CN114791271B - 一种基于质量引导的枝切线相位解包裹方法 - Google Patents
一种基于质量引导的枝切线相位解包裹方法 Download PDFInfo
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Abstract
本发明涉及一种基于质量引导的枝切线相位解包裹方法，属于结构光精密测量技术领域。本发明首先利用包裹相位的二阶微分作为残差检测原理的补充条件，把包裹相位二阶微分中的跳跃点视为无极性残差点。然后利用调制度作为残差点有效性的判断依据，把低调制度的残差点视为具有更高的有效性。根据残差点的有效性进行局部优化以降低残差点的密度，然后由优化后的等效残差点设置枝切线。本发明采用调制度计算像素点的质量，然后采用基于质量引导相位解包裹方法。在相位解包裹过程中路径绕开枝切线的同时优先处理高质量区域的像素点。本发明方法与现有的枝切法相位解包裹技术相比，处理效率和精度更高。
Description
技术领域
本发明涉及一种基于质量引导的枝切线相位解包裹方法，属于结构光精密测量技术领域。
背景技术
相位测量轮廓术，是一种通过把结构光投影在被测物体表面，从受物体表面调制生成的变形条纹图中提取相位信息，然后再利用高度和相位的映射关系获取物体三维形貌的测量技术。因为其具有无接触、测量精度高、速度快等优点已经被广泛应用于许多研究领域。然而，相位进行提取过程中使用到反正切函数导致真实相位值被截断在-π～π之间。所以，为了获取真实相位必须执行相位展开操作,并且相位展开的精度直接影响测量精度。由于受到噪声、欠采样，相位信息缺失等影响，相位展开时会出现误差传播。目前现有的相位解包裹技术主要分为路径相关法及路径无关法，路径相关法主要把相位解包裹转化为目标函数的优化问题，其精度较低且计算量较大。路径无关法主要通过设置不同的路径以减小误差的传播，精度较高，但现有的路径相关解包裹技术只能阻挡部分误差传播。因此，如何降低噪声等对相位解包裹的影响是至关重要的。
发明内容
本发明首先利用包裹相位的二阶微分作为残差检测原理的补充条件，把包裹相位二阶微分中的跳跃点视为无极性残差点。然后利用调制度作为残差点有效性的判断依据，把低调制度的残差点视为具有更高的有效性。根据残差点的有效性进行局部优化以降低残差点的密度，然后由优化后的等效残差点设置枝切线。本发明采用调制度计算像素点的质量，然后采用基于质量引导相位解包裹方法。在相位解包裹过程中路径绕开枝切线的同时优先处理高质量区域的像素点。本发明方法与现有的枝切法相位解包裹技术相比，处理效率和精度更高。
本发明采用的具体技术方案如下：
Step1、K步相移法提取待测物体的包裹相位值；
Step2、利用正弦条纹图的调制度计算像素点质量；
Step3、根据残差理论提取正负残差点；
Step4、计算包裹相位的二阶微分值，把高跳跃点设置为无极性残差点；
Step5、根据正弦条纹图的调制度计算残差点的有效性，把低调制度区域的残差点视为具有更高的有效性，根据残差点的有效性依次对残差点进行局部优化操作；
Step6、根据优化后的等效残残差点设置枝切线；
Step7、基于像素点质量引导相位解包裹，相位解包裹路径绕开枝切线的同时优先处理高质量区域的像素点。
所述步骤Step1中采用K步相移法提取包裹相位值，需要提前获取K副待测物体的正弦条纹图，每副条纹图初始相位相差360/K度。其计算的具体公式如下：
其中，Phi(m,n)表示像素点(m,n)处的包裹相位，Ai(m,n)表示像素点(m,n)处的光强，K表示提取包裹相位时所需条纹图数量，且K值不小于3。
所述步骤Step2中利用正弦条纹图的调制度计算像素点质量。其具体步骤如下：
(1)获取四副相移分别为0度、90度、180度及270度的正弦条纹图；
(2)根据如下公式计算出每个像素点对应的调制度；
其中，Mod(m,n)表示像素点(m,n)处的调制度，Ai(m,n)表示像素点(m,n)处的光强。
所述步骤Step3中，对提取到的包裹相位利用残差理论识别出正负残差点。具体步骤如下：
(1)按如下公式计算r(m，n)的值；
(2)如果r(m，n)＝2π，则残差点为正残差点，将其极性记作1，同理，当r(m，n)＝-2π，则残差点为负残差点，将其极性标记为-1；如果r(m，n)＝0，则该像素点不是残差点。
式中：ΔPhik,k＝1,2,3,4表示相邻相位梯度值，r(m，n)表示闭和环路积分值，W[·]表示包裹算子，通过对其内数值加减2π的整数倍数，使其满足-π≤W[a]≤π。
所述步骤Step4中，计算包裹相位的二阶微分值，按照包裹相位的二阶微分值进行排序，取数值最大的X个点设置为无极性残差点，计算如下：
其中,Phi(m+j,n+j),j∈{-1,0,1分别表示各像素点处的包裹相位，Phidiff(m,n)表示像素点(m,n)处包裹相位的二阶微分，W[·]表示包裹算子，通过对其内数值加减2π的整数倍数，使其满足-π≤W[a]≤π。
所述步骤Step5中，根据正弦条纹图的调制度计算残差点的有效性，把低调制度区域的残差点视为具有更高的有效性，根据残差点的有效性依次对残差点进行局部优化操作。具体优化过程如下：
按照残差点的有效性依次进行局部优化。以有效性最高的残差点为中心放置一个大小为s×s的窗口，遍历窗口内残差点。如果发现残差点，计算残差点极性的累加值，遍历结束后根据P值用等效点代替该窗口内的所有残差点。当P为正时，用一个极性为正的残差点作为等效点放置在有效性最高的位置处代替整个局部内所有的残差点。同理，当P为负时，用一个极性为负的残差点作为等效点，当P值为零，用一个无极性残差点作为等效点。
式中：P代表所有残差点的极性总和，k表示窗口内的残差点数，qi表示窗口内第i个残差点的极性。
所述步骤Step6中，根据优化后的等效残差点设置枝切线。首先搜索有极性的残差点，用适合的枝切线将正负残差点相连达到极性平衡，连接的原则是枝切线的长度最短。处理完有极性残差点后搜索无极性残差点，找出距离无极性残差点距离最近的残差点并将其连接形成枝切线。具体连接过程如下：
(1)识别包裹相位图中所有正负等效残差点，并记录其在图像中的位置。
(2)从识别的第一个等效残差点开始，以其为中心设置一个s×s的窗口，在该窗口内搜索新的等效残差点。如果没有找到其它等效残差点，则扩大搜索半径继续搜索。当搜索半径达到设定的最大值还未搜索到等效残差点，则将中心点标记为孤点。
(3)如果找到新的等效残差点，将其与窗口中心点连接，如果搜索到的新残差点极性未平衡，则累计其极性。如果累计极性值为零，将枝切线上的等效残差点标记为已经平衡并停止枝切线的扩散，然后以识别到的下一个残差点为中心点放置窗口继续搜索。如果累计极性值不为零，则继续搜索窗口内的其它等效残差点并将其连接起来，同时累计极性值，直到极性平衡为止。
(4)如果连接搜索窗口的所有残差点后极性仍不为零，则把窗口内的等效残差点标记为邻接点，将窗口中心依次放置在邻接点处开始新的搜索，直到极性累计为零。
(5)如果以邻接点为中心设置的搜索窗口搜索结束后累计极性仍不平衡，则扩大窗口半径，同时将窗口中心放置在初始的残差点处，进行新一轮的搜索。如果窗口半径扩大到设置的最大值仍未达到极性平衡，则停止搜索同时将枝切线上的等效残差点标记为已平衡。
(6)识别出包裹相位图中的所有无极性残差点，依次计算无极性残差点与其它残差点的距离。如果在设定的最大距离内存在距离无极性残差点最近的残差点，则把它们连接起来。
所述Step7中基于像素点的质量引导包裹相位进行展开。相位展开过程中避开枝切线的同时优先处理高质量区域的像素点，具体步骤如下：
(1)对像素点的质量按照从高到低的顺序进行排序，选取一个质量最高同时不在枝切线上的点作为相位展开的起始点，将与之对应的相位值标记为已展开；
(2)遍历已展开点周边的四个邻接点，把没有位于枝切线上且未展开的点放入队列中。按质量从高到低对队列中的像素点进行排序，每次选取质量最高t％的点执行相位展开。重复以上操作，直到队列中像素点对应的相位全部展开为止。
(3)由于相邻区域的相位具有连续性，通过枝切线周边区域的相位来计算其展开相位。遍历枝切线上的像素点，以搜索到的点为中心设置一个s×s大小的窗口。如果窗口内存在已展开相位的点，则将其均值作为窗口中心点的展开相位值，同时标记为已展开。
(4)遍历所有像素点，搜索未展开相位的像素点记录其位置。将包裹相位的点基于周边已展开相位进行展开。
本发明的有益效果是：本发明采用的残差点识别理论可以识别出更多的残差点，根据局部操作后得到的等效残差点密度较低，且由该等效残差点生成的枝切线对无误差具有更好阻挡效力，引入质量引导相位解包裹可以获取更准确的结果，提高了相位轮廓测量术的准确性。
附图说明
图1为本发明整体步骤流程图；
图2为计算图像中像素点质量及包裹相位二阶微分的参考像素点位置关系图；
图3为计算残差点参考示意图；
图4为局部优化操作过程的示意图，图中：“+”代表正残差点，“-”代表负残差点，“⊙”代表无极性残差点。(a)为残差原理识别残差点；(b)为加入识别到无极性残差点后的残差点分布图；(c)为局部优化示意图；(d)为优化后得到的等效残差点分布图；
图5为根据等效残差点生成枝切线具体步骤的流程图；
图6为基于质量引导的相位展开具体步骤的流程图；
图7为待测物体的正弦条纹图，(a)(b)(c)(d)分别为初始相移为0，90，180及270度的条纹图；
图8为采用4步移相法提取的包裹相位图；
图9中(a)为传统切法生成的枝切线，(b)为本发明生成的枝切线；
图10中(a)为传统枝切法相位展开结果，(b)为本发明相位展开结果。
具体实施方式
以下结合实施例和附图对本发明作进一步阐述，但本发明的保护内容不限于所述范围。
实施例：采用的具体设备如下：DLP投影机：Lenovo c113，投影机传感单元分辨率：800×600；CCD数字相机：Panasonic DMC-FX07GK，最高分辨率：3072×2304，传感器单元尺寸：2.6458μm×2.6458μm；待测物体：人脸面具。
具体的步骤：
Step1、4步相移法提取待测物体的包裹相位值；
Step2、利用正弦条纹图的调制度计算像素点质量；
Step3、根据残差理论提取正负残差点；
Step4、计算包裹相位的二阶微分值，把高跳跃点设置为无极性残差点；
Step5、根据正弦条纹图的调制度计算残差点的有效性，把低调制度区域的残差点视为具有更高的有效性，根据残差点的有效性依次对残差点进行局部优化操作；
Step6、根据优化后的等效残残差点设置枝切线；
Step7、基于像素点质量引导相位解包裹，相位解包裹路径绕开枝切线的同时优先处理高质量区域的像素点。
所述步骤Step1中采用四步相移法提取包裹相位值，通过以上设备搭建相位轮廓测量术平台，采集待测物体的四副相移分别为0、90、180、270的正弦条纹图如图7所示。其计算的具体公式如下：
其中，Phi(m,n)表示像素点(m,n)处的包裹相位，Ai(m,n)表示像素点(m,n)处的光强。根据四步移相法获取的包裹相位如图8所示。
所述步骤Step2中利用正弦条纹图的调制度计算像素点质量。根据如下公式计算出每个像素点对应的调制度；
其中，Mod(m,n)表示像素点(m,n)处的调制度，Ai(m,n)表示像素点(m,n)处的光强。
所述步骤Step3中，对提取到的包裹相位利用残差理论识别出正负残差点。具体步骤如下：
(1)参考如图3按如下公式计算r(m，n)的值；
(2)如果r(m，n)＝2π，则残差点为正残差点，将其极性记作1，同理，当r(m，n)＝-2π，则残差点为负残差点，将其极性标记为-1；如果r(m，n)＝0，则该像素点不是残差点。
(3)统计所有残差点的总数，记作numbs；
式中：ΔPhik,k＝1,2,3,4表示相邻相位梯度值，r(m，n)表示闭和环路积分值，W[·]表示包裹算子，通过对其内数值加减2π的整数倍数，使其满足-π≤W[a]≤π。
所述步骤Step4中，按照图2所示像素点的位置关系计算包裹相位的二阶微分值，按照包裹相位的二阶微分值进行排序，取数值最大的numbs个点设置为无极性残差点，计算如下：
其中,Phi(m+j,n+j),j∈{-1,0,1分别表示各像素点处的包裹相位，Phidiff(m,n)表示像素点(m,n)处包裹相位的二阶微分，W[·]表示包裹算子，通过对其内数值加减2π的整数倍数，使其满足-π≤W[a]≤π。
所述步骤Step5中，根据正弦条纹图的调制度计算残差点的有效性，把低调制度区域的残差点视为具有更高的有效性，根据残差点的有效性依次对残差点进行局部优化操作。具体优化过程如下：
按照残差点的有效性依次进行局部优化。以有效性最高的残差点为中心放置一个大小为5×5的窗口，遍历窗口内残差点。如果发现残差点，计算残差点极性的累加值，遍历结束后根据P值用等效点代替该窗口内的所有残差点。当P为正时，用一个极性为正的残差点作为等效点放置在有效性最高的位置处代替整个局部内所有的残差点。同理，当P为负时，用一个极性为负的残差点作为等效点，当P值为零，用一个无极性残差点作为等效点。
式中：P代表所有残差点的极性总和，k表示窗口内的残差点数，qi表示窗口内第i个残差点的极性。设置等效残差点的示意图如图4所示。
所述步骤Step6中，根据优化后的等效残差点设置枝切线。首先搜索有极性的残差点，用适合的枝切线将正负残差点相连达到极性平衡，连接的原则是枝切线的长度最短。处理完有极性残差点后搜索无极性残差点，找出距离无极性残差点距离最近的残差点并将其连接形成枝切线。具体连接过程如下：
(1)识别包裹相位图中所有正负等效残差点，并记录其在图像中的位置。
(2)从识别的第一个等效残差点开始，以其为中心设置一个5×5的窗口，在该窗口内搜索新的等效残差点。如果没有找到其它等效残差点，则扩大搜索半径继续搜索。当搜索半径达到设定的最大值还未搜索到等效残差点，则将中心点标记为孤点。
(3)如果找到新的等效残差点，将其与窗口中心点连接，如果搜索到的新残差点极性未平衡，则累计其极性。如果累计极性值为零，将枝切线上的等效残差点标记为已经平衡并停止枝切线的扩散，然后以识别到的下一个残差点为中心点放置窗口继续搜索。如果累计极性值不为零，则继续搜索窗口内的其它等效残差点并将其连接起来，同时累计极性值，直到极性平衡为止。
(4)如果连接搜索窗口的所有残差点后极性仍不为零，则把窗口内的等效残差点标记为邻接点，将窗口中心依次放置在邻接点处开始新的搜索，直到极性累计为零。
(5)如果以邻接点为中心设置的搜索窗口搜索结束后累计极性仍不平衡，则扩大窗口半径，同时将窗口中心放置在初始的残差点处，进行新一轮的搜索。如果窗口半径扩大到设置的最大值仍未达到极性平衡，则停止搜索同时将枝切线上的等效残差点标记为已平衡。
(6)识别出包裹相位图中的所有无极性残差点，依次计算无极性残差点与其它残差点的距离。如果在设定的最大距离内存在距离无极性残差点最近的残差点，则把它们连接起来。生成枝切线的详细流程如图5所示。
采用本发明方法生成的枝切线与传统枝切法的对比如图9所示。
所述Step7中基于像素点的质量引导包裹相位进行展开。相位展开过程中避开枝切线的同时优先处理高质量区域的像素点，具体步骤如下：
(1)对像素点的质量按照从高到低的顺序进行排序，选取一个质量最高同时不在枝切线上的点作为相位展开的起始点，将与之对应的相位值标记为已展开；
(2)遍历已展开点周边的四个邻接点，把没有位于枝切线上且未展开的点放入队列中。按质量从高到低对队列中的像素点进行排序，每次选取质量最高5％的点执行相位展开。重复以上操作，直到队列中像素点对应的相位全部展开为止。
(3)由于相邻区域的相位具有连续性，通过枝切线周边区域的相位来计算其展开相位。遍历枝切线上的像素点，以搜索到的点为中心设置一个5×5大小的窗口。如果窗口内存在已展开相位的点，则将其均值作为窗口中心点的展开相位值，同时标记为已展开。
(4)遍历所有像素点，搜索未展开相位的像素点记录其位置。将包裹相位的点基于周边已展开相位进行展开。详细流程如图6所示的流程图。
如图10所示，本发明方法明显改善了解包裹相位的准确性，这将增加相位轮廓测量术的准确性。
本发明通过具体实施过程进行说明的，在不脱离本发明范围的情况下，还可以对本发明进行各种变换及等同代替，因此，本发明不局限于所公开的具体实施过程，而应当包括落入本发明权利要求范围内的全部实施方案。
Claims (4)
1.一种基于质量引导的枝切线相位解包裹方法，其特征在于：包括如下具体步骤：
Step1、K步相移法提取待测物体的包裹相位值；
Step2、利用正弦条纹图的调制度计算像素点质量；
Step3、根据残差理论提取正负残差点；
Step4、计算包裹相位的二阶微分值，把高跳跃点设置为无极性残差点；
Step5、根据正弦条纹图的调制度计算残差点的有效性，把低调制度区域的残差点视为具有更高的有效性，根据残差点的有效性依次对残差点进行局部优化操作；
Step6、根据优化后的等效残残差点设置枝切线；
Step7、基于像素点质量引导相位解包裹，相位解包裹路径绕开枝切线的同时优先处理高质量区域的像素点；
所述步骤Step4中，计算包裹相位的二阶微分值，按照包裹相位的二阶微分值进行排序，取数值最大的X个点设置为无极性残差点，计算如下：
其中,Phi(m+j,n+j),j∈{-1,0,1}分别表示各像素点处的包裹相位，Phidiff(m,n)表示像素点(m,n)处包裹相位的二阶微分，W[·]表示包裹算子，通过对其内数值加减2π的整数倍数，使其满足-π≤W[a]≤π；
所述步骤Step5的具体优化过程如下：
按照残差点的有效性依次进行局部优化，以有效性最高的残差点为中心放置一个大小为s×s的窗口，遍历窗口内残差点，如果发现残差点，计算残差点极性的累加值，遍历结束后根据P值用等效点代替该窗口内的所有残差点，当P为正时，用一个极性为正的残差点作为等效点放置在有效性最高的位置处代替整个局部内所有的残差点，同理，当P为负时，用一个极性为负的残差点作为等效点，当P值为零，用一个无极性残差点作为等效点：
式中：P代表所有残差点的极性总和，k表示窗口内的残差点数，qi表示窗口内第i个残差点的极性；
所述步骤Step6中，根据优化后的等效残差点设置枝切线，首先搜索有极性的残差点，用适合的枝切线将正负残差点相连达到极性平衡，连接的原则是枝切线的长度最短，处理完有极性残差点后搜索无极性残差点，找出距离无极性残差点距离最近的残差点并将其连接形成枝切线，具体连接过程如下：
(1)识别包裹相位图中所有正负等效残差点，并记录其在图像中的位置；
(2)从识别的第一个等效残差点开始，以其为中心设置一个s×s的窗口，在该窗口内搜索新的等效残差点，如果没有找到其它等效残差点，则扩大搜索半径继续搜索，当搜索半径达到设定的最大值还未搜索到等效残差点，则将中心点标记为孤点；
(3)如果找到新的等效残差点，将其与窗口中心点连接，如果搜索到的新残差点极性未平衡，则累计其极性，如果累计极性值为零，将枝切线上的等效残差点标记为已经平衡并停止枝切线的扩散，然后以识别到的下一个残差点为中心点放置窗口继续搜索，如果累计极性值不为零，则继续搜索窗口内的其它等效残差点并将其连接起来，同时累计极性值，直到极性平衡为止；
(4)如果连接搜索窗口的所有残差点后极性仍不为零，则把窗口内的等效残差点标记为邻接点，将窗口中心依次放置在邻接点处开始新的搜索，直到极性累计为零；
(5)如果以邻接点为中心设置的搜索窗口搜索结束后累计极性仍不平衡，则扩大窗口半径，同时将窗口中心放置在初始的残差点处，进行新一轮的搜索，如果窗口半径扩大到设置的最大值仍未达到极性平衡，则停止搜索同时将枝切线上的等效残差点标记为已平衡；
(6)识别出包裹相位图中的所有无极性残差点，依次计算无极性残差点与其它残差点的距离，如果在设定的最大距离内存在距离无极性残差点最近的残差点，则把它们连接起来；
所述Step7中基于像素点的质量引导包裹相位进行展开，相位展开过程中避开枝切线的同时优先处理高质量区域的像素点，具体步骤如下：
(1)对像素点的质量按照从高到低的顺序进行排序，选取一个质量最高同时不在枝切线上的点作为相位展开的起始点，将与之对应的相位值标记为已展开；
(2)遍历已展开点周边的四个邻接点，把没有位于枝切线上且未展开的点放入队列中，按质量从高到低对队列中的像素点进行排序，每次选取质量最高t％的点执行相位展开，重复以上操作，直到队列中像素点对应的相位全部展开为止；
(3)由于相邻区域的相位具有连续性，通过枝切线周边区域的相位来计算其展开相位，遍历枝切线上的像素点，以搜索到的点为中心设置一个s×s大小的窗口，如果窗口内存在已展开相位的点，则将其均值作为窗口中心点的展开相位值，同时标记为已展开；
(4)遍历所有像素点，搜索未展开相位的像素点记录其位置，将包裹相位的点基于周边已展开相位进行展开。
2.根据权利要求1所述的基于质量引导的枝切线相位解包裹方法，其特征在于：所述步骤Step1中采用K步相移法提取包裹相位值，需要提前获取K副待测物体的正弦条纹图，每副条纹图初始相位相差360/K度，其计算的具体公式如下：
其中，Phi(m,n)表示像素点(m,n)处的包裹相位，Ai(m,n)表示像素点(m,n)处的光强，K表示提取包裹相位时所需条纹图数量，且K值不小于3。
3.根据权利要求1所述的基于质量引导的枝切线相位解包裹方法，其特征在于：所述步骤Step2中利用正弦条纹图的调制度计算像素点质量，其具体计算公式如下：
其中，Mod(m,n)表示像素点(m,n)处的调制度，Ai(m,n)表示像素点(m,n)处的光强。
4.根据权利要求1所述的基于质量引导的枝切线相位解包裹方法，其特征在于：所述步骤Step3中，对提取到的包裹相位利用残差理论识别出正负残差点。
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| CN114791271A (zh) | 2022-07-26 |
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