CN115711591B - 一种伽马因子获取方法、装置、设备及介质 - Google Patents
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Abstract
本申请提供了一种伽马因子获取方法、装置、设备及存储介质，解决了现有技术中伽马因子获取效率低的问题。所述方法包括：根据三步相移算法，对三步相移图像进行投影，得到失真相位；根据所述失真相位和预设相位失真模型，对所述失真相位进行平面拟合，得到相位误差系数向量；根据预设伽马因子集和所述预设相位失真模型，得到多个模拟相位误差系数向量，根据所述相位误差系数向量和所述模拟相位误差系数向量，得到所述数字条纹投影系统的初始伽马因子；根据所述初始伽马因子和预设编码值，对所述三步相移图像进行编码投影，以得到所述数字条纹投影系统的最终伽马因子。
Description
技术领域
本发明涉及投影测量技术领域，尤其涉及一种伽马因子获取方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
相位测量轮廓法是一种非接触的光学测量方法，其通过产生一系列的正弦图案并将其投影到待测物体上，并捕捉这些受到物体高度调制的图案，通过条纹分析技术和相位展开方法获取到图案的相位分布，最终由系统标定的参数从相位中恢复出原本物体的三维形貌。而在实际操作中，相位的实际值不仅受到物体高度的调制，而且还受到来自系统噪声，量化误差和系统非线性误差等多个误差源的影响，其中非线性误差是主要的误差来源，其中，对非线性误差进行补偿首先要获取数字条纹投影系统的伽马因子，而现有技术中伽马因子获取方法存在效率低的问题。
发明内容
有鉴于此，本发明实施例提供了伽马因子获取方法、装置、设备及介质，用以解决现有技术中伽马因子获取方法存在效率的问题。
为解决上述技术问题，本申请提出了一种伽马因子获取方法，应用于数字条纹投影系统，所述方法包括：
根据三步相移算法，对三步相移图像进行投影，得到失真相位；
根据所述失真相位和预设相位失真模型，对所述失真相位进行平面拟合，得到相位误差系数向量；
根据预设伽马因子集和所述预设相位失真模型，得到多个模拟相位误差系数向量，其中，所述预设伽马因子集包括多个预设伽马因子，所述预设伽马因子和所述模拟相位误差系数向量相对应；
根据所述相位误差系数向量和所述模拟相位误差系数向量，得到所述数字条纹投影系统的初始伽马因子；
根据所述初始伽马因子和预设编码值，对所述三步相移图像进行编码投影，以得到所述数字条纹投影系统的最终伽马因子。
作为本申请的一些可选实施例，所述根据三步相移算法，对三步相移图像进行投影，得到失真相位的步骤，包括：
将所述三步相移图像投影至具有预设反光率的白板，以得到投影图像；
根据所述投影图像，得到所述失真相位。
作为本申请的一些可选实施例，所述根据所述失真相位和预设相位失真模型，对所述失真相位进行平面拟合，得到相位误差系数向量的步骤，包括：
对所述失真相位的预设区域进行平面拟合，得到初始理想相位；
根据所述失真相位、所述初始理想相位和所述预设相位失真模型，得到初始相位误差系数向量；
根据所述初始相位误差系数、所述失真相位和所述预设相位失真模型，得到中间理想相位；
对所述中间理想相位的所述预设区域进行平面拟合，得到最终理想相位；
根据所述最终理想相位、所述失真相位和所述预设相位失真模型，得到所述相位误差系数向量。
作为本申请的一些可选实施例，所述预设相位失真模型的表达式如下所示：
式中，cn为相位误差的第n项系数，为所述失真相位，φ为理想相位， N为相位步数。
作为本申请的一些可选实施例，所述根据所述相位误差系数向量和所述模拟相位误差系数向量，得到所述数字条纹投影系统的初始伽马因子的步骤，包括：
计算多个所述模拟相位误差系数向量和所述相位误差系数向量之间的距离，以得到最小距离；
根据所述做最小距离对应的模拟相位误差系数向量，得到所述初始伽马因子。
作为本申请的一些可选实施例，所述预设伽马因子集中的预设伽马因子为正弦图案值域为0-255范围条件下的伽马因子，所述根据所述相位误差系数向量和所述模拟相位误差系数向量，得到所述数字条纹投影系统的初始伽马因子包括：
根据Nelder-Mead算法、所述相位误差系数向量和所述模拟相位误差系数向量，得到所述初始伽马因子。
作为本申请的一些可选实施例，所述根据所述初始伽马因子和预设编码值，对所述三步相移图像进行编码投影，以得到所述数字条纹投影系统的最终伽马因子的步骤，包括：
对所述三步相移图像进行投影，得到第一图像；
根据所述预设编码值，对所述三步相移图像进行编码投影，得到第二图像；
根据所述数字条纹投影系统的成像模型、所述第一图像、所述第二图像和所述初始伽马因子，得到所述最终伽马因子。
为解决上述技术问题，本申请还提出了一种伽马因子获取装置，应用于数字条纹投影系统，所述装置包括：
第一投影模块，用于根据三步相移算法，对三步相移图像进行投影，得到失真相位；
第一向量获取模块，用于根据所述失真相位和预设相位失真模型，得到相位误差系数向量；
第二向量获取模块，用于根据预设伽马因子集和所述预设相位失真模型，得到多个模拟相位误差系数向量，其中，所述预设伽马因子集包括多个预设伽马因子，所述预设伽马因子和所述模拟相位误差系数向量相对应；
初始伽马因子获取模块，用于根据所述相位误差系数向量和所述模拟相位误差系数向量，得到所述数字条纹投影系统的初始伽马因子；
最终伽马因子获取模块，用于根据所述初始伽马因子和预设编码值，对所述三步相移图像进行编码投影，以得到所述数字条纹投影系统的最终伽马因子。
为解决上述技术问题，本申请还提出了一种电子设备，包括：至少一个处理器、至少一个存储器以及存储在存储器中的计算机程序指令，当计算机程序指令被处理器执行时实现如上述实施方式中第一方面的方法。
为解决上述技术问题，本申请还提出了一种存储介质，其上存储有计算机程序指令，当计算机程序指令被处理器执行时实现如上述实施方式中第一方面的方法。
综上所述，本发明的有益效果如下：
本申请公开了一种伽马因子获取方法、装置、设备及介质，通过根据三步相移算法，对三步相移图像进行投影，得到失真相位；根据所述失真相位和预设相位失真模型，对所述失真相位进行平面拟合，得到相位误差系数向量；根据预设伽马因子集和所述预设相位失真模型，得到多个模拟相位误差系数向量，其中，所述预设伽马因子集包括多个预设伽马因子，所述预设伽马因子和所述模拟相位误差系数向量相对应；根据所述相位误差系数向量和所述模拟相位误差系数向量，得到所述数字条纹投影系统的初始伽马因子；根据所述初始伽马因子和预设编码值，对所述三步相移图像进行编码投影，以得到所述数字条纹投影系统的最终伽马因子。可以看出，本申请首先通过三步相移算法获取系统手非线性效应影响的失真相位，三步相移法仅需三次投影图像进行采集即可得到失真相位，减少了投影的次数，从而实现了在投影幅数少，采样率过低情况下伽马因子的快速获取；通过平面拟合的方式获取相位误差系数向量，平面拟合能够去除由于非线性效应带来的相位跳变，从而实现相位误差的去除，得到理想相位，从而获得相位误差系数向量，并且平面拟合计算简单，能够提升伽马因子的获取效率；随后通过编码投影的方式，获取系统的最终伽马因子，考虑了系统散焦等其他因素带来的误差，使得最终获得的伽马因子更加准确，从而提升了后续对非线性误差进行补偿的效率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对本发明实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，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，还可以根据这些附图获得其他的附图，这些均在本发明的保护范围内。
图1是本发明实施例的伽马因子获取方法的流程示意图。
图2是本发明实施例的伽马因子获取装置的结构示意图。
图3是本发明实施例的电子设备的结构示意图。
图4是本发明实施例提供的电子设备的硬件结构示意图。
具体实施方式
下面将详细描述本发明的各个方面的特征和示例性实施例，为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细描述。应理解，此处所描述的具体实施例仅被配置为解释本发明，并不被配置为限定本发明。对于本领域技术人员来说，本发明可以在不需要这些具体细节中的一些细节的情况下实施。下面对实施例的描述仅仅是为了通过示出本发明的示例来提供对本发明更好的理解。
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
相位测量轮廓法是一种非接触的光学测量方法，其通过产生一系列的正弦图案并将其投影到待测物体上，并捕捉这些受到物体高度调制的图案，通过条纹分析技术和相位展开方法获取到图案的相位分布，最终由系统标定的参数从相位中恢复出原本物体的三维形貌。而在实际操作中，相位的实际值不仅受到物体高度的调制，而且还受到来自系统噪声，量化误差和系统非线性误差等多个误差源的影响，其中非线性误差是主要的误差来源，其中，对非线性误差进行补偿首先要获取数字条纹投影系统的伽马因子；
而现有技术中伽马因子获取方法大致分为两类。第一类是以伽马预校正、二值散焦技术为代表的预校正技术，求系统灰度响应曲线的反函数。条纹图案在投影前由系统非线性函数进行逆变换，以消除非线性的影响。然而，获得准确的灰度响应曲线和精确控制散焦具有挑战性，并且二元散焦技术会产生较低的信噪比(SNR)。另一类是以查找表、双N步移相算法、希尔伯特变换和迭代算法为代表的后补偿技术，通过相位补偿或误差消除可以获得理想的相位分布。然而，这些方法会增加图像投影的数量，或者会增加相位计算的复杂性，并且不能满足一些快速或实时的需求。
为解决上述技术问题，如图1所示，本申请提出了一种伽马因子获取方法，应用于数字条纹投影系统，数字条纹投影系统一般由数字投影仪、成像设备和计算机组成，用于三维重建，三维重建效率是影响三维测量速度的一个重要因素，数字投影仪和成像设备之间的非线性响应引起的相位误差是三维测量的一个重要误差源，非线性响应的误差会影响成像设备和数字投影仪的精度，若伽马因子获取效率降低，会降低后续三维测量的实时性。
所述述方法包括：
S1、根据三步相移算法，对三步相移图像进行投影，得到失真相位；
具体的，。首先根据三步相移算法，对三步相移图像进行投影，得到失真相位，其中，所述三步相移图像包括第一相移图像、第二相移图像和第三相移图像，第一相移图像、第二相移图像和第三相移图像之间的相移为通过对所述三步相移图像投影，并获得对应的投影图像，根据所述投影图像即可获得所述数字条纹投影系统受非线性效应影响的失真相位。
作为本申请的一些可选实施例，所述根据三步相移算法，对三步相移图像进行投影，得到失真相位的步骤，包括：
S11、将所述三步相移图像投影至具有预设反光率的白板，以得到投影图像；
在本实施例中，将所述第一相移图像、第二相移图像和第三相移图像依次投影至具有预设反光率的白板，得到第一投影图像、第二投影图像和第三投影图像，由于将三步相移图像投影至白板，减少了器材本身颜色对投影图像产生的影响，提高了后续获取失真相位的准确度，并且所述白板具有预设反光率，由于三步相移算法中，采集投影图像受到环境光强的影响，通过预设反光率的设置，减小环境光强对获得的投影图像产生的影响，进一步提升了失真相位的准确度。
S12、根据所述投影图像，得到所述失真相位。
在获取投影图像后，根据所述投影图像，即可获得失真相位，具体的，所述失真相位通过下列公式计算：
式中，为所述失真相位，N是相移的步数，/>代表为第n张投影图像， n的取值范围是[0,N-1]。
S2、根据所述失真相位和预设相位失真模型，对所述失真相位进行平面拟合，得到相位误差系数向量；
具体的，在获取所述失真相位后，对所述失真相位进行平面拟合，即可获得初始理想相位，根据所述初始理想相位和所述预设相位失真模型，即可获得所述相位误差系数向量；作为本申请的一些可选实施例，所述预设相位失真模型的表达式如下所示：
式中，cn为相位误差的第n项系数，为所述失真相位，φ为理想相位，N 为相位步数；
所述预设相位失真模型的矩阵表达式如下所示：
式中，m为所述失真相位的像素点个数。
虽然上述实施例中获得的理想相位的误差波动的幅度大大减小，但由于初步计算的相位误差系数是粗略的，所以此时的理想相位是一个失真相位，作为本申请的一些可选实施例，如图2所示，所述根据所述失真相位和预设相位失真模型，对所述失真相位进行平面拟合，得到相位误差系数向量的步骤，包括：
S21、对所述失真相位的预设区域进行平面拟合，得到初始理想相位；
首先对所述失真相位的预设区域进行平面拟合，得到初始理想相位，其中，所述预设区域位于所述失真相位的中心，并且所述预设区域具有预设尺寸，若预设尺寸设置过小，会导致后续获得的理想相位准确度降低，而预设尺寸设置过大，则会导致计算量的增加，降低计算效率，故在一具体实施例中，所述预设尺寸为300*300pixel，在保证计算效率的情况下提升理想相位的准确度。
S22、根据所述失真相位、所述初始理想相位和所述预设相位失真模型，得到初始相位误差系数向量；
在获取所述失真相位和所述初始理想相位后，将两者带入所述预设相位失真模型即可得到初始相位误差系数向量。
S23、根据所述初始相位误差系数、所述失真相位和所述预设相位失真模型，得到中间理想相位；
虽然理想相位的误差波动的幅度大大减小，但由于初步计算的相位误差系数是粗略的，所以此时的初始理想相位仍是一个失真相位，得到的初始相位误差系数向量也不准确，本步骤中，将所述初始相位误差系数和所述失真相位带入所述预设相位失真模型中进行补偿，从而得到中间理想相位，以减小误差。
S24、对所述中间理想相位的所述预设区域进行平面拟合，得到最终理想相位；
具体的，在获得中间理想相位后，再一次对所述中间理想相位的所述预设区域进行平面拟合，即可获得准确的最终理想相位，通过对失真相位的补偿再直接拟合的方式，可以获得更加理想的相位，也间接的提高了相位误差系数向量的求解精度。
S25、根据所述最终理想相位、所述失真相位和所述预设相位失真模型，得到所述相位误差系数向量。
最后，在获得准确的最终理想相位后，将所述最终理想相位和所述失真相位带入所述预设相位失真模型即可得到所述相位误差系数向量，提升了相位误差系数向量的精度，并且通过对预设区域进行平面拟合，减小了计算复杂度和计算量，提升了相位误差系数向量的计算效率。
S3、根据预设伽马因子集和所述预设相位失真模型，得到多个模拟相位误差系数向量，其中，所述预设伽马因子集包括多个预设伽马因子，所述预设伽马因子和所述模拟相位误差系数向量相对应；
具体的，本实施例中，根据预设伽马因子集和所述预设相位失真模型，得到多个模拟相位误差系数向量，所述预设伽马因子集包括多个预设伽马因子，所述预设伽马因子可由计算机随机生成，所述预设伽马因子和所述模拟相位误差系数向量相对应，根据不同预设伽马因子，可获取对应的模拟失真相位，最后所述模拟失真相位、预设理想相位和所述预设相位失真模型，即可得到多个所述模拟相位误差系数向量，即取预设伽马因子与模拟相位误差系数向量之间的关系，后续通过计算所述模拟相位系数向量和所述相位误差系数向量之间的距离，即可获得数字条纹系统的伽马因子，无需进行多次投影，减少了投影次数，实现了在投影幅数少，采样率过低情况下伽马因子的快速获取。
S4、根据所述相位误差系数向量和所述模拟相位误差系数向量，得到所述数字条纹投影系统的初始伽马因子；
具体的，在获取位误差系数向量和所述模拟相位误差系数向量后，计算所述模拟相位系数向量和所述相位误差系数向量之间的距离，即可获得数字条纹系统的伽马因子，无需进行多次投影，减少了投影次数，实现了在投影幅数少，采样率过低情况下伽马因子的快速获取；作为本申请的一些可选实施例，所述根据所述相位误差系数向量和所述模拟相位误差系数向量，得到所述数字条纹投影系统的初始伽马因子的步骤，包括：
S41、计算多个所述模拟相位误差系数向量和所述相位误差系数向量之间的距离，以得到最小距离；
S42、根据所述做最小距离对应的模拟相位误差系数向量，得到所述初始伽马因子。
具体的，首先计算每一所述所述模拟相位误差系数向量和所述相位误差系数向量之间的距离，模拟相位误差系数向量和所述相位误差系数向量的距离越小即模拟相位误差系数向量和所述相位误差系数向量之间的差距越小，而最小距离对应的模拟相位误差系数向量的模拟伽马因子即为所述数字条纹投影系统的初始伽马因子。
作为本申请的一些可选实施例，所述预设伽马因子集中的预设伽马因子为正弦图案值域为0-255范围条件下的伽马因子，所述根据所述相位误差系数向量和所述模拟相位误差系数向量，得到所述数字条纹投影系统的初始伽马因子包括：
S041、根据Nelder-Mead算法、所述相位误差系数向量和所述模拟相位误差系数向量，得到所述初始伽马因子。
具体的，在本实施例中，所述预设伽马因子集中的预设伽马因子为正弦图案值域为0-255范围条件下的伽马因子，在三步相移算法中，正弦图案值域为 0-255范围条件下的伽马因子与其对应的相位误差系数向量元素之和之间具有单调递增的映射关系，即可通过Nelder-Mead算法迅速迭代到实际的伽马因子；其中，Nelder-Mead算法是一种求多元函数局部最小值的算法,能较快收敛到局部最小值，由于正弦图案值域为0-255范围条件下的伽马因子与其对应的相位误差系数向量元素之和之间具有单调递增的映射关系，通过Nelder-Mead算法得到的结果只会有一个极小值，即全局极小值，如果没有上述单调递增的映射关系，则得到的结果可能只是局部最小值，通过Nelder-Mead算法可大幅减少了计算复杂度，解决了传统伽马因子获取方法中计算缓慢，投影幅数多的问题。
S5、根据所述初始伽马因子和预设编码值，对所述三步相移图像进行编码投影，以得到所述数字条纹投影系统的最终伽马因子。
在本实施例中，为尽可能降低由于散焦等其他因素对相位的影响，通过初始发麻因子和预设编码之，对所述三步相移图像进行编码投影，以得到所述数字条纹投影系统的最终伽马因子，使得最终获得的伽马因子更贴合实际情况，提高了伽马因子的准确性。
作为本申请的一些可选实施例，所述根据所述初始伽马因子和预设编码值，对所述三步相移图像进行编码投影，以得到所述数字条纹投影系统的最终伽马因子的步骤，包括：
S51、对所述三步相移图像进行投影，得到第一图像；
具体的，由于散焦等其他因素的影响，系统的成像模型变为其中/>为最终拍摄的第n幅投影图案，/>为外界物体的反光率，γa是投影仪的伽马因子，γb是数字条纹投影系统的非线性因子，/>为环境光，首先对所述三步相移图像直接进行投影，获得第一投影图像；
S52、根据所述预设编码值，对所述三步相移图像进行编码投影，得到第二图像；
随后，根据所述预设编码值，对所述三步相移图像进行编码投影，得到第二图像，将得到的第一图像和编码投影得到的第二图像带入所述数字条纹投影系统的成像模型中，即可得到最终的伽马因子，在一具体实施例中，所述预设编码值为2、
S53、根据所述数字条纹投影系统的成像模型、所述第一图像、所述第二图像和所述初始伽马因子，得到所述最终伽马因子。
具体的，记所述第一图像为所述第二图像为/>所述预设编码值为γtemp，所述第一图像和所述第二图像的关系式为：
将所述第一图像和所述第二图像带入所述成像模型，并将得到的函数进行联立即可得到如下关系式：
对上述关系式进行求解即可得到系统的最终伽马因子，通过编码投影的方式，获取数字条纹投影系统的最终伽马因子，考虑了系统散焦等其他因素带来的误差，使得最终获得的伽马因子贴合实际，从而提升了后续对非线性误差进行补偿的效率。
可以看出，本申请首先通过三步相移算法获取系统手非线性效应影响的失真相位，三步相移法仅需三次投影图像进行采集即可得到失真相位，减少了投影的次数，从而实现了在投影幅数少，采样率过低情况下伽马因子的快速获取；通过平面拟合的方式获取相位误差系数向量，平面拟合能够去除由于非线性效应带来的相位跳变，从而实现相位误差的去除，得到理想相位，从而获得相位误差系数向量，并且平面拟合计算简单，能够提升伽马因子的获取效率；随后通过编码投影的方式，获取系统的最终伽马因子，考虑了系统散焦等其他因素带来的误差，使得最终获得的伽马因子更加准确，从而提升了后续对非线性误差进行补偿的效率。
为解决上述技术问题，如图3所示，本申请的实施例还提出了一种伽马因子获取装置，所述装置包括：
第一投影模块，用于根据三步相移算法，对三步相移图像进行投影，得到失真相位；
第一向量获取模块，用于根据所述失真相位和预设相位失真模型，得到相位误差系数向量；
第二向量获取模块，用于根据预设伽马因子集和所述预设相位失真模型，得到多个模拟相位误差系数向量，其中，所述预设伽马因子集包括多个预设伽马因子，所述预设伽马因子和所述模拟相位误差系数向量相对应；
初始伽马因子获取模块，用于根据所述相位误差系数向量和所述模拟相位误差系数向量，得到所述数字条纹投影系统的初始伽马因子；
最终伽马因子获取模块，用于根据所述初始伽马因子和预设编码值，对所述三步相移图像进行编码投影，以得到所述数字条纹投影系统的最终伽马因子。
需要说明的是，本实施例的伽马因子获取装置中各模块是与前述实施例中伽马因子获取方法中的各步骤一一对应，因此，本实施例的具体实施方式和达到的技术效果可参照前述伽马因子获取的实施方式，这里不再赘述。
另外，结合图1描述的本发明实施例的伽马因子获取方法可以由电子设备来实现。图4示出了本发明实施例提供的电子设备的硬件结构示意图。
电子设备可以包括至少一个处理器301、至少一个存储器302以及存储在所示存储器302中的计算机程序指令，当所述计算机程序指令被所述处理器301 执行时实现上述实施例所述的方法。
具体地，上述处理器301可以包括中央处理器(CPU)，或者特定集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)，或者可以被配置成实施本发明实施例的一个或多个集成电路。
存储器302可以包括用于数据或指令的大容量存储器。举例来说而非限制，存储器302可包括硬盘驱动器(Hard Disk Drive，HDD)、软盘驱动器、闪存、光盘、磁光盘、磁带或通用串行总线(Universal Serial Bus，USB)驱动器或者两个或更多个以上这些的组合。在合适的情况下，存储器302可包括可移除或不可移除(或固定)的介质。在合适的情况下，存储器302可在数据处理装置的内部或外部。在特定实施例中，存储器302是非易失性固态存储器。在特定实施例中，存储器302包括只读存储器(ROM)。在合适的情况下，该ROM可以是掩模编程的ROM、可编程ROM(PROM)、可擦除PROM(EPROM)、电可擦除PROM(EEPROM)、电可改写ROM(EAROM)或闪存或者两个或更多个以上这些的组合。
处理器301通过读取并执行存储器302中存储的计算机程序指令，以实现上述实施例中的任意一种伽马因子获取方法。
在一个示例中，电子设备还可包括通信接口和总线。其中，如图4所示，处理器、存储器、通信接口通过总线连接并完成相互间的通信。通信接口，主要用于实现本发明实施例中各模块、装置、单元和/或设备之间的通信。
总线包括硬件、软件或两者，将电子设备的部件彼此耦接在一起。举例来说而非限制，总线可包括加速图形端口(AGP)或其他图形总线、增强工业标准架构(EISA)总线、前端总线(FSB)、超传输(HT)互连、工业标准架构(ISA)总线、无限带宽互连、低引脚数(LPC)总线、存储器总线、微信道架构(MCA)总线、外围组件互连(PCI)总线、PCI-Express(PCI-X)总线、串行高级技术附件(SATA)总线、视频电子标准协会局部(VLB)总线或其他合适的总线或者两个或更多个以上这些的组合。在合适的情况下，总线可包括一个或多个总线。尽管本发明实施例描述和示出了特定的总线，但本发明考虑任何合适的总线或互连。
另外，结合上述实施例中的伽马因子获取方法，本发明实施例可提供一种计算机可读存储介质来实现。该计算机可读存储介质上存储有计算机程序指令；该计算机程序指令被处理器执行时实现上述实施例中的任意一种伽马因子获取方法。
需要明确的是，本发明并不局限于上文所描述并在图中示出的特定配置和处理。为了简明起见，这里省略了对已知方法的详细描述。在上述实施例中，描述和示出了若干具体的步骤作为示例。但是，本发明的方法过程并不限于所描述和示出的具体步骤，本领域的技术人员可以在领会本发明的精神后，作出各种改变、修改和添加，或者改变步骤之间的顺序。
以上所述的结构框图中所示的功能块可以实现为硬件、软件、固件或者它们的组合。当以硬件方式实现时，其可以例如是电子电路、专用集成电路(ASIC)、适当的固件、插件、功能卡等等。当以软件方式实现时，本发明的元素是被用于执行所需任务的程序或者代码段。程序或者代码段可以存储在机器可读介质中，或者通过载波中携带的数据信号在传输介质或者通信链路上传送。“机器可读介质”可以包括能够存储或传输信息的任何介质。机器可读介质的例子包括电子电路、半导体存储器设备、ROM、闪存、可擦除ROM(EROM)、软盘、 CD-ROM、光盘、硬盘、光纤介质、射频(RF)链路，等等。代码段可以经由诸如因特网、内联网等的计算机网络被下载。
还需要说明的是，本发明中提及的示例性实施例，基于一系列的步骤或者装置描述一些方法或系统。但是，本发明不局限于上述步骤的顺序，也就是说，可以按照实施例中提及的顺序执行步骤，也可以不同于实施例中的顺序，或者若干步骤同时执行。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，上述描述的系统、模块和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。应理解，本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (9)
1.一种伽马因子获取方法，其特征在于，应用于数字条纹投影系统，所述方法包括：
根据三步相移算法，对三步相移图像进行投影，得到失真相位；
根据所述失真相位和预设相位失真模型，对所述失真相位进行平面拟合，得到相位误差系数向量；其中，所述预设相位失真模型的表达式如下所示：
式中，cn为相位误差的第n项系数，为所述失真相位，φ为理想相位，N为相位步数；
根据预设伽马因子集和所述预设相位失真模型，得到多个模拟相位误差系数向量，其中，所述预设伽马因子集包括多个预设伽马因子，所述预设伽马因子和所述模拟相位误差系数向量相对应；其中，所述预设伽马因子可由计算机随机生成；根据不同预设伽马因子，可获取对应的模拟失真相位，基于所述模拟失真相位、预设理想相位和所述预设相位失真模型，即可得到多个所述模拟相位误差系数向量；
根据所述相位误差系数向量和所述模拟相位误差系数向量，得到所述数字条纹投影系统的初始伽马因子；
根据所述初始伽马因子和预设编码值，对所述三步相移图像进行编码投影，以得到所述数字条纹投影系统的最终伽马因子。
2.根据权利要求1所述的伽马因子获取方法，其特征在于，所述根据三步相移算法，对三步相移图像进行投影，得到失真相位的步骤，包括：
将所述三步相移图像投影至具有预设反光率的白板，以得到投影图像；
根据所述投影图像，得到所述失真相位。
3.根据权利要求1所述的伽马因子获取方法，其特征在于，所述根据所述失真相位和预设相位失真模型，对所述失真相位进行平面拟合，得到相位误差系数向量的步骤，包括：
对所述失真相位的预设区域进行平面拟合，得到初始理想相位；
根据所述失真相位、所述初始理想相位和所述预设相位失真模型，得到初始相位误差系数向量；
根据所述初始相位误差系数、所述失真相位和所述预设相位失真模型，得到中间理想相位；
对所述中间理想相位的所述预设区域进行平面拟合，得到最终理想相位；
根据所述最终理想相位、所述失真相位和所述预设相位失真模型，得到所述相位误差系数向量。
4.根据权利要求1所述的伽马因子获取方法，其特征在于，所述根据所述相位误差系数向量和所述模拟相位误差系数向量，得到所述数字条纹投影系统的初始伽马因子的步骤，包括：
计算多个所述模拟相位误差系数向量和所述相位误差系数向量之间的距离，以得到最小距离；
根据所述最小距离对应的模拟相位误差系数向量，得到所述初始伽马因子。
5.根据权利要求1所述的伽马因子获取方法，其特征在于，所述预设伽马因子集中的预设伽马因子为正弦图案值域为0-255范围条件下的伽马因子，所述根据所述相位误差系数向量和所述模拟相位误差系数向量，得到所述数字条纹投影系统的初始伽马因子包括：
根据Nelder-Mead算法、所述相位误差系数向量和所述模拟相位误差系数向量，得到所述初始伽马因子。
6.根据权利要求1所述的伽马因子获取方法，其特征在于，所述根据所述初始伽马因子和预设编码值，对所述三步相移图像进行编码投影，以得到所述数字条纹投影系统的最终伽马因子的步骤，包括：
对所述三步相移图像进行投影，得到第一图像；
根据所述预设编码值，对所述三步相移图像进行编码投影，得到第二图像；
根据所述数字条纹投影系统的成像模型、所述第一图像、所述第二图像和所述初始伽马因子，得到所述最终伽马因子。
7.一种伽马因子获取装置，其特征在于，应用于数字条纹投影系统，所述装置包括：
第一投影模块，用于根据三步相移算法，对三步相移图像进行投影，得到失真相位；
第一向量获取模块，用于根据所述失真相位和预设相位失真模型，得到相位误差系数向量；其中，所述预设相位失真模型的表达式如下所示：
式中，cn为相位误差的第n项系数，为所述失真相位，φ为理想相位，N为相位步数；
第二向量获取模块，用于根据预设伽马因子集和所述预设相位失真模型，得到多个模拟相位误差系数向量，其中，所述预设伽马因子集包括多个预设伽马因子，所述预设伽马因子和所述模拟相位误差系数向量相对应；其中，所述预设伽马因子可由计算机随机生成；根据不同预设伽马因子，可获取对应的模拟失真相位，基于所述模拟失真相位、预设理想相位和所述预设相位失真模型，即可得到多个所述模拟相位误差系数向量；
初始伽马因子获取模块，用于根据所述相位误差系数向量和所述模拟相位误差系数向量，得到所述数字条纹投影系统的初始伽马因子；
最终伽马因子获取模块，用于根据所述初始伽马因子和预设编码值，对所述三步相移图像进行编码投影，以得到所述数字条纹投影系统的最终伽马因子。
8.一种电子设备，其特征在于，包括：至少一个处理器、至少一个存储器以及存储在所述存储器中的计算机程序指令，当所述计算机程序指令被所述处理器执行时实现如权利要求1-6中任一项所述的方法。
9.一种存储介质，其上存储有计算机程序指令，其特征在于，当所述计算机程序指令被处理器执行时实现如权利要求1-6中任一项所述的方法。
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Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7081902B1 (en) * | 2003-09-24 | 2006-07-25 | Nvidia Corporation | Apparatus, system, and method for gamma correction of smoothed primitives |
| CA2528791A1 (en) * | 2005-12-01 | 2007-06-01 | Peirong Jia | Full-field three-dimensional measurement method |
| CN101359474A (zh) * | 2007-07-30 | 2009-02-04 | 向为 | 一种自适应多速率宽带编码方法及编码器 |
| CN108195316A (zh) * | 2018-02-01 | 2018-06-22 | 深圳市易尚展示股份有限公司 | 基于自适应相位误差校正的三维测量方法和装置 |
| CN112925091A (zh) * | 2019-12-06 | 2021-06-08 | 伊鲁米那股份有限公司 | 从图像中估计值的装置和方法 |
| CN114322843A (zh) * | 2021-12-10 | 2022-04-12 | 江苏集萃碳纤维及复合材料应用技术研究院有限公司 | 一种基于数字条纹投影三维测量条纹主值相位提取方法 |
Family Cites Families (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20070115484A1 (en) * | 2005-10-24 | 2007-05-24 | Peisen Huang | 3d shape measurement system and method including fast three-step phase shifting, error compensation and calibration |
-
2022
- 2022-09-29 CN CN202211197019.0A patent/CN115711591B/zh active Active
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7081902B1 (en) * | 2003-09-24 | 2006-07-25 | Nvidia Corporation | Apparatus, system, and method for gamma correction of smoothed primitives |
| CA2528791A1 (en) * | 2005-12-01 | 2007-06-01 | Peirong Jia | Full-field three-dimensional measurement method |
| CN101359474A (zh) * | 2007-07-30 | 2009-02-04 | 向为 | 一种自适应多速率宽带编码方法及编码器 |
| CN108195316A (zh) * | 2018-02-01 | 2018-06-22 | 深圳市易尚展示股份有限公司 | 基于自适应相位误差校正的三维测量方法和装置 |
| CN112925091A (zh) * | 2019-12-06 | 2021-06-08 | 伊鲁米那股份有限公司 | 从图像中估计值的装置和方法 |
| CN114322843A (zh) * | 2021-12-10 | 2022-04-12 | 江苏集萃碳纤维及复合材料应用技术研究院有限公司 | 一种基于数字条纹投影三维测量条纹主值相位提取方法 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 基于条纹投影的三维测量关键技术研究;蔡柏林;《中国博士学位论文全文数据库信息科技辑》;全文 * |
Also Published As
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|---|---|
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