CN112444212B - 一种由色差引起的结构光三维测量误差的补偿方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种由色差引起的结构光三维测量误差的补偿方法，通过投影三维测量计算出场景的对比度；计算出平行于基线方向的场景对比度梯度，完成归一化；将归一化后的对比度梯度值乘以用户定义的参数；将对比度梯度拆分为正对比度梯度和负对比度梯度，正对比度梯度部分向左平移，负对比度梯度部分向右平移；用相位计算的去包裹的相位值减去上一步得到的对比度梯度，实现误差补偿；补偿后的相位进行后续三维重建，计算得到的点云将不存在由色差引起的测量误差。本发明与现有技术相比的优点在于：可以消除这种由色差引起的在物体对比度边界区域的测量误差，同时误差补偿的计算非常的简单，适用于工业界快速三维测量，并且适用于并行计算加速。
Description
技术领域
本发明涉及由色差引起的结构光三维测量误差的补偿方法技术领域，具体是指一种水性环氧无溶剂自流平漆一种由色差引起的结构光三维测量误差的补偿方法。
背景技术
结构光三维测量是一种由投影仪投射光栅图片到物体表面，相机拍摄照片进行物体表面三维轮廓测量的方法。目前广泛应用在机器视觉，工业检测，医学，虚拟现实等各方面。色差是指光学透镜无法将各种波长的色光都聚焦在同一点上的现象。在成像上，色差表现为高对比度区域与低对比度区域交界上呈现出带有颜色的“边缘”。由于色差现象以及三维相机镜头失焦，三维相机采集的图像在高对比度区域与低对比度区域交界上会有一定程度的模糊，三维重建的点云在这些区域也存在测量误差。
现阶段三维相机大部分采用以下几种方法消除对比度边界区域的测量误差：
1.使用点云后处理的方法，检测点云数据离群值，从而移除对比度边界区域的测量误差。但是这个使用方法不能完全消除这种误差，会存在一些残留误差，并且在对比度边界区域会留下孔洞。
2.使用一些过滤器移除低对比度的区域，认为低对比度区域的数据为不可靠的数据。这个方法会大大减少测量较黑的物体的有效区域面积。
3.使用平滑滤波器对重建的点云进行平滑。由于对比度边界区域误差通常较大，因此需要很强的平滑滤波器才能消除误差。但是会损失物体的边界和细节，引起其他区域的测量误差。
4.使用一种多光路的数学模型进行三维重建，认为相机采集图像的每个像素点灰度的可能由来自两个或多个光路叠加组成，并且来自不同的物体表面区域。这种数学模型可以消除测量误差，但是模型很复杂，不适用于工业界快速的三维测量。
发明内容
本发明要解决的技术问题是克服以上技术缺陷，提供一种由色差引起的结构光三维测量误差的补偿方法，可以消除这种由色差引起的在物体对比度边界区域的测量误差，同时误差补偿的计算非常的简单，适用于工业界快速三维测量，并且适用于并行计算加速。
为解决上述技术问题，本发明提供的技术方案为：一种由色差引起的结构光三维测量误差的补偿方法，包括以下步骤：
步骤一：通过投影三维测量常用的格雷码图像中全黑和全白的图像，计算出场景的对比度，计算方法为全白图像的灰度值减去全黑图像的灰度值；
步骤二：计算出平行于基线方向的场景对比度梯度；
步骤三：将原始图像(分辨率uxv)分割为m x n个区域，每个区域找出对比度梯度的最大值分别作为m x n矩阵每个坐标的值，然后将m x n矩阵升采样为原始图像分辨率ux v，得到对比度梯度的近似的包裹，最后将原始的对比度梯度除以包裹，完成归一化；
步骤四：将归一化后的对比度梯度值乘以一个用户定义的参数，使得用户可以自定义误差补偿的力度，以达到最佳补偿效果；
步骤五：将对比度梯度拆分为正对比度梯度和负对比度梯度两部分，正对比度梯度部分向左平移，负对比度梯度部分向右平移；
步骤六：用相位计算的去包裹的相位值减去上一步得到的对比度梯度，实现误差补偿；
步骤七：用补偿后的相位进行后续三维重建，计算得到的点云将不存在由色差引起的测量误差。
本发明与现有技术相比的优点在于：三维重建点云的误差来自于相位计算过程中的由色差引起的相位误差，因此我们直接在相位计算过程中对这种误差进行补偿，避免了点云后处理。同时相位误差存在的位置通常是对比度变化较大的位置，因此相位误差和对比度梯度存在相关性，但是相位误差的幅度大小和对比度梯度的大小不相关，我们利用补偿算法可以根据对比度梯度来补偿相位误差，从而消除这种由色差引起的在物体对比度边界区域的测量误差，误差补偿的计算非常的简单，适用于工业界快速三维测量，并且适用于并行计算加速。
具体实施方式
下面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作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明公开一种由色差引起的结构光三维测量误差的补偿方法，包括以下步骤：
步骤一：通过投影三维测量常用的格雷码图像中全黑和全白的图像，计算出场景的对比度，计算方法为全白图像的灰度值减去全黑图像的灰度值；
步骤二：我们发现对比度边界区域的测量误差只存在于平行于系统基线的方向，不存在于垂直于基线的方向，因此我们计算出平行于基线方向的场景对比度梯度；
步骤三：由于场景通常存在光照分布不均匀的现象，中间区域的对比度比边缘区域的对比度高，同理中间区域的对比度梯度也比边缘区域大，并且由于相位误差的幅度大小和对比度梯度的大小不相关，因此需要对对比度梯度进行归一化，方法为将原始图像(分辨率u x v)分割为m x n个区域，每个区域找出对比度梯度的最大值分别作为m x n矩阵每个坐标的值，然后将m x n矩阵升采样为原始图像分辨率u x v，得到对比度梯度的近似的包裹，最后将原始的对比度梯度除以包裹，完成归一化；
步骤四：将归一化后的对比度梯度值乘以一个用户定义的参数，使得用户可以自定义误差补偿的力度，以达到最佳补偿效果；
步骤五：由于我们发现相位误差和对比度梯度存在相关性，但是在峰值位置上存在一定的平移，将正对比度梯度向对比度较低的方向平移一定距离，使得峰值和相位误差峰值重合，因此对比度梯度的大小将于相位误差的大小相似，具体方法为将对比度梯度拆分为正对比度梯度和负对比度梯度两部分，正对比度梯度部分向左平移，负对比度梯度部分向右平移；
步骤六：用相位计算的去包裹的相位值减去上一步得到的对比度梯度，由于和相位误差大小相似，因此可以消除色差引起的相位误差，实现误差补偿；
步骤七：用补偿后的相位进行后续三维重建，计算得到的点云将不存在由色差引起的测量误差。。
以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为所述的具体实施方式。显然，根据本说明书的内容，可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本发明的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。
Claims (1)
1.一种由色差引起的结构光三维测量误差的补偿方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤一：通过投影三维测量常用的格雷码图像中全黑和全白的图像，计算出场景的对比度，计算方法为全白图像的灰度值减去全黑图像的灰度值；
步骤二：计算出平行于基线方向的场景对比度梯度；
步骤三：原始图像的分辨率为u x v，将原始图像分割为m x n个区域，每个区域找出对比度梯度的最大值分别作为m x n矩阵每个坐标的值，然后将m x n矩阵升采样为原始图像分辨率u x v，得到对比度梯度的近似的包裹，最后将原始的对比度梯度除以包裹，完成归一化；
步骤四：将归一化后的对比度梯度值乘以一个用户定义的参数，使得用户可以自定义误差补偿的力度，以达到最佳补偿效果；
步骤五：将对比度梯度拆分为正对比度梯度和负对比度梯度两部分，正对比度梯度部分向左平移，负对比度梯度部分向右平移；
步骤六：用相位计算的去包裹的相位值减去上一步得到的对比度梯度，实现误差补偿；
步骤七：用补偿后的相位进行后续三维重建，计算得到的点云将不存在由色差引起的测量误差。
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