CN110926369B - 一种高精度结构光三维测量系统及方法 - Google Patents

一种高精度结构光三维测量系统及方法 Download PDF

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Abstract

本发明实施例公开了一种高精度结构光三维测量系统及方法，将两路波长分别为λ1和λ2的结构光合成为一束后投射至被测场景中，获取经被测场景调制的结构光图像，其并经分光分成两路光路后分别采集经被测场景调制的波长λ1和波长λ2的结构光图像，根据采集得到的经被测场景调制的波长λ1和波长λ2的结构光图像计算获得被测场景的三维信息。利用双波长结构光投射及采集，可实现单帧时间内的双帧投射，利用正弦结构光与随机编码结构光，实现具有更精准快速的相位解算，重建速度快、精度高，可用于动态场景的高精度三维测量。

Description

一种高精度结构光三维测量系统及方法
技术领域
本发明实施例涉及结构光三维测量技术领域，具体涉及一种高精度结构光三维测量系统及方法。
背景技术
结构光三维测量技术利用投影装置向场景中主动投射特定模式的结构光图案，结构光会被场景中的三维形态调制从而产生变形或相移，通过相机采集场景中的结构光并分析结构光的变形或相移从而获得场景中的三维信息。由于结构光三维测量技术的灵活性，结构光三维测量技术广泛应用到多种领域。
常用的结构光三维测量技术根据所用结构光数量可以分为两类，一类单帧结构光投射，另一类是多帧结构光投射。单帧结构光投射的测量技术可以测量动态场景的三维数据但是测量精度较低；多帧结构光投射的测量技术测量精度较高但是无法测量动态场景。以上两种方式均无法同时满足对动态场景的高精度测量。
发明内容
为此，本发明实施例提供一种高精度结构光三维测量系统及方法，以解决现有的结构光三维测量技术无法实现对动态场景的高精度测量的问题。
为了实现上述目的，本发明实施例提供如下技术方案：
根据本发明实施例的第一方面，提供了一种高精度结构光三维测量系统，所述系统包括：
双波长结构光投射单元，用于将两路波长分别为λ1和λ2的结构光合成为一束后投射至被测场景中；
双波长采集单元，用于获取经被测场景调制的结构光图像，经分光分成两路光路后分别采集经被测场景调制的波长λ1和波长λ2的结构光图像；
计算单元，用于根据采集得到的经被测场景调制的波长λ1和波长λ2的结构光图像计算获得被测场景的三维信息。
进一步地，所述双波长结构光投射单元包括第一结构光投射器、第二结构光投射器和第一半反半透棱镜；
所述第一结构光投射器用于投射波长为λ1的结构光，所述第二结构光投射器用于投射波长为λ2的结构光，所述第一半反半透棱镜用于将两路波长分别为λ1和λ2的结构光合成为一束后投射至被测场景中。
进一步地，所述双波长采集单元包括成像镜头、第二半反半透棱镜、第一带通滤光片、第二带通滤光片、第一感光元件和第二感光元件；
所述成像镜头用于获取经结构光投射的所述被测场景的结构光图像信息，所述第二半反半透棱镜用于将获取的所述被测场景的结构光图像信息分成两路光路，所述第一带通滤光片用于获取其中一路光路中的波长λ1的被测场景的结构光图像信息并成像至第一感光元件，所述第二带通滤光片用于获取另一路光路中的波长λ2的被测场景的结构光图像信息成像至第二感光元件。
根据本发明实施例的第二方面，提供了一种高精度结构光三维测量方法，所述方法包括：
将两路波长分别为λ1和λ2的结构光合成为一束后投射至被测场景中；
获取经被测场景调制的结构光图像，并经分光分成两路光路后分别采集经被测场景调制的波长λ1和波长λ2的结构光图像；
根据采集得到的经被测场景调制的波长λ1和波长λ2的结构光图像计算获得被测场景的三维信息。
进一步地，将两路波长分别为λ1和λ2的结构光合成为一束后投射至被测场景中，包括：
波长为λ1的结构光为正弦结构光，所述正弦结构光的像素点的灰度沿投射画面横向方向呈正弦函数变化；
波长为λ2的结构光为随机编码结构光，所述随机编码结构光由多个尺度下采用随机分布产生的随机图像融合产生，且在不同的观察距离下均具有不变的且唯一的特征点；
所述正弦结构光的相位信息与随机编码结构光的特征点满足一一对应关系。
进一步地，根据采集得到的经被测场景调制的波长λ1和波长λ2的结构光图像计算获得被测场景的三维信息，具体包括：
对获得的波长为λ1的经被测场景调制的正弦结构光图像I1进行傅里叶变换并进行低通滤波获得频率域图像信息F(I1(i，j))，求取F(I1(i，j))的相位信息Φ(i，j)；
对获得的波长为λ2的经被测场景调制的随机编码结构光图像I2进行不变特征点提取，并通过查表法获得特征点处的真实相位信息Φ(kp0)；
使用所述相位信息Φ(i，j)以及特征点处真实相位信息Φ(kp0)初始化质量值，并基于质量值导向法对相位信息Φ(i，j)进行解相位获得被测场景的真实相位信息Φunwarp(i，j)；
根据被测场景的真实相位信息Φunwarp(i，j)与其空间三维信息的对应关系，获得被测场景的三维信息。
进一步地，对获得的波长为λ2的经被测场景调制的随机编码结构光图像I2进行不变特征点提取，并通过查表法获得特征点处的真实相位信息Φ(kp0)，具体包括：
对获得的波长为λ2的经被测场景调制的随机编码结构光图像I2进行不变特征点提取，并将提取的特征点与原始随机编码结构光图像进行特征匹配，采用随机抽样一致性算法滤除误匹配特征点并剔除置信度低的特征点，其中经被测场景调制的随机编码结构光图像I2中匹配成功的特征点集合记为kp1，原始随机编码结构光图像中匹配成功的特征点集合记为kp0，集合kp1中特征点的相位值即为集合kp0中对应匹配的特征点的相位值，查询集合kp1中每个特征点所对应匹配的集合kp0中的特征点的相位值获得集合kp1中特征点处的真实相位信息Φ(kp0)，其中集合kp0中特征点的坐标与相位值的对应关系为，
Φ(i0，j0)＝Φ0+(i0/T)*2π
其中i0，j0为原始随机编码结构光图像中特征点的坐标，T为正弦结构光周期，Φ0为i0＝0时的初始相位。
进一步地，根据已知的特征点处真实相位信息Φ(kp0)，基于质量值导向法对相位信息Φ(i，j)进行解相位获得被测场景的真实相位信息Φunwarp(i，j)，具体包括：
相位图像Φ(i，j)中除去集合kp0中的特征点，其他像素点的质量值按以下公式计算：
Figure BDA0002250773630000041
其中，
Figure BDA0002250773630000042
Figure BDA0002250773630000043
Figure BDA0002250773630000044
Figure BDA0002250773630000045
Figure BDA0002250773630000046
其中，
Figure BDA0002250773630000047
表示相位图Φ(i，j)中坐标位于(i，j)处的未解相位的相位值，γ(·)表示对括号内数值进行解相位操作；
集合kp0中特征点的质量值为：
R(i，j)＝Max，
式中，Max为设定质量值上限值；
边缘质量值的计算方法为：从相位图Φ(i，j)的坐标原点扫描，垂直相邻两个像素点之间的边缘的质量值为垂直相邻两个像素质量值相加，水平相邻两个像素点之间的边缘的质量值为水平相两个像素点的质量值相加；
对所有边缘质量值进行排序，按质量值由大到小，对原始相位图像进行解相位获得被测场景的真实相位信息Φunwarp(i，j)。
进一步地，所述方法还包括：
采用直方图法对边缘质量值进行排序，并将直方图以预设阈值分为两段，小于预设阈值的一段的直方图间隔赋以相对小的间隔值，大于预设阈值的另一段的直方图间隔赋予相对大的间隔值。
进一步地，根据被测场景的真实相位信息Φunwarp(i，j)与其空间三维信息的对应关系，获得被测场景的三维信息，具体包括：
被测场景的真实相位信息Φunwarp(i，j)与其空间三维信息z(x，y)的对应关系满足如下公式，
Figure BDA0002250773630000051
其中，m0，m1，n1为常数参数。
本发明实施例具有如下优点：
本发明实施例提出的一种高精度结构光三维测量系统及方法，将两路波长分别为λ1和λ2的结构光合成为一束后投射至被测场景中，获取经被测场景调制的结构光图像，经分光分成两路光路后分别采集经被测场景调制的波长λ1和波长λ2的结构光图像，根据采集得到的经被测场景调制的波长λ1和波长λ2的结构光图像计算获得被测场景的三维信息。利用双波长结构光投射及采集，可实现单帧时间内的双帧投射，利用正弦结构光与随机编码结构光，实现具有更精准快速的相位解算，重建速度快、精度高，可用于动态场景的高精度三维测量。
附图说明
为了更清楚地说明本发明的实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是示例性的，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图引伸获得其它的实施附图。
图1为本发明实施例1提供的一种高精度结构光三维测量系统的结构示意图；
图2为本发明实施例1提供的一种高精度结构光三维测量系统双波长结构光投射单元和双波长采集单元的结构示意图；
图3为本发明实施例2提供的一种高精度结构光三维测量方法的流程示意图；
图4为本发明实施例2提供的一种高精度结构光三维测量方法中步骤230的流程示意图；
图5为本发明实施例2提供的一种高精度结构光三维测量方法的正弦结构光图像；
图6为本发明实施例2提供的一种高精度结构光三维测量方法的随机编码结构光图像。
具体实施方式
以下由特定的具体实施例说明本发明的实施方式，熟悉此技术的人士可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点及功效，显然，所描述的实施例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。
实施例1
本发明实施例提出了一种高精度结构光三维测量系统，如图1和图2所示，该系统包括双波长结构光投射单元110、双波长采集单元120和计算单元130，双波长结构光投射单元110与双波长采集单元120共同固定于刚性支架上。
双波长结构光投射单元110用于将两路波长分别为λ1和λ2的结构光合成为一束后投射至被测场景中。
具体的，双波长结构光投射单元110包括第一结构光投射器111、第二结构光投射器112和第一半反半透棱镜113，第一结构光投射器111用于投射波长为λ1的结构光，第二结构光投射器112用于投射波长为λ2的结构光，第一半反半透棱镜113用于将两路波长分别为λ1和λ2的结构光合成为一束后投射至被测场景中。
进一步地，波长为λ1的结构光为正弦结构光，正弦结构光的像素点的灰度沿投射画面横向方向呈正弦函数变化；
波长为λ2的结构光为随机编码结构光，随机编码结构光由多个尺度下采用随机分布产生的随机图像融合产生，且在不同的观察距离下均具有不变的且唯一的特征点；
正弦结构光的相位信息与随机编码结构光的特征点满足一一对应关系，即正弦结构光的相位信息由随机编码结构光的特征点坐标值根据如下公式计算获得：
Φ(x0，y0)＝Φ0+(x0/T)*2π，
其中x0，y0为随机编码结构光图像中特征点的坐标，T为正弦结构光周期，Φ0为x0＝0时的初始相位。
双波长采集单元120用于获取经被测场景调制的结构光图像，并经分光分成两路光路后分别采集经被测场景调制的波长λ1和波长λ2的结构光图像。
具体的，双波长采集单元120包括成像镜头121、第二半反半透棱镜122、第一带通滤光片123、第二带通滤光片124、第一感光元件125和第二感光元件126。
成像镜头121用于获取经结构光投射的被测场景的结构光图像信息，第二半反半透棱镜122用于将获取的被测场景的结构光图像信息分成两路光路，第一带通滤光片123用于获取其中一路光路中的波长λ1的被测场景的结构光图像信息并成像至第一感光元件125，第二带通滤光片124用于获取另一路光路中的波长λ2的被测场景的结构光图像信息成像至第二感光元件126。
计算单元130用于根据采集得到的经被测场景调制的波长λ1和波长λ2的结构光图像计算获得被测场景的三维信息。
本发明实施例提出的一种高精度结构光三维测量系统，将两路波长分别为λ1和λ2的结构光合成为一束后投射至被测场景中，获取经被测场景调制的结构光图像，并经分光分成两路光路后分别采集经被测场景调制的波长λ1和波长λ2的结构光图像，根据采集得到的经被测场景调制的波长λ1和波长λ2的结构光图像计算获得被测场景的三维信息。利用双波长结构光投射及采集，可实现单帧时间内的双帧投射，利用正弦结构光与随机编码结构光，实现具有更精准快速的相位解算，重建速度快、精度高，可用于动态场景的高精度三维测量。
实施例2
与上述实施例1相对应的，本发明实施例提供了一种高精度结构光三维测量方法，如图3所示，该方法包括以下步骤：
步骤210、将两路波长分别为λ1和λ2的结构光合成为一束后投射至被测场景中。
具体的，在步骤210中，如图5所示，波长为λ1的结构光为正弦结构光，正弦结构光的像素点的灰度沿投射画面横向方向呈正弦函数变化；
如图6所示，波长为λ2的结构光为随机编码结构光，随机编码结构光由多个尺度下采用随机分布产生的随机图像融合产生，且在不同的观察距离下均具有不变的且唯一的特征点；
正弦结构光的相位信息与随机编码结构光的特征点满足一一对应关系，即正弦结构光的相位信息由随机编码结构光的特征点坐标值根据如下公式计算获得：
Φ(x0，y0)＝Φ0+(x0/T)*2π，
其中x0，y0为随机编码结构光图像中特征点的坐标，T为正弦结构光周期，Φ0为x0＝0时的初始相位。
步骤220、获取经被测场景调制的结构光图像，并经分光分成两路光路后分别采集经被测场景调制的波长λ1和波长λ2的结构光图像。
步骤230、根据采集得到的经被测场景调制的波长λ1和波长λ2的结构光图像计算获得被测场景的三维信息。
如图4所示，步骤230具体包括以下内容：
步骤231、对获得的波长为λ1的经被测场景调制的正弦结构光图像I1进行傅里叶变换并进行低通滤波获得频率域图像信息F(I1(i，j))，求取F(I1(i，j))的相位信息Φ(i，j)。具体的，F(I1(i，j))是一个复数矩阵，除了采用a+bi的形式，复数可采用极坐标形式表示，即aejb，b表示相位信息，j表示虚数单位，因此根据F(I1(i，j))即可得到相位信息Φ(i，j)。
步骤232、对获得的波长为λ2的经被测场景调制的随机编码结构光图像I2进行不变特征点提取，并通过查表法获得特征点处的真实相位信息Φ(kp0)。
具体为，对获得的波长为λ2的经被测场景调制的随机编码结构光图像I2进行不变特征点提取，并将提取的特征点与原始随机编码结构光图像进行特征匹配，采用随机抽样一致性算法滤除误匹配特征点并剔除置信度低的特征点，其中经被测场景调制的随机编码结构光图像I2中匹配成功的特征点集合记为kp1，原始随机编码结构光图像中匹配成功的特征点集合记为kp0，集合kp1中特征点的相位值即为集合kp0中对应匹配的特征点的相位值，查询集合kp1中每个特征点所对应匹配的集合kp0中的特征点的相位值获得集合kp1中特征点处的真实相位信息Φ(kp0)，其中集合kp0中特征点的坐标与相位值的对应关系为，
Φ(i0，j0)＝Φ0+(i0/T)*2π
其中，i0，j0为原始随机编码结构光图像中特征点的坐标，T为正弦结构光周期，Φ0为i0＝0时的初始相位。
步骤233、根据已知的特征点处真实相位信息Φ(kp0)，基于质量值导向法对相位信息Φ(i，j)进行解相位获得被测场景的真实相位信息Φunwarp(i，j)。
集合kp1中已知特征点坐标的相位值用于初始化“质量值导向”解相位算法，优选的集合kp1中已知特征点坐标处的质量值设置为质量值上限Max。
具体的，相位图像Φ(i，j)中除去集合kp0中的特征点，其他像素点的质量值R(i，j)按以下公式计算：
Figure BDA0002250773630000091
其中，
Figure BDA0002250773630000101
Figure BDA0002250773630000102
Figure BDA0002250773630000103
Figure BDA0002250773630000104
Figure BDA0002250773630000105
其中，
Figure BDA0002250773630000106
表示相位图Φ(i，j)中坐标位于(i，j)处的未解相位的相位值，γ(·)表示对括号内数值进行解相位操作；
集合kp0中特征点的质量值为：
R(i，j)＝Max，
式中，Max为设定质量值上限值，在本实施例中Max的值置为10000；
边缘质量值的计算方法为：从相位图Φ(i，j)的坐标原点扫描，垂直相邻两个像素点之间的边缘的质量值为垂直相邻两个像素质量值相加，水平相邻两个像素点之间的边缘的质量值为水平相两个像素点的质量值相加；
对所有边缘质量值进行排序，按质量值由大到小，对原始相位图像进行解相位获得被测场景的真实相位信息Φunwarp(i，j)。
进一步地，为加快质量值排序速度，可采用直方图法对边缘质量值进行排序，基于质量值的分布特性，为进一步增加排序速度，可将直方图以预设阈值分为两段，优选的本实施例中该预设阈值设为1.732π，小于预设阈值的一段的直方图间隔赋以相对小的间隔值，优选的本实施例中该间隔值设为0.1732π，大于预设阈值的另一段的直方图间隔赋予相对大的间隔值，优选的本实施例中该间隔值设置为0.7849π。
步骤234、根据被测场景的真实相位信息Φunwarp(i，j)与其空间三维信息的对应关系，获得被测场景的三维信息。
进一步地，根据被测场景的真实相位信息Φunwarp(i，j)与其空间三维信息的对应关系，获得被测场景的三维信息，具体包括：
被测场景的真实相位信息Φunwarp(i，j)与其空间三维信息z(x，y)的对应关系满足如下公式，
Figure BDA0002250773630000111
其中，m0，m1，n1为常数参数，其数值由系统的结构特性决定，其具体数值通过至少三个已知固定厚度的标准平板件置于被测场景中求取获得，x、y表示三维空间的横纵坐标。
本发明实施例提出的一种高精度结构光三维测量方法，将两路波长分别为λ1和λ2的结构光合成为一束后投射至被测场景中，获取经被测场景调制的结构光图像，并经分光分成两路光路后分别采集经被测场景调制的波长λ1和波长λ2的结构光图像，根据采集得到的经被测场景调制的波长λ1和波长λ2的结构光图像计算获得被测场景的三维信息。利用双波长结构光投射及采集，可实现单帧时间内的双帧投射，利用正弦结构光与随机编码结构光，实现具有更精准快速的相位解算，重建速度快、精度高，可用于动态场景的高精度三维测量。
虽然，上文中已经用一般性说明及具体实施例对本发明作了详尽的描述，但在本发明基础上，可以对之作一些修改或改进，这对本领域技术人员而言是显而易见的。因此，在不偏离本发明精神的基础上所做的这些修改或改进，均属于本发明要求保护的范围。

Claims (8)

1.一种高精度结构光三维测量系统，其特征在于，所述系统包括：
双波长结构光投射单元，用于将两路波长分别为λ1和λ2的结构光合成为一束后投射至被测场景中；
双波长采集单元，用于获取经被测场景调制的结构光图像，经分光分成两路光路后分别采集经被测场景调制的波长λ1和波长λ2的结构光图像；
计算单元，用于根据采集得到的经被测场景调制的波长λ1和波长λ2的结构光图像计算获得被测场景的三维信息；
所述双波长结构光投射单元包括第一结构光投射器、第二结构光投射器和第一半反半透棱镜；
所述第一结构光投射器用于投射波长为λ1的结构光，所述第二结构光投射器用于投射波长为λ2的结构光，所述第一半反半透棱镜用于将两路波长分别为λ1和λ2的结构光合成为一束后投射至被测场景中。
2.根据权利要求1所述的一种高精度结构光三维测量系统，其特征在于，所述双波长采集单元包括成像镜头、第二半反半透棱镜、第一带通滤光片、第二带通滤光片、第一感光元件和第二感光元件；
所述成像镜头用于获取经结构光投射的所述被测场景的结构光图像信息，所述第二半反半透棱镜用于将获取的所述被测场景的结构光图像信息分成两路光路，所述第一带通滤光片用于获取其中一路光路中的波长λ1的被测场景的结构光图像信息并成像至第一感光元件，所述第二带通滤光片用于获取另一路光路中的波长λ2的被测场景的结构光图像信息成像至第二感光元件。
3.一种高精度结构光三维测量方法，其特征在于，所述方法包括：
将两路波长分别为λ1和λ2的结构光合成为一束后投射至被测场景中；
获取经被测场景调制的结构光图像，并经分光分成两路光路后分别采集经被测场景调制的波长λ1和波长λ2的结构光图像；
根据采集得到的经被测场景调制的波长λ1和波长λ2的结构光图像计算获得被测场景的三维信息；
将两路波长分别为λ1和λ2的结构光合成为一束后投射至被测场景中，包括：
波长为λ1的结构光为正弦结构光，所述正弦结构光的像素点的灰度沿投射画面横向方向呈正弦函数变化；
波长为λ2的结构光为随机编码结构光，所述随机编码结构光由多个尺度下采用随机分布产生的随机图像融合产生，且在不同的观察距离下均具有不变的且唯一的特征点；
所述正弦结构光的相位信息与随机编码结构光的特征点满足一一对应关系。
4.根据权利要求3所述的一种高精度结构光三维测量方法，其特征在于，根据采集得到的经被测场景调制的波长λ1和波长λ2的结构光图像计算获得被测场景的三维信息，具体包括：
对获得的波长为λ1的经被测场景调制的正弦结构光图像I1进行傅里叶变换并进行低通滤波获得频率域图像信息F(I1(i,j))，求取F(I1(i,j))的相位信息Φ(i,j)；
对获得的波长为λ2的经被测场景调制的随机编码结构光图像I2进行不变特征点提取，并通过查表法获得特征点处的真实相位信息Φ(kp0)；
根据特征点处真实相位信息Φ(kp0)，基于质量值导向法对相位信息Φ(i,j)进行解相位获得被测场景的真实相位信息Φunwarp(i，j)；
根据被测场景的真实相位信息Φunwarp(i，j)与其空间三维信息的对应关系，获得被测场景的三维信息。
5.根据权利要求4所述的一种高精度结构光三维测量方法，其特征在于，对获得的波长为λ2的经被测场景调制的随机编码结构光图像I2进行不变特征点提取，并通过查表法获得特征点处的真实相位信息Φ(kp0)，具体包括：
对获得的波长为λ2的经被测场景调制的随机编码结构光图像I2进行不变特征点提取，并将提取的特征点与原始随机编码结构光图像进行特征匹配，采用随机抽样一致性算法滤除误匹配特征点并剔除置信度低的特征点，其中经被测场景调制的随机编码结构光图像I2中匹配成功的特征点集合记为kp1，原始随机编码结构光图像中匹配成功的特征点集合记为kp0，集合kp1中特征点的相位值即为集合kp0中对应匹配的特征点的相位值，查询集合kp1中每个特征点所对应匹配的集合kp0中的特征点的相位值获得集合kp1中特征点处的真实相位信息Φ(kp0)，其中集合kp0中特征点的坐标与相位值的对应关系为，
Φ(i0，j0)＝Φ0+(i0/T)*2π
其中i0，j0为原始随机编码结构光图像中特征点的坐标，T为正弦结构光周期，Φ0为i0＝0时的初始相位。
6.根据权利要求4所述的一种高精度结构光三维测量方法，其特征在于，根据已知的特征点处真实相位信息Φ(kp0)，基于质量值导向法对相位信息Φ(i,j)进行解相位获得被测场景的真实相位信息Φunwarp(i，j)，具体包括：
相位图像Φ(i,j)中除去集合kp0中的特征点，其他像素点的质量值按以下公式计算:
Figure FDA0003097196350000031
其中，
Figure FDA0003097196350000032
Figure FDA0003097196350000033
Figure FDA0003097196350000034
Figure FDA0003097196350000035
其中，φ(i,j)表示相位图Φ(i,j)中坐标位于(i，j)处的未解相位的相位值，γ(·)表示对括号内数值进行解相位操作；
集合kp0中特征点的质量值为：
R(i，j)＝Max，
式中，Max为设定质量值上限值；
边缘质量值的计算方法为：从相位图Φ(i,j)的坐标原点扫描，垂直相邻两个像素点之间的边缘的质量值为垂直相邻两个像素质量值相加，水平相邻两个像素点之间的边缘的质量值为水平相两个像素点的质量值相加；
对所有边缘质量值进行排序，按质量值由大到小，对原始相位图像进行解相位获得被测场景的真实相位信息Φunwarp(i，j)。
7.根据权利要求6所述的一种高精度结构光三维测量方法，其特征在于，所述方法还包括：
采用直方图法对边缘质量值进行排序，并将直方图以预设阈值分为两段，小于预设阈值的一段的直方图间隔赋以相对小的间隔值，大于预设阈值的另一段的直方图间隔赋予相对大的间隔值。
8.根据权利要求4所述的一种高精度结构光三维测量方法，其特征在于，根据被测场景的真实相位信息Φunwarp(i，j)与其空间三维信息的对应关系，获得被测场景的三维信息，具体包括：
被测场景的真实相位信息Φunwarp(i，j)与其空间三维信息z(x，y)的对应关系满足如下公式，
Figure FDA0003097196350000041
其中，m0，m1，n1为常数参数。
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