CN110428460A - 一种基于正交相移条纹的不连续区域分割方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于正交相移条纹的不连续区域分割方法，包括：构建由投影系统、相机以及被测物体组成的不连续区域分割系统；将沿着X、Y两方向变化，相互正交的正弦光栅组依次投至物体表面，并采集双方向变化条纹；通过改变光栅的输入顺序经最小二乘法获得两方向的包裹相位序列；对每幅包裹相位序列进行相位优化，依次获得X与Y方向的优化包裹相位组；通过对优化包裹相位组分别采用跳变区域相交，提取粗分割线并进行图像增强与细化处理，确定精分割线后求和，获取总分割线，分割后的连续区域由感兴趣区域减去总分割线获得。本发明实现了对突变区域进行较好的分割，本发明能够精确的提取出物体的边缘位置；边缘提取准确性的提升能够提高物体识别的准确度。

Description

一种基于正交相移条纹的不连续区域分割方法

技术领域

本发明涉及三维测量的区域分割领域，尤其涉及一种基于正交相移条纹的不连续区域分割方法。

背景技术

不连续区域分割是指将处于不同深度区域的物体进行分割的技术，这种技术被广泛的应用于多个领域，如电影电视制片中的前/背景分割、图像理解、磨损检测、三维数据分析及去除噪声当中。

近几十年来，专家学者们研究并发明了一系列不同的方法对不同深度区域的物体进行分割。基于点操作的方法(如Canny算子，Sobel算子)在实现分割前首先需要对边界部分进行提取。在现实场景中，由于场景过于复杂；很难选取适当的阈值进行分割，因此这些边界提取算子具备较低的提取准确度。

基于深度学习(CNN)的方法可以提供高精度的深度分割结果，但是需要应用复杂的训练数据集和调参。三维数据融合的方法，需要首先获取深度三维数据^[1,2]，因此该方法的分割精度受限于三维数据的精度。基于相位跳变点的连续区域分割方法^[3]，首先搭建了类似结构光测量系统的三维深度分割系统，通过利用深度不连续点存在相位跳变的性质，能够将物体边缘的位置精确提取出来；同时，该方法还具备不受物体表面纹理的影响、计算消耗小及无需采用复杂的优化操作等优点。但是，三维深度分割系统的视场中存在着不敏感区域的现象^[4]，因此对于不敏感区域，将导致分割失效。

参考文献

[1]Krizhevsky A,Sutskever I,Hinton G E.ImageNet classification withdeep convolutional neural networks[C]International Conference on NeuralInformation Processing Systems.2012.

[2]Han J,Hao Chen,Nian Liu,et al.CNNs-Based RGB-D Saliency Detectionvia Cross-View Transfer and Multiview Fusion[J].IEEE Transactions onCybernetics,2017,PP(99):1-13.

[3]Deng H,Deng J,Ma M,et al.3D information detection with novel fivecomposite fringe patterns[J].Modern Physics Letters B.

[4]Wang Y,Zhang S.Optimal fringe angle selection for digital fringeprojection technique[J].Applied Optics,2013,52(29):7094.

发明内容

本发明提供了一种基于正交相移条纹的不连续区域分割方法，本发明实现了对突变区域进行较好的分割，详见下文描述：

一种基于正交相移条纹的不连续区域分割方法，所述方法包括以下步骤：

构建由投影系统、相机以及被测物体组成的不连续区域分割系统；

将沿着X、Y两方向变化，相互正交的正弦光栅组依次投至物体表面，并采集双方向变化条纹；

通过改变光栅的输入顺序经最小二乘法获得两方向的包裹相位序列；

对每幅包裹相位序列进行相位优化，依次获得X与Y方向的优化包裹相位组；

通过对优化包裹相位组分别采用跳变区域相交，提取粗分割线并进行图像增强与细化处理，确定精分割线后求和，获取总分割线，分割后的连续区域由感兴趣区域减去总分割线获得。

其中，所述正弦光栅具体为

式中，I_i(x,y)代表下标为i的光栅光强分布；a(x,y)为每幅光栅的基本强度，b(x,y)为每幅光栅的调制强度，φ(x,y)为包裹相位，N为光栅总数；δ_i为光栅相移量，其值为2π*i/N。

进一步地，所述对每幅包裹相位序列进行相位优化具体为：

相位双边滤波获取平滑噪声以及多尺度相位增强对边缘进行增强。

其中，所述跳变区域相交具体为：

提取粗分割线D的操作具体为：

D_x＝A₁||A₂||A₃

D_y＝B₁||B₂||B₃

E＝E_X||E_Y

其中，(A₁，A₂，A₃)、(B₁，B₂，B₃)均为差分非零点组合；E_X及E_Y为精分割线；D_X及D_Y为粗分割线。

本发明提供的技术方案的有益效果是：

1、本发明能优化单一方向光栅条纹对物体某些区域深度不敏感问题^[4]；

2、本发明能够精确的提取出物体的边缘位置；边缘提取准确性的提升能够提高物体识别的准确度；

3、本发明的计算消耗小；该发明无需采用复杂的优化操作，仅利用简单的差分、相移等函数运算即可获得物体边缘，并由此实现对图像分割的作用；

4、本发明的分割方法不受物体表面纹理的影响，分割点的位置仅与物体表面高度剧烈程度相关。

附图说明

图1为不连续区域分割系统的示意图；

图2为一种基于正交相移条纹的连续区域分割方法的流程图；

图3为由光栅序列组依据三步相移法可获取包裹相位序列(φ_X1，φ_X2，φ_X3以及φ_Y1，φ_Y2，φ_Y3)的示意图；

图4为未经高度调制包含“相”形孔的光栅组的示意图；

图5为图4经本发明计算出的边界值；

图6为经高度与噪声调制包含“相”形孔的光栅组的示意图；

图7为图6经本发明计算出的边界值。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面对本发明实施方式作进一步地详细描述。

实施例1

一种基于正交相移条纹的不连续区域分割方法，参见图1-图5，该方法包括以下步骤：

101：构建如图1所示的由投影系统、相机以及被测物体组成的不连续区域分割系统；

其中，投影系统、相机和被测物体所在的三点位置呈三角关系，具体的摆放夹角仅与测量精度相关，本发明实施例对此不做限制。

102：如图3所示，将沿着X、Y两方向变化，相互正交的正弦光栅组依次投至物体表面；并可采集到如图4所示的双方向变化条纹；

其中，步骤102中，假设投射光栅序列分别为(I_X1,I_X2,I_X3,......,I_XN及I_Y1,I_Y2,I_Y3,......,I_YN)。X、Y方向变化的正弦光栅序列均具备下列的表达形式：

式中，I_i(x,y)代表下标为i的光栅光强分布；a(x,y)为每幅光栅的基本强度，b(x,y)为每幅光栅的调制强度。

为取得合适的对比度，a(x,y)与b(x,y)通常均取127.5。φ(x,y)为包裹相位，N为光栅总数；δ_i为光栅相移量，其值为2π*i/N。

103：数据采集完成后，在后处理阶段，可在计算机内通过改变光栅的输入顺序(具体实现时，无特殊顺序更换规则，只要使得不同组的光栅输入顺序不同即可)，经最小二乘法获得两方向的包裹相位序列(φ_X1，φ_X2，φ_X3以及φ_Y1，φ_Y2，φ_Y3)；

其中，步骤103中，最小二乘法获取包裹相位的数学表示形式为：

其中，φ(x,y)为经最小二乘运算所获取的包裹相位值，N为相移光栅总数，n为每幅光栅的序号。

步骤103中，假设正常光栅顺序的光栅序列为(I₁,I₁,…I_n)，经式(2)计算，所获得的包裹相位为φ₁。将光栅序列依公式(3)进行改变可获得包裹相位φ₂及φ₃：

(I_Round(kN/3),I_{Round(kN/3)+1},…,I_{Round(kN/3)-2},I_{Round(kN/3)-1})，k＝2或3 (3)

步骤103中，包裹相位(φ_X1，φ_X2，φ_X3)为依据式(3)获取的X方向变化包裹相位组，包裹相位(φ_Y1，φ_Y2，φ_Y3)为依据式(3)获取的Y方向变化包裹相位组。

104：对每幅包裹相位序列进行相位优化，可依次获得X与Y方向的优化包裹相位组(φ^U _X1，φ^U _X2，φ^U _X3)与(φ^U _Y1，φ^U _Y2，φ^U _Y3)。

其中，优化过程包括相位双边滤波获取平滑噪声以及多尺度相位增强对边缘进行增强。

相位双边滤波的数学表达式为：

其中，φ^f(x)为滤波结果，W_o为权重函数，其数学表达式为：

该式中，φ(x)为待优化相位图，x为当前待处理的像素，x_i为邻域像素。

f_p与g_s均为高斯核；f_p的作用为处理相位域的信号，g_s的目的为处理空间邻域信号。对于高斯函数，标准差大小(σ)及核函数大小(r)决定了滤波的强弱。标准差(σ)在相位双边函数中可分为两类，其分别为σ_s与σ_p；其中σ_p与r从属于f_p函数，σ_s与r从属于g_s函数。为保证细节尽可能不丢失，σ_p值可取为0.4～0.5rad，而σ_s值相对大，其值可取为30像素。为避免滤波扩散的现象发生,r通常小，其值可取为1～2像素。滤波完成后，可由该函数依次获得X,Y方向的滤波相位图(φ^f _X1，φ^f _X2，φ^f _X3)与(φ^f _Y1，φ^f _Y2，φ^f _Y3)。

多尺度相位增强的实现方法为：首先对(φ^f _X1，φ^f _X2，φ^f _X3)与(φ^f _Y1，φ^f _Y2，φ^f _Y3)依次构建三层连续尺度层级的相位图，每一幅相位图的三重层级S₁(x)，S₂(x)，S₃(x)求取方法为

S₁(x)＝G₁(x)*φ^f(x) (6)

S₂(x)＝G₂(x)*φ^f(x) (7)

S₃(x)＝G₃(x)*φ^f(x) (8)

*为卷积运算符，G_i(x)为高斯函数，其标准差的比例关系为

在获取三重层级S₁(x)，S₂(x)，S₃(x)后，可通过差分获取三重增强层三重层级E₁(x)，E₂(x)，E₃(x)

E₁(x)＝φ^f(x)-S₁(x) (10)

E₂(x)＝S₂(x)-S₁(x) (11)

E₃(x)＝S₃(x)-S₂(x) (12)

通过合并滤波相位与增强层最终可以获得优化相位φ^U

φ^U＝φ^f+E₁(x)+0.5E₂(x)+0.25E₃(x) (13)

步骤104结束后，即获得优化相位组(φ^U _X1，φ^U _X2，φ^U _X3)与(φ^U _Y1，φ^U _Y2，φ^U _Y3)。

105：通过对优化相位组(φ^U _X1，φ^U _X2，φ^U _X3)与(φ^U _Y1，φ^U _Y2，φ^U _Y3)分别采用跳变区域相交的方法，即可提取粗分割线D_X及D_Y；对粗分割线D_X及D_Y进行图像增强与细化处理，确定精分割线E_X及E_Y；对精分割线E_X及E_Y求和，确定如图5所示的总分割线E，而分割后的连续区域可由ROI(Region of Interest感兴趣区域)区域减去总分割线E获得。

其中，获取优化包裹相位组后，可由优化包裹相位组获取优化包裹相位的差分非零点组合(A₁，A₂，A₃)以及(B₁，B₂，B₃)，每一幅差分非零点的求法为：

其中，i＝1,2,3；Round()为四舍五入的圆整函数；φ(x+1，y)为待处理运算点右侧一个像素点处的包裹相位值；φ(x，y)为待处理运算点的包裹相位值。

其中，将粗分割线提取并细化的边界位置如图5所示，至此，分割完毕。

通过跳变区域相交的方法提取粗分割线D的操作具体为：

D_x＝A₁||A₂||A₃ (16)

D_y＝B₁||B₂||B₃ (17)

E＝E_X||E_Y (18)

其中，||为或逻辑运算符。

其中，本发明实施例中的公共提取部分实现方式为逻辑与运算，细化为图像处理中常见的细化模式，本发明实施对此不做赘述。

实施例2

本发明实施例展现了对包含噪声及突变区域的区域分割结果，下面结合图1、图6和图7对实施例1中的方案进行进一步地介绍，详见下文描述：

201：如图1所示，在实际测量过程中将由投影系统、相机、被测量物体组成的不连续区域分割系统进行组装，并构建成为三角测量关系；

其中，在实际实验过程中可依据遮挡大小，自由调节投影系统、相机、与被测量物体之间构成的夹角。本发明实施例对此不做限制，仅以图1中的位置关系、角度为例进行说明。

202：图6显示了经过SNR(Signal Noise Rate信噪比)为25的噪声及高度调制后的相移光栅组，光栅组显示此次仿真结果中包含一个“相”形孔，在孔的左上方有一个凸起块作为单独的区域进行测试；

203：应用实施例1中的步骤102和步骤103对边界部分进行提取，即可获得如图7所示的结果，结果显示，凸起块及孔的边界均被良好的提取与分割。

本发明实施例对各器件的型号除做特殊说明的以外，其他器件的型号不做限制，只要能完成上述功能的器件均可。

本领域技术人员可以理解附图只是一个优选实施例的示意图，上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

以上所述仅为本发明的较佳实施例，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、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (4)

1.一种基于正交相移条纹的不连续区域分割方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

构建由投影系统、相机以及被测物体组成的不连续区域分割系统；

将沿着X、Y两方向变化，相互正交的正弦光栅组依次投至物体表面，并采集双方向变化条纹；

通过改变光栅的输入顺序经最小二乘法获得两方向的包裹相位序列；

对每幅包裹相位序列进行相位优化，依次获得X与Y方向的优化包裹相位组；

通过对优化包裹相位组分别采用跳变区域相交，提取粗分割线并进行图像增强与细化处理，确定精分割线后求和，获取总分割线，分割后的连续区域由感兴趣区域减去总分割线获得。

2.根据权利要求1所述的一种基于正交相移条纹的不连续区域分割方法，其特征在于，所述正弦光栅具体为

式中，I_i(x，y)代表下标为i的光栅光强分布；a(x，y)为每幅光栅的基本强度，b(x，y)为每幅光栅的调制强度，φ(x，y)为包裹相位，N为光栅总数；δ_i为光栅相移量，其值为2π*i/N。

3.根据权利要求1所述的一种基于正交相移条纹的不连续区域分割方法，其特征在于，所述对每幅包裹相位序列进行相位优化具体为：

相位双边滤波获取平滑噪声以及多尺度相位增强对边缘进行增强。

4.根据权利要求3所述的一种基于正交相移条纹的不连续区域分割方法，其特征在于，所述跳变区域相交具体为：

提取粗分割线D的操作具体为：

D_x＝A₁||A₂||A₃

D_y＝B₁||B₂||B₃

E＝E_X||E_Y

其中，(A₁，A₂，A₃)、(B₁，B₂，B₃)均为差分非零点组合；E_X及E_Y为精分割线；D_X及D_Y为粗分割线。