CN114322846B - 一种抑制相位周期性误差的相移法变量优化方法及装置 - Google Patents

一种抑制相位周期性误差的相移法变量优化方法及装置 Download PDF

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Abstract

本发明涉及精密视觉测量技术领域,公开了一种抑制相位周期性误差的相移法变量优化方法及装置,包括步骤S1:随机选取相位物体所在物平面的某一投影像素点,计算该投影像素点的初始相位,根据该初始相位以及投影像素点的相移法变量确定投影像素点光强;步骤S2:根据投影像素点光强获取对应的相机像素点光强;步骤S3:依据投影像素点光强计算灰度量化误差以及因该误差造成的相位周期性误差。该方法不需要额外的误差补偿函数的情况下,通过优化相移法参数变量,对包括相位物体量化误差等原因造成的相位周期性误差进行充分抑制,具有优化过程简单,误差抑制效果明显,更加贴合实际应用的特点。

Description

一种抑制相位周期性误差的相移法变量优化方法及装置
技术领域
本发明涉及精密视觉测量技术领域,具体涉及一种抑制相位周期性误差的相移法变量优化方法及装置。
背景技术
在相位测量轮廓术、相位测量偏折术等视觉三维测量方法中,需要通过投影仪或显示器投射正弦相移条纹,并借助后续相移解包裹算法来是获得相位信息。最终根据系统几何关系的标定结果和相位信息来获得待测面形的测量结果。
然而,无论是投影仪还是显示器都是数字化设备,市面上的投影仪和显示器常见的灰度深度为8bit、10bit,分别可显示256、1024个灰度等级。其会对理想的正弦波信号进行离散化采样,即对非整数的正弦波信号强度进行四舍五入取整,导致灰度量化误差。而正弦波信号的灰度量化误差,会给相移法中最终解算出来的相位信息引入周期性误差。
目前,针对相位误差技术往往是通过查找表、多项式等补偿模型来对周期性误差进行抑制。如公布号为CN103615991A的专利文件中,公开了一种相位测量轮廓术中相位误差过补偿与欠补偿的解决方法,通过使用相位误差补偿函数来抑制相位误差,使用相机邻域像素信息进行校正,然而其仅考虑了CCD相机感光芯片对采集信号的量化误差,而没有考虑投影仪、显示器等相位物体自身对正弦信号带来的量化误差。
或者,现有技术中少部分通过优化相移法参数变量来实现抑制,其中主要可调参数包括条纹幅值、条纹背景项、相移步数等。可调参数优化选用的目的是用最短的测量时间得到满足测量精度要求的解调相位。例如CN105136067 A的专利文件中,公布了一种相移法相位测量轮廓术可调参数的优化选用方法,但是该方法仅能通过优选参数以抑制或消除随机噪声(高频误差),而条纹投影设备灰度量化误差等原因给相位信息引入的周期性误差(中频误差)无法通过该方法量化与优化消除;其次,该方法中初始相位信息均是给恒定值或者0时,如此只能评价最后解相位解出来的相位值与恒定值之间的差(弧度),无法与投影设备像素位置信息对应。
发明内容
针对现有技术存在的不足,本发明的目的在于提供一种抑制相位周期性误差的相移法变量优化方法及装置,该方法不需要额外的误差补偿函数的情况下,通过优化相移法参数变量,对包括相位物体量化误差等原因造成的相位周期性误差进行充分抑制。该优化过程简单,误差抑制效果明显。
为了实现上述目的,本发明提供如下技术方案:
一种抑制相位周期性误差的相移法变量优化方法,包括
步骤S1:随机选取相位物体所在物平面的某一投影像素点,计算该投影像素点的初始相位,根据该初始相位以及投影像素点的相移法变量确定投影像素点光强;
步骤S2:根据投影像素点光强获取对应的相机像素点光强;
步骤S3:依据投影像素点光强计算灰度量化误差以及因该误差造成的相位周期性误差。
在本发明中,进一步的,所述投影像素点的光强包括理论光强,所述理论光强的计算公式如下:
其中,I0(x,y)表示相位物体在物平面坐标上的投影像素点(x,y)处的光强,N代表在相移步数,n为当前相移步数,A(x,y)表示该点处的背景光强,B(x,y)表示该点正弦条纹的调制度,φ0(x,y)表示该点正弦函数的初始相位。
在本发明中,进一步的,所述初始相位中包括了投影像素点的位置信息,所述初始相位计算方法如下:
或/>
其中,Tx与Ty分别表示水平方向与竖直方向移动的正弦条纹的周期。
在本发明中,进一步的,所述投影像素点的光强还包括实际光强,所述实际光强通过对理论光强进行取整获得,计算公式如下:
Ir0(x,y)=round[I0(x,y)]
在本发明中,进一步的,所述步骤S2获取对应的相机像素点光强,计算公式如下:
I1(u,v)=β(u,v)+α(u,v)Ir0(u,v)
其中,α(u,v)表示相机曝光时间、光圈大小、物体表面反射率对屏幕光强的调制,β(u,v)表示环境光、相机固定热噪声在屏幕光强上叠加的直流分量。
在本发明中,进一步的,所述灰度量化误差为投影像素点的实际光强与投影像素点的理论光强的差值,灰度量化误差Ierror(x,y)计算公式如下:
Ierror(x,y)=Ir0(x,y)-round[I0(x,y)]。
在本发明中,进一步的,还包括
步骤S4:接收调整相移法变量信息,查找并确定满足抑制相位周期性误差条件的优化变量。
步骤S5:利用相机所在的像平面与相位物体所在的物平面之间的投影关系来验证优化变量。
在本发明中,优选的,所述相移法变量包括但不限于相移法步数、相移法周期、相移法显示的正弦条纹的背景光强与相移法显示的正弦条纹的调制量,当相移法步数与相移法周期满足0.25倍、0.5倍、1倍、2倍关系时,相位周期性误差得到最大抑制。
一种抑制相位周期性误差的相移法变量优化装置,包括
相位物体,用于显示正弦相移条纹;
成像系统,所述成像系统与所述相位物体形成平行投影,用于采集所述相位物体投射的正弦相移条纹,所述成像系统包括远心成像系统。
计算机设备,所述相位物体与所述远心成像系统均与所述计算机设备连接,所述计算机设备采用上述方法。
在本发明中,优选的,所述相位物体为平面显示器关于平面镜的虚像,和/或投影仪投射图像平板进行漫反射。
与现有技术相比,本发明的有益效果是:
本发明的方法中通过随机选取相位物体所在物平面的某一投影像素点,来确定初始相位,也就是说本发明的初始相位中包括了投影像素点的位置信息,对应与实际测量所显示条纹图一致,且该初始相位可以随机选取,而非恒定值或0,因此取值更加灵活。同时,采用本方法最后解相位解出来相位信息是与相位物体的位置关系对应的,通过相位信息可直接对灰度量化误差、屏幕灰度Gamma非线性响应等原因导致的解算出的周期性误差进行评价,通过优选相移法变量抑制相位周期性误差,且最终得到的优化变量更加贴近实际测量的情况。
此外,本方案不需要误差补偿函数,从相移法自身变量进行优化,优化过程简单。相位物体的灰度量化误差是造成相位周期性误差的主要误差源,本方案分考虑相位物体量化误差,能够对相位周期性误差进行更好的抑制。且在相位测量轮廓术与相位测量偏折术中均可采用本装置,具有通用性、易用性、新颖性的特点。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解,并且构成说明书的一部分,与本发明的实施例一起用于解释本发明,并不构成对本发明的限制。在附图中:
图1为本发明一种抑制相位周期性误差的相移法变量优化方法的流程图;
图2为本发明实施例相位轮廓术中相移法变量优化装置示意图;
图3为本发明实施例相位测量术中相移法变量优化装置示意图;
图4为本发明实施例显示设备灰度量化误差造成的相位周期性误差示意图;
图5为本发明实施例相移法变量优化过程示意图;
图6为本发明实施例中非远心成像系统中像平面与物平面之间投影变换示意图;
图7为本发明实施例中远心成像系统中像平面与物平面之间平行投影变换示意图;
图8为本发明实施例像平面与物平面之间映射关系f(u,v,x)和g(u,v,y)在平行投影关系实测结果示意图;
图9为本发明实施例中周期T为32时不同相移步数N下的周期性误差分布情况示意图。
图中:1、计算机设备;2、相机;3、远心镜头;4a、投影仪;5a、平板;4b、平面显示器;5b、平面镜。
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。
需要说明的是,当组件被称为“固定于”另一个组件,它可以直接在另一个组件上或者也可以存在居中的组件。当一个组件被认为是“连接”另一个组件,它可以是直接连接到另一个组件或者可能同时存在居中组件。当一个组件被认为是“设置于”另一个组件,它可以是直接设置在另一个组件上或者可能同时存在居中组件。本文所使用的术语“垂直的”、“水平的”、“左”、“右”以及类似的表述只是为了说明的目的。
除非另有定义,本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的,不是旨在于限制本发明。本文所使用的术语“及/或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的和所有的组合。
为了解决现有技术中存在的问题,本发明一较佳实施方式提供一种抑制相位周期性误差的相移法变量优化方法以及装置。
市面上相机等采集设备的灰度等级能够做到很高,例如12bit、16bit灰度深度很常见。而市面上投影仪、显示器等相位物体的灰度等级最高在10bit左右,专业的色彩设备能做到12bit,但是价格相当昂贵。因此,相位物体的灰度量化误差是造成相位周期性误差的主要误差源。因此,本发明一种抑制相位周期性误差的相移法变量优化方法,如图1所示,图1为本发明方法的流程示意图,包括如下步骤:
步骤S1,随机选取相位物体所在物平面的某一投影像素点,计算该投影像素点的初始相位,根据该初始相位以及投影像素点的相移法变量确定投影像素点光强。
示例性地,任意选取相位物体所在物平面的某一投影像素点,在实际应用中,相位物体需投射编码信息,也就是相移正弦条纹,该编码信息可以为可见光信息、红外光信息、紫外光信息,其中,相位物体投射画面被相机采集,能被相机采集的由相位物体投射的画面所在平面可以理解为物平面,在相机所在的平面可以理解为像平面。
在该物平面上随机选取一个投影像素点,定义该投影像素点的坐标为(x,y),然后获取该坐标点的初始相位以及相位法变量,其中相位法变量包括但不限于相移法步数、相移法周期、相移法显示的正弦条纹的背景光强与相移法显示的正弦条纹的调制量。
具体的,步骤S1中投影像素点光强包括理论光强以及实际光强。
其中理论光强I0(x,y)的计算方法如式(1)所示:
其中,I0(x,y)表示相位物体在物平面坐标上的投影像素点(x,y)处的光强,N代表在相移步数,n为当前相移步数,A(x,y)表示该点处的背景光强,B(x,y)表示该点正弦条纹的调制度,φ0(x,y)表示该点正弦函数的初始相位。
相对的,初始相位中包括了投影像素点的位置信息,即水平信息x和竖直信息y。
当公式(1)用于显示水平方向移动的竖直正弦条纹时,初始相位φ0(x,y)的计算如式(2a)所示:
当公式(1)用于显示水平方向移动的竖直正弦条纹时,初始相位φ0(x,y)的计算如式(2b)所示:
其中,Tx与Ty分别表示水平方向与竖直方向移动的正弦条纹的周期。
如此,本发明通过随机选取相位物体所在物平面的某一投影像素点,来确定初始相位,也就是说本发明的初始相位中包括了投影像素点的位置信息,对应与实际测量所显示条纹图一致,且该初始相位可以随机选取,而非恒定值、或0,由于初始相位一旦设定为恒定值,只能评价最后解相位解出来的相位值与恒定值之间的差(弧度),无法与物理单位x、y对应,也就是说无法与投影机的像素位置对应。本方案将初始相位与实际测量所显示条纹图一致,不仅使取值更加灵活,而且获得得参数更加贴近实际测量的情况。
进一步的,由于相位物体投射时,无论是投影仪还是显示器均有灰度,大部分灰度深度为8bit,因此对理想的正弦波信号进行离散化采样,即对理论光强进行四舍五入取整,因此,该投影像素点物平面实际显示的正弦条纹光强的理论光强,也就该投影像素点实际光强Ir0(x,y)计算方法式(3):
Ir0(x,y)=round[I0(x,y)] (3)
需要说明的是,在上述步骤中,由于对非整数的正弦波信号强度也就是理论光强进行四舍五入取整,从而导致灰度量化误差。而正弦波信号的灰度量化误差,会给相移法中最终解算出来的相位信息引入周期性误差。
步骤S2,根据投影像素点光强获取对应的相机像素点光强。
示例性的,定义成像系统像平面坐标为(u,v),用Ir0(u,v)表示相机实际采集到的像平面(u,v)坐标对应物平面(x,y)坐标处的光强,相机像素点实际光强I0(u,v)计算方法如式(4):
I0(u,v)=β(u,v)+α(u,v)Ir0(u,v) (4)
其中,α(u,v)表示相机曝光时间、光圈大小、物体表面反射率对屏幕光强的调制,β(u,v)表示环境光、相机固定热噪声在屏幕光强上叠加的直流分量。
示例性的,相机像素点理论光强I1(u,v)的计算如式(5)所示:
I1(u,v)=β(u,v)+α(u,v)I0(u,v) (5)
对公式(5)进行整理,得到公式(6)
为了简化计算,令
A'(m,n)=α(m,n)A(m,n)+β(m,n) (7a)
B'(m,n)=α(m,n)B(m,n)(7b)将等式(7a)与(7b)代入公式(6),获得式(8):
其中,A′(u,v)为等效背景光强、B′(u,v)等效正弦条纹条制度、为相位值。
需要说明的是,根据公式(2a)与公式(2b)可知,中包含了像平面坐标(u,v)与物平面坐标(x,y)之间的对应关系。由式(8)可知,等效背景光强A′(u,v)、等效正弦条纹条制度B′(u,v)以及相位值/>三个未知量,所以至少提供三个等式才能完成未知量求解。因此在2π周期内条纹相位移动的总次数N需要不小于3。
具体的,根据公式(8)可知相位被包裹在了余弦函数中,利用反正切函数计算/>可得式(9):
需要说明的是,由于相位值的计算使用了反正切函数,其被包裹在(-π,+π]之间。因此其需要相应的相位解包裹算法进行相位恢复。
其中,相位解包裹算法方法可以是但不限于时间相位解包裹算法、空间相位解包裹算法、傅立叶相位解包裹算法、最小二乘相位解包裹算法。
如此,获得了投影像素点的坐标为(x,y)与成像系统像平面坐标为(u,v)之间的映射关系,并获得了相位值或者,可以描述为获得像平面坐标(u,v)与物平面坐标(x,y)之间的映射关系f(u,v,x)和g(u,v,y);
步骤S3,依据投影像素点光强计算灰度量化误差以及因该误差造成的相位周期性误差。
示例性的,根据式(3)发现,相位物体的灰度深度会对正弦相移条纹引入灰度量化误差,灰度量化误差Ierror(x,y)的计算如式(10):
Ierror(x,y)=Ir0(x,y)-round[I0(x,y)] (10)
同时,因此该灰度量化误差会给最终相位值带来误差,也就是相位周期性误差。
需要说明的是,根据式(5)可知,依据相机像素点理论光强I1(u,v)计算得到的相位值为理论相位值,同理可知,根据式(4)相机像素点实际光强可得到相位值为实际相位值,相位周期性误差Error(x)即为理论相位值与实际相位值的差值。
在本发明提供的一个具体实施例中,针对本实施例灰度深度8bit的显示器,令背景光强A(x,y)为150、相移正弦条纹的调制度B(x,y)为105、周期T为90、相移步数N为4时,以水平方向x为例,显示器灰度深度造成的灰度量化误差,以及因该量化误差造成的相位周期性误差Error(x)如图4所示。
在本发明中,进一步的,步骤S4:接收调整相移法变量信息,查找并确定满足抑制相位周期性误差条件的优化变量。
具体的,通过改变相移法的变量,观测由于相位物体正弦相移条纹灰度离散化等原因给相移法引入的相位周期性误差。
进一步的,由于映射关系f(u,v,x)和g(u,v,y)为近平面,根据平行投影原理,将f(u,v,x)和g(u,v,y)的平面分量去除,观测由于相位物体正弦相移条纹灰度离散化等原因给相移法引入的相位周期性误差。
其中,映射关系f(u,v,x)和g(u,v,y)去除的平面分量方法可以但不限于由最小二乘空间平面拟合获得,空间平面非线性最小二乘拟合获得,主成份分析获得,奇异值分解获得。
其中,相位周期性误差观测方法,可以是对平面分量去除后的映射关系f(u,v,x)和g(u,v,y)直接观测,对平面分量去除后的映射关系f(u,v,x)和g(u,v,y)的傅里叶变换结果频谱信息的观测。
优选的,基于上述实施例,改变相移正弦条纹的周期T、相移步数N、背景光强A(x,y)、调制度B(x,y),通过暴力搜索在仿真中计算灰度量化误差Ierror引入的相位周期性误差Error(x)。
例如,令背景光强A(x,y)为150、相移正弦条纹的调制度B(x,y)为105,搜索不同周期T下,相移步数N取何值可以让相位周期性误差Error(x)最小甚至无线趋近于0。
图5为相移法变量优化过程示意图,从图5中的结果来看,当周期T=33或T=36时,相移步数N的增加可以令相位周期性误差Error(x)变小,但是不会完全等于0;
当周期T=37时,N=T或N=2T会另Error(x)=0;当周期T=32时,N=0.5T或N=T会另Error(x)=0。
因此,当相移法步数与相移法周期满足0.25倍、0.5倍、1倍、2倍关系时,相位周期性误差得到最大抑制。
综上所述,本发明提供的方法具有如下特点:
采用本方法最后解相位解出来相位信息是与相位物体的位置关系对应的,通过相位信息可直接对灰度量化误差、屏幕灰度Gamma非线性响应等原因导致的解算出的周期性误差进行评价,通过优选相移法变量抑制相位周期性误差,且最终得到的优化变量更加贴近实际测量的情况。
此外,本方案不需要误差补偿函数,从相移法自身变量进行优化,优化过程简单。相位物体的灰度量化误差是造成相位周期性误差的主要误差源,本方案分考虑相位物体量化误差,能够对相位周期性误差进行更好的抑制。
优选的,基于上述实施例,步骤S5:利用相机所在的像平面与相位物体所在的物平面之间的投影关系来验证优化变量。
为了验证上述方法求解出的优化变量是否在实验中能起到抑制相位周期性的作用。本实施例通过成像系统像平面与相位物体物平面之间的投影关系来进行测量。
具体的,成像系统包括远心成像系统和非远心成型系统,本优化方法是基于非远心成型系统来完成的。
如图6为非远心成像系统中像平面与物平面之间投影变换示意图,参考图6,当成像系统为非远心成像系统时,非远心成像系统像平面坐标(u,v)与物平面坐标(x,y)满足的透视投影关系为:
其中,a为实数,T1为表示包含缩放、推移、旋转和反演的线性变换矩阵,T2为平移矢量,T3为透视变换矢量,(xh,yh,w’)为物平面坐标(x,y)的齐次坐标,(uh,vh,w)为像平面坐标(u,v)的齐次坐标。
最终,物平面坐标与像平面同齐次坐标的关系分别如公式(12a)和公式(12b):
相对的,如图7为远心成像系统中像平面与物平面之间投影变换示意图。
当成像系统为图7的远心成像系统时,透视变换矢量为0,则远心成像系统像平面坐标(u,v)与物平面坐标(x,y)满足的平行投影关系为:
然后,将公式(12a)和(12b)代入到公式(13)中,则有:
进一步的,将公式(14)中的物平面坐标x与y分别对像平面坐标u和v求导,则有:
综上,在物平面与像平面关系固定不变的情况下,物平面坐标x与y分别对像平面坐标u和v求导的导数皆为常量。定义物平面坐标x与像平面坐标(u,v)之间的映射关系为f(u,v,x),物平面坐标y与像平面坐标(u,v)之间的映射关系为g(u,v,y)。
根据公式(15a)和(15b),f(u,v,x)和g(u,v,y)为空间平面。f(u,v,x)和g(u,v,y)实测结果及对f(u,v,x)和g(u,v,y)最小二乘拟合所得的基频平面信息进行去除之后的结果如图8所示。
优选的,令背景光强A(x,y)为150、相移正弦条纹的调制度B(x,y)为105、周期T为32、搜索不同相移步数N下的相位周期性误差Error(x)。利用二维傅立叶变换对f(u,v,x)进行分析,可以发现结果如图9所示。
可见,当N=3或N=4时,傅立叶变换所得频谱信息中,除了镜头畸变与显示器平面度引入的基频频率分量外,还存在图中圆圈中的高频周期性分量。
而当N=8或N=16时,高频周期性分量不明显。
因此,当周期T为32时,N=0.25T或N=0.5T对相位周期性误差的抑制作用好。
基于上述实施例,本实施例还提供一种抑制相位周期性误差的相移法变量优化装置,该装置在不需要额外的误差补偿函数的情况下,通过优化相移法参数变量来实现相位周期性误差的抑制。该装置包括:
相位物体,用于显示正弦相移条纹;
成像系统,所述成像系统与所述相位物体形成平行投影,用于采集所述相位物体投射的正弦相移条纹;
计算机设备1,所述相位物体与所述成像系统均与所述计算机设备1连接,所述计算机设备1采用上述方法。
示例性的,所述成像系统为远心成像系统,所述远心成像系统包括相机2、远心镜头3,其中远心镜头3通过标准C接口紧固在相机2上,远心镜头3放大倍率为0.061,相机2的像素分辨率为1224×1024。
示例性的,基于上述实施例,如图2所示,图2为相位轮廓术中相移法变量优化装置示意图,其中相位物体为投影仪4a投射图像经平板5a进行漫反射,然后经过成像系统进行采集。
示例性的,基于上述实施例,如图3所示,图3为相位测量术中相移法变量优化装置示意图。其中相位物体为平面显示器4b关于平面镜5b的虚像,调整平面镜5b位姿,使平面显示器4b显示的正弦相移条纹关于该平面镜5b的虚像可以被远心成像系统采集到。
综上来说,相位测量轮廓术与相位测量偏折术中均可采用本装置,因此本装置具有通用性、易用性、新颖性的特点,且结构简单,易于实施。
上述说明是针对本发明较佳可行实施例的详细说明,但实施例并非用以限定本发明的专利申请范围,凡本发明所提示的技术精神下所完成的同等变化或修饰变更,均应属于本发明所涵盖专利范围。

Claims (4)

1.一种抑制相位周期性误差的相移法变量优化方法,其特征在于,包括
步骤S1:随机选取相位物体所在物平面的某一投影像素点,计算该投影像素点的初始相位,根据该初始相位以及投影像素点的相移法变量确定投影像素点光强,投影像素点光强包括理论光强以及实际光强;
所述相移法变量包括相移法步数、相移法周期、相移法显示的正弦条纹的背景光强、相移法显示的正弦条纹的调制量;
步骤S2:根据投影像素点光强获取对应的相机像素点光强,通过投影像素点光强与相机像素点光强获得了投影像素点的坐标为(x,y)与成像系统像平面坐标为(u,v)之间的映射关系f(u,v,x)和g(u,v,y)并获得相位值
步骤S3:依据投影像素点光强计算灰度量化误差以及因该误差造成的相位周期性误差;依据相机像素点理论光强计算得到的相位值为理论相位值,根据相机像素点实际光强可得到相位值/>为实际相位值,相位周期性误差即为理论相位值与实际相位值的差值;
步骤S4:接收调整相移法变量信息,查找并确定满足抑制相位周期性误差条件的优化变量;
步骤S5:利用相机所在的像平面与相位物体所在的物平面之间的投影关系来验证优化变量。
2.根据权利要求1所述的一种抑制相位周期性误差的相移法变量优化方法,其特征在于,所述投影像素点的光强包括理论光强,所述理论光强的计算公式如下:
其中,I0(x,y)表示相位物体在物平面坐标上的投影像素点(x,y)处的理论光强,N代表在相移步数,n为当前相移步数,A(x,y)表示该点处的背景光强,B(x,y)表示该点正弦条纹的调制度,φ0(x,y)表示该点正弦函数的初始相位。
3.根据权利要求2所述的一种抑制相位周期性误差的相移法变量优化方法,其特征在于,所述初始相位中包括了投影像素点的位置信息,所述初始相位计算方法如下:
或/>
其中,Tx与Ty分别表示水平方向与竖直方向移动的正弦条纹的周期。
4.一种抑制相位周期性误差的相移法变量优化装置,其特征在于,包括
相位物体,用于显示正弦相移条纹;
成像系统,所述成像系统与所述相位物体形成平行投影,用于采集所述相位物体投射的正弦相移条纹;
计算机设备,所述相位物体与所述成像系统均与所述计算机设备连接,所述计算机设备采用权利要求1-3任意一项所述的一种抑制相位周期性误差的相移法变量优化方法。
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