CN112001959B - 一种循环相移的实时三维面形测量方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种循环相移的实时三维面形测量方法及系统,包括:向测量场景循环投影相移条纹图,并采集经调制的变形相移条纹图;每采集到一帧变形相移条纹图,则利用相应的序号公式确定该帧最新采集到的变形相移条纹图的序号,根据所确定的序号找到最新待进行三维重建的一组N帧变形相移条纹图,并计算其与预先存储的参考截断相位的相位变化量,根据所得相位变化量进行实时三维重建,从而实现了三维重建数据处理帧率与图像采集帧率一致的高效三维面形测量,可实现每A幅相移条纹图、重建A/N帧三维结果到每A幅相移条纹图、重建A帧三维结果的提升。本发明提高了相移方法的效率和条纹图像数据的利用率。
Description
技术领域
本发明涉及计算机视觉三维测量计算领域,具体涉及一种循环相移的实时三维面形测量方法及系统。
背景技术
近年来,随着计算机技术的快速发展以及投影和成像器件性能的不断提升,光学三维形貌测量技术得到了越来越多的应用。相移条纹测量方法因为其具有测量速度快,精度高,便于自动化测量等优点,被广泛应用到实际测量中。其中针对虚拟现实、增强现实领域,以及在线检测领域,三维交互场景对于实时三维面形测量有较大需求。如何保证实时测量并显示被测场景的三维形貌,甚至实现更高时间分辨率的实时三维测量具有广泛的应用潜力。
在过去的研究中,实时三维测量的方法常采用相移方法实现对被测场景进行重建。对于N(N≥3)步相移方法,其采用的是每采集N幅相移图像来重建1帧三维结果,当共采集有A幅相移条纹图时,其只能重建A/N帧三维结果;因此现有的相移方法实时重建的数据处理效率有限、条纹图像数据的利用率也较低,无法实现低成本、高效的三维测量,无法满足动态复杂场景三维测量更高时间分辨率的要求。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术中所存在的上述不足,提供一种循环相移的实时三维面形测量方法及系统,在每采集到一帧测量场景的相移条纹图后,利用相应的序号公式确定该帧变形相移条纹图的序号,根据所确定的序号找到最新的一组N帧变形相移条纹图,并计算其与预先存储的参考截断相位的相位变化量,根据所得相位变化量进行实时三维重建,从而实现了三维重建数据处理帧率与图像采集帧率一致的高效三维面形测量,可实现每A幅相移条纹图、重建A/N帧三维结果到每A幅相移条纹图、重建A帧三维结果的提升。
为了实现上述发明目的,本发明提供了以下技术方案:
一种循环相移的实时三维面形测量方法,其特征在于,包括:
A、向测量场景循环投影相移条纹图,并采集经所述测量场景调制的变形相移条纹图;
B、每采集到一帧所述变形相移条纹图,则利用序号公式确定该帧变形相移条纹图的序号;
C、根据所确定的序号往前找到N-1帧所述变形相移条纹图作为一组待进行三维重建的N帧变形相移条纹图;
D、计算所述N帧变形相移条纹图的截断相位与预先标定的参考截断相位之间的相位变化量,根据所得相位变化量进行实时N步相移三维重建;其中,N为整数,N≥3。
优选的,所述序号公式为:
n=mod(T-1,N)+1
其中,T为当前采集到的所述测量场景的相移条纹图的总数目,n为序号。
优选的,所述预先标定的参考截断相位的标定过程包括:
向参考平面投影一组N帧相移条纹图,并采集所述参考平面的N帧相移条纹图,根据所述参考平面的N帧相移条纹图的条纹顺序计算所述参考截断相位。接着执行步骤D,所述步骤D包括:
根据所述参考平面的N帧相移条纹图的条纹顺序调整所述N帧变形相移条纹图的条纹顺序,并计算调整顺序后的N帧变形相移条纹图的截断相位,计算所得截断相位与所述参考截断相位的相位变化量Δφ:
优选的,所述预先标定的参考截断相位的标定过程包括:
向参考平面投影一组N帧相移条纹图,并采集所述参考平面的N帧相移条纹图,依次循环向左移动或循环向右移动所采集的相移条纹图的条纹顺序,得到所述参考平面的N帧相移条纹图的N种条纹排列顺序;按照所述N种条纹排列顺序分别计算得到N个参考截断相位。接着执行步骤D,所述步骤D包括:
计算所述测量场景的N帧相移条纹图的截断相位;
根据所述N帧变形相移条纹图的条纹顺序与所述N种条纹排列顺序进行组别匹配,根据组别匹配结果在所述N个参考截断相位中选取对应的参考截断相位,根据所述N帧变形相移条纹图的截断相位以及所选取的参考截断相位计算所述相位变化量Δφ:
优选的,利用投影仪采用分时投影或者复合同时投影的方式向所述测量场景循环投影相移条纹图。
在本发明进一步的实施例中,还提供一种循环相移的实时三维面形测量系统,包括:
投影仪,用于采用分时投影或者复合同时投影的方式向所述测量场景循环投影相移条纹图;
相机,用于采集经所述测量场景调制的变形相移条纹图,并将其采集到的变形相移条纹图实时传输至数据处理模块;
数据处理模块,用于在每采集到一帧所述变形相移条纹图时,利用序号公式确定该帧变形相移条纹图的序号;并根据所确定的序号往前找到N-1帧所述变形相移条纹图作为一组N帧变形相移条纹图;计算该组N帧变形相移条纹图的截断相位与预先存储的参考截断相位之间的相位变化量,根据所得相位变化量进行实时N步相移三维重建,并实时显示所述N步相移三维重建结果。
与现有技术相比,本发明的有益效果:
本发明通过在每采集到一帧经测量场景调制的变形相移条纹图时,利用相应的序号公式确定该帧变形相移条纹图的序号,根据所确定的序号往前找到N-1帧变形相移条纹图,组成一组N帧变形相移条纹图,计算该组N帧相移条纹图与预先存储的参考截断相位的相位变化量,根据所得相位变化量进行实时三维重建,从而实现了三维重建数据处理帧率与图像采集帧率一致的高效三维面形测量,可实现每A幅相移条纹图、重建A/N帧三维结果到每A幅相移条纹图、重建A帧三维结果的提升。本发明提高了相移方法的效率和条纹图像数据的利用率,能够满足动态复杂场景更高时间分辨率的三维测量要求,为虚拟现实、增强现实、在线检测,以及三维交互场景领域提供了低成本、高效的实时三维面形测量方法。
附图说明:
图1为本发明示例性实施例的一种循环相移的实时三维面形测量方法的测量装置图;
图2为本发明示例性实施例的一种循环相移的实时三维面形测量方法的流程图;
图3为本发明示例性实施例的一种循环相移的实时三维面形测量方法中组别匹配的示意图(以N=3示意);
图4为本发明示例性实施例的N步相移条纹重建N帧三维结果的示意图;
图5为本发明示例性实施例的实时三维测量的场景图;
图6为本发明示例性实施例的5步相移条纹重建5帧三维结果的展示图。
具体实施方式
下面结合试验例及具体实施方式对本发明作进一步的详细描述。但不应将此理解为本发明上述主题的范围仅限于以下的实施例,凡基于本发明内容所实现的技术均属于本发明的范围。
实施例1
本发明的方法以结构光技术中的三角测量原理为基础,测量装置主要有投影仪,用于采用分时投影或者复合同时投影的方式向所述测量场景循环投影相移条纹图;相机,用于采集所述测量场景的相移条纹图,并将其采集到的所述测量场景的相移条纹图传输至数据处理模块;数据处理模块(如计算机),计算机主要作用于数据处理,用于每采集到一帧所述测量场景的相移条纹图,则利用序号公式确定该帧最新采集到的测量场景的相移条纹图的序号;并根据所确定的序号往前找到N-1帧所述测量场景的相移条纹图作为一组N帧相移条纹图;计算该组N帧相移条纹图与预先存储的参考截断相位之间的相位变化量,根据所得相位变化量进行实时N步相移三维重建,并实时显示所述N步相移三维重建结果,测量环境如图1所示。
图2为本发明示例性实施例的一种循环相移的实时三维面形测量方法的流程图,包括:
第一步:向测量场景循环分时投影N步相移条纹图;由相机同步采集经过测量场景调制的变形相移条纹图,并将最新采集的相移图像实时传输至GPU;其中,N为整数,N≥3;
第二步:将最新采集的变形条纹图像实时传输至GPU后,由计算机利用序号公式计算最新采集到的变形条纹的序号。记录传输的图像FT总数目为T,对于N步相移而言,第T帧记录图像在相移序列中序号的计算公式为:
In=FT,n=mod(T-1,N)+1 (1)
第三步:根据所确定的序号找到排在所述最新采集的变形条纹图像前面的N-1帧所述变形相移条纹图,加上该帧最新采集到的变形条纹图像组成一组最新待进行三维重建处理的N帧变形相移条纹图;
第四步:计算所述测量场景的N帧相移条纹图的截断相位与预先标定的参考截断相位之间的相位变化量,根据所得相位变化量进行实时N步相移三维重建。
其中,所述预先标定的参考截断相位的标定过程包括两种标定方式;第一种为:向参考平面投影一组N帧相移条纹图,并采集所述参考平面的N帧相移条纹图,根据所述参考平面的N帧相移条纹图的条纹顺序计算所述参考截断相位。获取每一幅条纹图对应的参考平面相移条纹图Rn,根据所采集到的N帧相移条纹图的条纹顺序求解参考平面的参考截断相位(即不改变条纹顺序的原始截断相位)的计算公式为:
第二种:向参考平面投影一组N帧相移条纹图,并采集所述参考平面的N帧相移条纹图,依次循环向左移动或循环向右移动所采集的相移条纹图的条纹顺序,得到所述参考平面的N帧相移条纹图的N种条纹排列顺序;按照所述N种条纹排列顺序分别计算得到N个参考截断相位,在计算所述测量场景的N帧相移条纹图的截断相位;并根据所述测量场景的N帧相移条纹图的条纹顺序与所述N种条纹排列顺序进行组别匹配,根据组别匹配结果在所述N个参考截断相位选取对应的参考截断相位,根据所述测量场景的N帧相移条纹图的截断相位以及所选取的参考截断相位计算所述相位变化量Δφ:
在本实施例中,我们采用第一种参考截断相位的标定方式,得到唯一的参考截断相位。进一步如图3(a)所示(以N=3示意),根据所述参考平面的N帧相移条纹图的条纹顺序调整所述测量场景的N帧相移条纹图的条纹顺序,并计算调整顺序后的所述测量场景的N帧相移条纹图的截断相位,并根据所得截断相位计算与所述预先标定的参考截断相位的相位变化量Δφ:
按参考平面的N帧相移条纹图的条纹顺序调整最新采集的N帧相移图像,计算截断相位的N帧图像的顺序I1、I2…In…IN。调整后的截断相位的计算公式为:
接着通过相位变化量到三维空间映射关系,获得被测场景的三维面形信息;利用GPU将三维面形信息内存与图像渲染显示内存建立映射关系,将三维重建数据直接显示输出。
综上,本发明通过在每采集到一帧测量场景的相移条纹图后,利用相应的序号公式确定该帧最新采集到的测量场景的相移条纹图的序号,根据所确定的序号找到包括该帧最新采集到的相移条纹图的一组N帧相移条纹图,计算该组N帧相移条纹图与参考截断相位的相位变化量,根据所得相位变化量进行实时三维重建,从而实现了三维重建数据处理帧率与图像采集帧率一致的高效三维面形测量,可实现每A幅相移条纹图、重建A/N帧三维结果到每A幅相移条纹图、重建A帧三维结果的提升。
实施例2
在本实施例中,我们通过采用复合双频循环相移投影的方式,进一步提高实时三维重建的效率,具体步骤如下:
第一步:向测量场景中循环投影N步复合双频相移条纹图。复合光栅中高低频条纹的周期数分别为P1,P2;两个频率的周期数满足s*P1=P2,s为双频条纹中的高低频正弦条纹频率的倍率;对复合双频条纹进行相移,复合双频相移公式如公式(6)所示:
其中,N为相移模式数,N=5。m满足公式(7)。
第二步:相机同步采集经过测量场景调制的变形条纹图像,并将最新采集的复合双频相移图像FT实时传输至GPU;
第三步:将最新采集的复合双频相移图像实时传输至GPU后,计算最新采集到的变形条纹的序号。记录传输的图像FT总数目为T,对于N步相移而言,第T帧记录图像在相移序列中序号的计算公式为:
n=mod(T-1,N)+1 (8)
以及,根据所确定的序号找到排在所述最新采集的变形条纹图像前面的N-1帧所述变形相移条纹图,加上该帧最新采集到的变形条纹图像组成一组最新待进行三维重建处理的N帧变形相移条纹图;最新待进行三维重建处理的N帧变形相移条纹图FT、FT-1…FT-N-1的高低频截断相位的计算公式为:
其中,φhn和φln是高低频截断相位的,FT-n是获取的复合条纹图序列中第T-n幅相移条纹图,得到的截断相位为最新待进行三维重建处理的N帧变形相移条纹图的截断相位。
在计算所述测量场景的N帧相移条纹图的截断相位与预先标定的参考截断相位之间的相位变化量时,采用第二种标定N个参考截断相位的方式,即向参考平面投影一组N帧相移条纹图,并采集所述参考平面的N帧相移条纹图,依次循环向左移动或循环向右移动所采集的相移条纹图的条纹顺序,得到所述参考平面的N帧相移条纹图的N种条纹排列顺序;按照所述N种条纹排列顺序分别计算得到N个参考截断相位。其中,所述N个参考截断相位中第n个截断相位模式的计算公式为,其中n在1~N进行取值。
根据所述测量场景的N帧相移条纹图的条纹顺序与所述N种条纹排列顺序进行组别匹配,根据组别匹配结果在所述N个参考截断相位选取对应的参考截断相位,根据所述测量场景的N帧相移条纹图的截断相位以及所选取的参考截断相位计算所述相位变化量Δφ;如图3(b)所示(以N=3示意),进行组别匹配,计算高低频相位变化量,低频相位变化量的公式为:
高频相位变化量的公式为:
最后通过高频相位变化量到三维空间映射关系,获得被测场景的三维面形信息,循环相移进行三维重建的示意图如图4所示。利用GPU将三维面形信息通过OpenGL建立显示内存映射关系,将三维数据直接显示到显示器上。实时三维重建和显示的结果图如图5所示。
在本实施例中,对于5步相移方法,实现从5幅相移图重建1帧三维结果到5帧三维结果的提升,使得三维面形测量重建的显示帧率(本实施例中,实测的计算机处理帧率为58.8)与相机采集帧率(本实施例中,实测的相机采集帧率为60)相同,提高了相移方法的效率和条纹图像数据的利用率,如图6所示。能够满足动态复杂场景的更高时间分辨率的实时三维测量要求。
以上仅为说明本发明的实施方式,并不用于限制本发明,对本领域的技术人员来说,凡在本发明的精神和原则之内,所做的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (6)
1.一种循环相移的实时三维面形测量方法,其特征在于,包括:
A、向测量场景循环投影相移条纹图,并采集经所述测量场景调制的变形相移条纹图;
B、每采集到一帧所述变形相移条纹图,则利用序号公式确定该帧变形相移条纹图的序号;
C、根据所确定的序号往前找到N-1帧所述变形相移条纹图作为一组待进行三维重建的N帧变形相移条纹图;
D、计算所述N帧变形相移条纹图的截断相位与预先标定的参考截断相位之间的相位变化量,根据所得相位变化量进行实时N步相移三维重建;其中,N为整数,N≥3;
其中,所述预先标定的参考截断相位的标定过程包括:
向参考平面投影一组N帧相移条纹图,并采集所述参考平面的N帧相移条纹图,依次循环向左移动或循环向右移动所采集的相移条纹图的条纹顺序,得到所述参考平面的N帧相移条纹图的N种条纹排列顺序;按照所述N种条纹排列顺序分别计算得到N个参考截断相位;
所述步骤D,包括:
计算所述测量场景的N帧相移条纹图的截断相位;
根据所述N帧变形相移条纹图的条纹顺序与所述N种条纹排列顺序进行组别匹配,根据组别匹配结果在所述N个参考截断相位中选取对应的参考截断相位,根据所述N帧变形相移条纹图的截断相位以及所选取的参考截断相位计算所述相位变化量Δφ:
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述序号公式为:
n=mod(T-1,N)+1
其中,T为当前采集到的所述测量场景的相移条纹图的总数目,n为序号。
3.如权利要求2所述的方法,其特征在于,所述预先标定的参考截断相位的标定过程包括:
向参考平面投影一组N帧相移条纹图,并采集所述参考平面的N帧相移条纹图,根据所述参考平面的N帧相移条纹图的条纹顺序计算所述参考截断相位。
5.如权利要求1-4任一所述的方法,其特征在于,利用投影仪采用分时投影或者复合同时投影的方式向所述测量场景循环投影相移条纹图。
6.一种循环相移的实时三维面形测量系统,其特征在于,包括:
投影仪,用于采用分时投影或者复合同时投影的方式向所述测量场景循环投影相移条纹图;
相机,用于采集经所述测量场景调制的变形相移条纹图,并将其采集到的变形相移条纹图实时传输至数据处理模块;
数据处理模块,用于在每采集到一帧所述变形相移条纹图时,利用序号公式确定该帧变形相移条纹图的序号;并根据所确定的序号往前找到N-1帧所述变形相移条纹图作为一组N帧变形相移条纹图;计算该组N帧变形相移条纹图的截断相位与预先存储的参考截断相位之间的相位变化量,根据所得相位变化量进行实时N步相移三维重建,并实时显示所述N步相移三维重建结果;
其中,所述预先标定的参考截断相位的标定过程包括:
向参考平面投影一组N帧相移条纹图,并采集所述参考平面的N帧相移条纹图,依次循环向左移动或循环向右移动所采集的相移条纹图的条纹顺序,得到所述参考平面的N帧相移条纹图的N种条纹排列顺序;按照所述N种条纹排列顺序分别计算得到N个参考截断相位;
所述步骤D,包括:
计算所述测量场景的N帧相移条纹图的截断相位;
根据所述N帧变形相移条纹图的条纹顺序与所述N种条纹排列顺序进行组别匹配,根据组别匹配结果在所述N个参考截断相位中选取对应的参考截断相位,根据所述N帧变形相移条纹图的截断相位以及所选取的参考截断相位计算所述相位变化量Δφ:
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Families Citing this family (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113551617B (zh) * | 2021-06-30 | 2023-03-31 | 南京理工大学 | 基于条纹投影的双目双频互补三维面型测量方法 |
CN117781941B (zh) * | 2024-02-28 | 2024-05-14 | 南京信息工程大学 | 一种二值条纹的相移编码方法 |
Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106017339A (zh) * | 2016-06-06 | 2016-10-12 | 河北工业大学 | 一种在非完全约束系统中投影非均匀条纹的三维测量方法 |
Family Cites Families (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20110080471A1 (en) * | 2009-10-06 | 2011-04-07 | Iowa State University Research Foundation, Inc. | Hybrid method for 3D shape measurement |
CN104061879B (zh) * | 2014-06-19 | 2017-11-24 | 四川大学 | 一种连续扫描的结构光三维面形垂直测量方法 |
CN106767527B (zh) * | 2016-12-07 | 2019-06-04 | 西安知象光电科技有限公司 | 一种三维轮廓的光学混合检测方法 |
CN106931910B (zh) * | 2017-03-24 | 2019-03-05 | 南京理工大学 | 一种基于多模态复合编码和极线约束的高效三维图像获取方法 |
CN107339954B (zh) * | 2017-05-23 | 2019-09-13 | 南昌航空大学 | 基于周期不同步正弦条纹加相位编码条纹的三维测量方法 |
CN109540039B (zh) * | 2018-12-28 | 2019-12-03 | 四川大学 | 一种基于循环互补格雷码的三维面形测量方法 |
CN109903376B (zh) * | 2019-02-28 | 2022-08-09 | 四川川大智胜软件股份有限公司 | 一种人脸几何信息辅助的三维人脸建模方法及系统 |
CN110672038A (zh) * | 2019-09-03 | 2020-01-10 | 安徽农业大学 | 一种基于双频相移条纹投影的快速三维测量方法 |
CN111307066B (zh) * | 2020-03-09 | 2021-07-06 | 四川大学 | 一种分区间处理的相位展开方法 |
-
2020
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Patent Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106017339A (zh) * | 2016-06-06 | 2016-10-12 | 河北工业大学 | 一种在非完全约束系统中投影非均匀条纹的三维测量方法 |
Also Published As
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