=l*(θA-θB)/( (θA-θB)+2π*d/λ0),
其中,l为工业相机光心到参考面的距离,d为投影装置光心与工业相机光心的距离,λ0是光栅节距,θB为光栅在参考面上的基准相位值,θA为通过畸变的光栅图像得到的相位值。
进一步地,步骤3中,利用极线约束将两个图像中的被测物体的边缘部分进行匹配,从而找到两个图像之间的像点与被测点之间的对应关系,从而获得点云数据。
进一步地,步骤4采用OPENGL和C++编程实现三维物体重建。
本发明的方法对相对平滑的物体进行不接触,可以主动式、实时、低成本、精确地进行三维物体的测量与重建。
附图说明
图1是本发明中的三维测量系统组成图。
图2是本发明中的测量原理图。
图3是本发明中结构光经物体表面调制。
图4是双目视觉中的极线与极平面。
图5是本发明处理方法的流程图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的实施例进行详细说明,但是本发明可以由权利要求限定和覆盖的多种不同方式实施。
请参考图1至图4,本发明提供了一种基于投影栅相位法的结构光三维形状构建方法,包括:
步骤1,将编码光栅5投射到待测物体1表面,优选地,所述编码光栅5为经过编码的条纹结构光;例如,可以采用一台高亮度投影仪3将编码光栅5投射到待测物体1的表面。
在图2所示的实施例,A为红色通道强度变化模式,B为绿色通道强度变化模式,C为蓝色通道强度变化模式,三者叠加形成如D所示的复合三色锯齿形图案。
步骤2,从两个不同角度分别获取所述待测物体表面的图像;例如,可以采用两台同步高分辨工业相机2拍摄上述图像。在一个实施例中,两台工业相机2通过1394线和1394卡连接到电脑4上,高亮度投影仪3经由USB插口连接到电脑4上。优选地,所述工业相机2的分辨率为2048×1536,帧率为10fps。在电脑4的控制下,编码光栅5由投影仪3依次投影到被测物体1上,再由工业相机2依次拍摄条纹图像。
步骤3,根据光栅相移法和极线约束,对所述两张图像进行处理从而得到点云数据;
步骤4,根据所述点云数据重构所述待测物体的三维形状。
本发明的方法对相对平滑的物体进行不接触,可以主动式、实时、低成本、精确地进行三维物体的测量与重建。
优选地,所述编码光栅所使用的编码图案为明暗相间的黑白条纹图。优选地,多次投射所述编码图案,且后一次投射的黑白条纹图案的条纹密度是前一次的2倍。这样,分割区域的数目与投影图案的幅数的关系式为2n。将所得的条纹图像进行二值化处理,白色条纹区域的像素标记为“1”,黑色条纹区域的像素标记为“0”。
由于本发明摄像机分辨率为2048×1536,投影仪的分辨率为1024×768。根据采样定理,摄像机和投影仪的采样频率域投影仪对物体表面的区域划分频率之比应大于2,采用横向分割物体表面区域的方法,采用的采样频率最大值应为投影仪的横向分辨率1024。故投影编码条纹图案数量N的计算式为:1024/2N≥2,得到N≤9,故此选用9幅图案。经过9次投影与处理后,图像中的每一个像素获得一个9位的二进制编码,从“000000000”到“111111111”。
当正弦光栅图被投射到三维物体表面时,光场被待测物体表面所调制,此时,两台高分辨率工业相机将抓取被测物体的表面图案,并把获得的图案和自身位置传递给电脑。在一个实施例中,优选地,所述步骤2中获得的图像为所述编码光栅使用的编码图案被投射到所述待测物体表面时,被所述表面调制后得到的变形光栅图像,将所述变形光栅图像由下式表示:
I
(x,y)=R (x,y)× { A (x,y) + B (x,y) × cos [ψ(x,y)]}
其中,
I (x,y)为变形光栅图像的光谱强度;
R (x,y)为与物体表面光学特性有关的物理量;
A (x,y)为背景强度;
B (x,y)为条纹的对比度;
ψ(x,y)为条纹的变形,其与物体三维面形分布z=h(x,y)之间满足以下关系式:
z=l*(θA-θB)/( (θA-θB)+2π*d/λ0),
其中,l为工业相机光心到参考面的距离,d为投影装置光心与工业相机光心的距离,λ0是光栅节距,θB为光栅在参考面上的基准相位值,θA为通过畸变的光栅图像得到的相位值。
优选地,所述步骤3中,利用极线约束将所述两个图像中的被测物体的边缘部分进行匹配,从而找到所述两个图像之间的像点与被测点之间的对应关系,从而获得所述点云数据。其中,这些边缘部分反映了三维物体的外部形状。
在图4中,PL为左图像平面,PR为图像平面,L为极线,E为极平面,B为基线。请参考图4,在一个优选的实施例中,采用下述原理进行匹配:
可以采用基本矩阵表示匹配点对之间对应关系,基本矩阵包含了摄像机的内参和外参信息。通用的基础矩阵表示形式为F=KT[t]×RK-1,其中:K为摄像机内参数阵,R,t分别为摄像机的旋转矩阵与平移矢量。基本矩阵是摄像机标定、匹配和跟踪、三维重建的基础,获得基本矩阵为计算外极线的关键步骤。
为了获得基本矩阵,首先,建立初始化标记的左右两幅图像上的对应匹配点集合为{Pl,P2,P3,⋯,Pn)和{P1’,P2’,P3’,⋯,Pn’),然后根据式(1)计算基本矩阵F。
PiT*F*Pi’=0, (i=1,…n)
(1)
利用基本矩阵得到与左侧图像IL中的一个点P1相对应的右侧图像IR中的外极线l2,例如,可按式(2)得到外极线l2:
l2=F*P1,其中F为基本矩阵;
(2)
同理,利用基本矩阵得到与右侧图像IR中的一个点P2相对应的左侧图像IL中的外极线l1,例如,可按式(3)得到外极线l1:
l1=F*P2
(3)
进一步地,如果IR中的任意一点P2在图像IL中的对应点为P1,则P1一定在l1上,并且满足
P1T*FT*P2=0
(4)
每条极线可用三个参数a,b,c表示,即
a*u+b*v+c=0
(5)
根据上述极线参数,可将边缘部分检测从二维搜索变为一维搜索。由图4可知,被测物体的某一边缘点分别成像于左右两个像平面。如,确定某点P在左像平面的像点为PL,则需要在右像平面中寻找PR,是一种二维搜索。利用极限约束可知,通过上面的公式(3),PR一定位于右像平面和极平面的交叉线,即极线之上,则变成了一维搜索。
通过上述方式,可进行快速匹配。由以上理论获取极线参数后,边缘检测从二维搜索变为一维。同时,利用分区子图方法,设定更小的范围,从而以较快的速度确定对应点。
优选地,所述步骤4采用OPENGL和C++编程实现三维物体重建。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已,并不用于限制本发明,对于本领域的技术人员来说,本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (7)
1.一种基于投影栅相位法的结构光三维形状构建方法,其特征在于,包括:
步骤1,将编码光栅投射到待测物体表面;
步骤2,从两个不同角度分别获取所述待测物体表面的图像;
步骤3,根据光栅相移法和极线约束,对所述两张图像进行处理从而得到点云数据;
步骤4,根据所述点云数据重构所述待测物体的三维形状。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述编码光栅为经过编码的条纹结构光。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述编码光栅所使用的编码图案为明暗相间的黑白条纹图。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,多次投射所述编码图案,且后一次投射的黑白条纹图案的条纹密度是前一次的2倍。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述步骤2中获得的图像为所述编码光栅使用的编码图案被投射到所述待测物体表面时,被所述表面调制后得到的变形光栅图像,将所述变形光栅图像由下式表示:
I (x,y)=R (x,y)× { A (x,y) + B (x,y) × cos [ψ(x,y)]}
其中,
I (x,y)为变形光栅图像的光谱强度;
R (x,y)为与物体表面光学特性有关的物理量;
A (x,y)为背景强度;
B (x,y)为条纹的对比度;
ψ(x,y)为条纹的变形,其与物体三维面形分布z=h(x,y)之间满足以下关系式:
z=l*(θA-θB)/( (θA-θB)+2π*d/λ0),
其中,l为工业相机光心到参考面的距离,d为投影装置光心与工业相机光心的距离,λ0是光栅节距,θB为光栅在参考面上的基准相位值,θA为通过畸变的光栅图像得到的相位值。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述步骤3中,利用极线约束将所述两个图像中的被测物体的边缘部分进行匹配,从而找到所述两个图像之间的像点与被测点之间的对应关系,从而获得所述点云数据。
7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述步骤4采用OPENGL和C++编程实现三维物体重建。
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