CN109631797B - 一种基于相移技术的三维重构无效区域快速定位方法 - Google Patents
一种基于相移技术的三维重构无效区域快速定位方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN109631797B CN109631797B CN201811617248.7A CN201811617248A CN109631797B CN 109631797 B CN109631797 B CN 109631797B CN 201811617248 A CN201811617248 A CN 201811617248A CN 109631797 B CN109631797 B CN 109631797B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- phase shift
- fringe
- area
- stripe
- highlight
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01B—MEASURING LENGTH, THICKNESS OR SIMILAR LINEAR DIMENSIONS; MEASURING ANGLES; MEASURING AREAS; MEASURING IRREGULARITIES OF SURFACES OR CONTOURS
- G01B11/00—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques
- G01B11/24—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques for measuring contours or curvatures
- G01B11/25—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques for measuring contours or curvatures by projecting a pattern, e.g. one or more lines, moiré fringes on the object
- G01B11/2518—Projection by scanning of the object
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)
Abstract
本发明涉及结构光3D测量技术领域,具体为一种基于相移技术的三维重构无效区域快速定位方法,包括如下步骤:S1、采用多步相移技术进行投影测量;S2、利用相机捕获变形多步相移变形条纹图,定位高光条纹过饱和区域;S3、计算多步相移变形条纹图,对标准差进行阈值判断,定位条纹信息缺失区域;S4、对高光区域和阴影区域进行形态学处理,获得最终三维重构无效区域。该方法利用条纹投影技术中已有的多步相移条纹图,在无需额外增加测量步骤的前提下,能够快速、准确的定位三维重构无效区域,为3D数据后期处理中无效数据裁剪、高反区域补偿以及背景区域移除等提供了重要的位置信息。
Description
技术领域
本发明涉及结构光3D测量技术领域,具体为一种基于相移技术的三维重构无效区域快速定位方法。
背景技术
随着软件和硬件技术的发展,光学测量技术越来越成熟,其中结构光三维测量技术,因为非接触、快速、高精度等优点,备受关注。条纹投影轮廓术就是一种被广泛研究的结构光三维测量技术,该技术利用投影设备将条纹投影到待测物体表面,被测物体形貌的变化导致条纹发生扭曲,形变,对这种条纹形变进行分析来获取高度信息。通过算法重构后的三维数据,一般存在一些无效数据,需要做进一步的数据修剪,剔除一些错误信息。在条纹投影轮廓术中,原始条纹数据的无效性是造成3D数据错误的根本原因,正确定位条纹无效区域,即可准确判断3D数据错误区域。
采用传统的滤波、形态学、分割等图像处理技术对错误3D数据进行定位时,需要计算条纹图表面调制度分布和条纹图背景光,再利用两者计算对比度分布图,最终阈值判断得到阴影区域,步骤繁复,效率低下,且该方法仅仅只对阴影区域进行定位。为此,我们提出一种基于相移技术的三维重构无效区域快速定位方法。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于相移技术的三维重构无效区域快速定位方法,以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的,本发明提供如下技术方案:
一种基于相移技术的三维重构无效区域快速定位方法,包括如下步骤:
S1、采用多步相移技术进行投影测量,根据相移技术投影条纹图像不少于三幅;
S11、利用计算机编码生成n步相移正弦条纹图I1、I2、…In,其中n≥3且n为整数,第k步相移所得条纹图Ik表达式如下所示;
Ik(x,y)=A(x,y)+B(x,y)sin(2πf+Φ0+2πk/n) (1),
其中(x,y)为编码图片空间坐标,f为条纹频率,A(x,y)为条纹的背景光强;B(x,y)为条纹的对比度;Φ0为初相位;
S2、利用相机捕获变形多步相移变形条纹图,对多步相移条纹图进行阈值判断,定位高光条纹过饱和区域;
S21、利用相机捕获的第K步相移条纹图I'k(x,y)表达式如下所示:
S22、图像高光区域在条纹图I'k(x,y)上反映为条纹图案过饱和,即像素值为255;利用相移条纹定位高光区域,需要先求取每一幅条纹图的高光区域,再取n幅相移高光图的并集即可;假设第k幅相移图的高光区域模板为 与条纹图I'k(x,y)的关系如下所示:
其中TH为高光阈值,当条纹图灰度值大于TH时则定义为高光区域;可根据具体拍摄系统光照情况而定;
对n幅相移图求高光模板,并取所有高光模板的并集:
MH(x,y)即为n步相移图中因为高光所致的无效区域;
S3、计算多步相移变形条纹图,每个像素点在相移步数上的标准差,对标准差进行阈值判断,定位条纹信息缺失区域;
n步相移条纹图的均值:
对n步相移条纹图变形条纹图沿着相移方向求标准差δ(x,y)有:
根据上式,当R(x,y)趋近于0时,所得标准差δ0(x,y)为:
由上式可知,条纹信息缺失区域标准差即为相机随机噪声分布的标准差δe;因此,取Mδ(x,y)为模板表示条纹信息缺失区域,则有如下关系式:
上式中,Tδ为标准差阈值,且有Tδ≥δe;
S4、对高光区域和阴影区域进行形态学处理,获得最终三维重构无效区域。
与现有技术相比,本发明的有益效果是:采用本发明提供的基于相移技术的三维重构无效区域快速定位方法,针对传统条纹无效区域定位方法步骤的复杂性和效果的单一性,提出将灰度级阈值化和标准差阈值化相结合应用于多步相移条纹图实现一种计算简单、功能全面的条纹无效区域定位方法。该方法利用条纹投影技术中已有的多步相移条纹图,在无需额外增加测量步骤的前提下,能够快速、准确的定位三维重构无效区域,为3D数据后期处理中无效数据裁剪、高反区域补偿以及背景区域移除等提供了重要的位置信息。
附图说明
图1为本发明定位方法原理框图;
图2为本发明采集的原始条纹图;
图3为本发明高光区域显示图;
图4为本发明条纹缺失阴影区域显示图;
图5为本发明完整的无效区域显示图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
请参阅图1-5,本发明提供一种技术方案:
一种基于相移技术的三维重构无效区域快速定位方法,包括如下步骤:
S1、采用多步相移技术进行投影测量,根据相移技术投影条纹图像不少于三幅;
S11、利用计算机编码生成n步相移正弦条纹图I1、I2、…In,其中n≥3且n为整数,第k步相移所得条纹图Ik表达式如下所示。
Ik(x,y)=A(x,y)+B(x,y)sin(2πf+Φ0+2πk/n) (1),
其中(x,y)为编码图片空间坐标,f为条纹频率,A(x,y)为条纹的背景光强;B(x,y)为条纹的对比度;Φ0为初相位;
S2、利用相机捕获变形多步相移变形条纹图,对多步相移条纹图进行阈值判断,定位高光条纹过饱和区域;
S21、利用相机捕获的第K步相移条纹图I'k(x,y)表达式如下所示:
上式中,为与待测物体高度分布相关的相位值;R(x,y)为待测物体表面针对投影条纹的反射率,当R(x,y)接近于0时或等于0时,意味着在该区域上投影条纹对相机拍摄条纹图案曝光值贡献非常小或没有贡献,也就条纹信息缺失区域,例如条纹被遮挡的阴影区域、黑色低反射区域、无限远的背景区域等;i(x,y)为未进行投影条纹情况下待测物体表面的环境光分布,e(x,y)为与条纹调制无关的相机随机噪声;
S22、图像高光区域在条纹图I'k(x,y)上反映为条纹图案过饱和,即像素值为255;对于正弦条纹而言,这种过饱和丢失了条纹信息,同样意味着无法正确解调该区域的相位值;因此需要定位高光区域,以便于进行进一步相位补偿处理;利用相移条纹定位高光区域,需要先求取每一幅条纹图的高光区域,再取n幅相移高光图的并集即可;假设第k幅相移图的高光区域模板为与条纹图I'k(x,y)的关系如下所示:
其中TH为高光阈值,当条纹图灰度值大于TH时则定义为高光区域;可根据具体拍摄系统光照情况而定。例如,当拍摄图片为8位深图时候,灰度值动态范围为0到255,考虑相机噪声、相机曝光积分等因素,此时TH可取250;
对n幅相移图求高光模板,并取所有高光模板的并集:
MH(x,y)即为n步相移图中因为高光所致的无效区域;
S3、计算多步相移变形条纹图,每个像素点在相移步数上的标准差,对标准差进行阈值判断,定位条纹信息缺失区域;
n步相移条纹图的均值:
对n步相移条纹图变形条纹图沿着相移方向求标准差δ(x,y)有:
根据上式,当R(x,y)趋近于0时,例如条纹遮挡造成阴影区域、黑色超低反射区域、无限远背景区域等条纹信息缺失区域,所得标准差δ0(x,y)为:
由上式可知,条纹信息缺失区域标准差即为相机随机噪声分布的标准差δe;因此,取Mδ(x,y)为模板表示条纹信息缺失区域,则有如下关系式:
上式中,Tδ为标准差阈值,且有Tδ≥δe;
在以上的和Mδ(x,y)的计算过程均是像素点自身的独立计算,因此容易由于阈值不合理或个别噪声过大等原因,造成模板存在孤立点情况。而实际测量中无论是条纹反射率R(x,y)过大造成的高光条纹区域还是由于条纹反射率R(x,y)过小造成的缺失条纹区域Mδ(x,y),每个条纹失效区域都应该是连续区域。因此需要利用形态学上的开操作对和Mδ(x,y)进行处理,可对孤立点进行连接或移除。将处理后的和Mδ(x,y)去并集得到M(x,y)即可获得完整的三维重构无效区域;
S4、对高光区域和阴影区域进行形态学处理,获得最终三维重构无效区域。
实施例
取上述n为3时,设置条纹投影系统,投影3步相移条纹图,通过相机捕获3幅变形条纹图I1、I2、I3,如图2所示;
对变形条纹图I1、I2、I3根据公式(3),进行阈值判断,取高光阈值TH=250,得到高光区域MH(x,y),如图3所示;
对变形条纹图I1、I2、I3根据公式(7),计算相移方向的标准差分布δ(x,y),取标准差阈值Tδ=3,再利用公式(9)进行阈值判断获取条纹信息缺失区域Mδ(x,y),如图4所示;
对高光区域MH(x,y)和条纹信息缺失区域Mδ(x,y)进行形态学开运算,并进行取并集得到最终完整的三维重构无效区域,如图5所示。
该方法首先利用投影仪投影n步相移图到待测物体表面,相机捕获n幅变形条纹图;在通过对n步相移图每幅图灰度值进行阈值判断可实现高光条纹过饱和区域定位;通过建立条纹图相移方向标准差分布并进行阈值判读,即可定位条纹信息缺失区域;最后对高光条纹过饱和区域和条纹信息缺失区域进行形态学处理获取完整三维重构无效区域;该方法仅仅通过简单阈值计算和标准差计算能够实现快速、稳定的三维重构无效区域定位。
采用本发明提供的基于相移技术的三维重构无效区域快速定位方法,针对传统条纹无效区域定位方法步骤的复杂性和效果的单一性,提出将灰度级阈值化和标准差阈值化相结合应用于多步相移条纹图实现一种计算简单、功能全面的条纹无效区域定位方法。该方法利用条纹投影技术中已有的多步相移条纹图,在无需额外增加测量步骤的前提下,能够快速、准确的定位三维重构无效区域,为3D数据后期处理中无效数据裁剪、高反区域补偿以及背景区域移除等提供了重要的位置信息。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例,对于本领域的普通技术人员而言,可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型,本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。
Claims (2)
1.一种基于相移技术的三维重构无效区域快速定位方法,其特征在于,包括如下步骤:
S1、采用多步相移技术进行投影测量,根据相移技术投影条纹图像不少于三幅;
S11、利用计算机编码生成n步相移正弦条纹图I1、I2、…In,其中n≥3且n为整数,第k步相移所得条纹图Ik表达式如下所示;
Ik(x,y)=A(x,y)+B(x,y)sin(2πf+Φ0+2πk/n) (1),
其中(x,y)为编码图片空间坐标,f为条纹频率,A(x,y)为条纹的背景光强;B(x,y)为条纹的对比度;Φ0为初相位;
S2、利用相机捕获变形多步相移变形条纹图,对多步相移条纹图进行阈值判断,定位高光条纹过饱和区域;
S21、利用相机捕获的第K步相移条纹图I'k(x,y)表达式如下所示:
S22、图像高光区域在条纹图I'k(x,y)上反映为条纹图案过饱和,即像素值为255;利用相移条纹定位高光区域,需要先求取每一幅条纹图的高光区域,再取n幅相移高光图的并集即可;假设第k幅相移图的高光区域模板为 与条纹图I'k(x,y)的关系如下所示:
其中TH为高光阈值,当条纹图灰度值大于TH时则定义为高光区域;可根据具体拍摄系统光照情况而定;
对n幅相移图求高光模板,并取所有高光模板的并集:
MH(x,y)即为n步相移图中因为高光所致的无效区域;
S3、计算多步相移变形条纹图,每个像素点在相移步数上的标准差,对标准差进行阈值判断,定位条纹信息缺失区域;
n步相移条纹图的均值:
对n步相移条纹图变形条纹图沿着相移方向求标准差δ(x,y)有:
根据上式,当R(x,y)趋近于0时,所得标准差δ0(x,y)为:
由上式可知,条纹信息缺失区域标准差即为相机随机噪声分布的标准差δe;因此,取Mδ(x,y)为模板表示条纹信息缺失区域,则有如下关系式:
上式中,Tδ为标准差阈值,且有Tδ≥δe;
S4、对高光区域和阴影区域进行形态学处理,获得最终三维重构无效区域。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201811617248.7A CN109631797B (zh) | 2018-12-28 | 2018-12-28 | 一种基于相移技术的三维重构无效区域快速定位方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201811617248.7A CN109631797B (zh) | 2018-12-28 | 2018-12-28 | 一种基于相移技术的三维重构无效区域快速定位方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN109631797A CN109631797A (zh) | 2019-04-16 |
CN109631797B true CN109631797B (zh) | 2020-08-11 |
Family
ID=66078596
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201811617248.7A Active CN109631797B (zh) | 2018-12-28 | 2018-12-28 | 一种基于相移技术的三维重构无效区域快速定位方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN109631797B (zh) |
Families Citing this family (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110057841A (zh) * | 2019-05-05 | 2019-07-26 | 电子科技大学 | 一种基于透射结构光的缺陷检测方法 |
CN110634180B (zh) * | 2019-08-16 | 2024-02-02 | 河南三维泰科电子科技有限公司 | 一种基于相移轮廓术的多运动物体三维重构方法 |
CN111998799B (zh) * | 2020-08-20 | 2021-07-06 | 四川大学 | 一种多频投影三维面形测量的运动区域检测方法及系统 |
CN116824069B (zh) * | 2023-08-31 | 2023-11-10 | 四川省产品质量监督检验检测院 | 利用高频信号检测饱和点的自适应条纹方法 |
Family Cites Families (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106595522B (zh) * | 2016-12-15 | 2018-11-09 | 东南大学 | 一种光栅投影三维测量系统的误差校正方法 |
CN106840036B (zh) * | 2016-12-30 | 2019-10-01 | 浙江四点灵机器人股份有限公司 | 一种适用于快速三维形貌测量的二元结构光优化方法 |
CN107894215B (zh) * | 2017-12-26 | 2020-05-08 | 东南大学 | 基于全自动曝光的高动态范围光栅投影三维测量方法 |
CN108168464B (zh) * | 2018-02-09 | 2019-12-13 | 东南大学 | 针对条纹投影三维测量系统离焦现象的相位误差校正方法 |
-
2018
- 2018-12-28 CN CN201811617248.7A patent/CN109631797B/zh active Active
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN109631797A (zh) | 2019-04-16 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN109631797B (zh) | 一种基于相移技术的三维重构无效区域快速定位方法 | |
He et al. | Quaternary gray-code phase unwrapping for binary fringe projection profilometry | |
CN109658515B (zh) | 点云网格化方法、装置、设备及计算机存储介质 | |
US8837812B2 (en) | Image processing device, image processing method, and program | |
Moreno et al. | Embedded phase shifting: Robust phase shifting with embedded signals | |
CN108195313A (zh) | 一种基于光强响应函数的高动态范围三维测量方法 | |
Guo et al. | 3-D shape measurement by use of a modified Fourier transform method | |
Lun et al. | Robust single-shot fringe projection profilometry based on morphological component analysis | |
CN105588518B (zh) | 基于双角度多频率条纹投影的三维形貌获取方法及装置 | |
CN109506590B (zh) | 一种边界跃变相位误差快速定位方法 | |
Lu et al. | High-efficiency dynamic three-dimensional shape measurement based on misaligned Gray-code light | |
Wu et al. | A general phase ambiguity suppression algorithm combining geometric constraints and temporal phase unwrapping | |
Yu et al. | 3D shape measurement based on the unequal-period combination of shifting Gray code and dual-frequency phase-shifting fringes | |
CN116608794B (zh) | 一种抗纹理3d结构光成像方法、系统、装置及存储介质 | |
CN113793273A (zh) | 一种基于相移条纹亮度幅值的点云噪声删除方法 | |
CN114136236A (zh) | 一种结合极线约束的相位轮廓自适应投影测量方法 | |
CN111473745A (zh) | 一种基于多频相移方案的发光表面微观三维测量方法 | |
Xu et al. | Realtime 3D profile measurement by using the composite pattern based on the binary stripe pattern | |
CN116205843A (zh) | 一种基于自适应条纹迭代的高反航发叶片三维点云获取方法 | |
CN111121663B (zh) | 物体三维形貌测量方法、系统和计算机可读存储介质 | |
CN110375671A (zh) | 一种相位误差的自校正方法 | |
CN111102938B (zh) | 一种物体三维形貌测量方法、系统和计算机可读存储介质 | |
Budianto et al. | Gabor feature based discriminative dictionary learning for period order detection in fringe projection profilometry | |
Feng et al. | Robust structured-light depth mapping via recursive decomposition of binary codes | |
Budianto et al. | Efficient 3-dimensional model reconstruction based on marker encoded fringe projection profilometry |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |