本發(fā)明涉及一種用于三維成像與測量技術(shù)的基于結(jié)構(gòu)光對比度優(yōu)化的兩步相移算法，屬于三維成像與測量領(lǐng)域。

背景技術(shù)：

近年來，基于相位輔助的結(jié)構(gòu)光三維成像技術(shù)以其非接觸、高精度、易于實現(xiàn)等優(yōu)點，在工業(yè)生產(chǎn)、文化藝術(shù)、醫(yī)學(xué)成像、虛擬現(xiàn)實等諸多領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。其中相位信息作為三維成像中的特征信息，為實現(xiàn)同一物點在不同像中的對應(yīng)點匹配提供唯一性約束?？焖贉?zhǔn)確地得到物體表面的相位信息是此類三維成像技術(shù)的關(guān)鍵。

相移算法是相位重建的經(jīng)典算法，通過向目標(biāo)投影并采集相同頻率、不同相移量的多幅條紋圖，以獲得目標(biāo)表面的相位信息。傳統(tǒng)相移算法需要投影至少三幅相移條紋圖才可以實現(xiàn)相位重建。而投采多幅相移圖，需要一定的圖像采集時間。

因此本發(fā)明試圖通過兩幅相移條紋圖重建相位信息，以縮短相位重建的時間。而為了彌補相移條紋圖減少帶來的相位重建精度下降，本發(fā)明引入對比度優(yōu)化算法降低相位重建誤差。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的在于，提供一種基于結(jié)構(gòu)光對比度優(yōu)化的兩步相移算法，以減少投采相移圖像數(shù)量，縮短相位重建時間，得到更準(zhǔn)確的相位信息。

本發(fā)明的基于結(jié)構(gòu)光對比度優(yōu)化的兩步相移算法，包括兩步相移相位計算和對比度優(yōu)化兩個過程：

(1)兩步相移相位計算過程，該過程處理采集到的兩幅相移條紋圖，計算出對應(yīng)像素點上的相位信息；包括以下步驟：

①對采集到的圖像進(jìn)行濾波，以減少噪聲帶來的影響；

②用對比度變化表征背景光強，得到關(guān)于兩步相移的光強分布模型，由兩步相移的光強分布模型結(jié)合三角函數(shù)的平方和關(guān)系，得到關(guān)于物體表面反射率r的一元二次方程，求解該方程得到反射率r的兩個解；

③將得到的反射率r的解代回到光強分布模型中，得到關(guān)于折疊相位的兩個

④根據(jù)絕對相位遞增的特性，從兩個折疊相位解中篩選出遞增部分，組成折疊相位的初始解，同時標(biāo)記出對比度敏感的像素點；

(2)對比度優(yōu)化過程，是根據(jù)絕對相位線性遞增的特征，選取對結(jié)構(gòu)光對比度敏感的區(qū)域上像素點，在其鄰域上做線性假設(shè)，通過關(guān)于對比度和相位的聯(lián)合優(yōu)化，達(dá)到修正對比度的目的；具體包括以下步驟：

①根據(jù)絕對相位的線性特性，對標(biāo)記像素點的水平鄰域上的相位值做線性假設(shè)，取標(biāo)記像素點水平鄰域上的5-7個點，將這5-7個點的光強分布模型聯(lián)立，通過對比度和絕對相位的聯(lián)合優(yōu)化，達(dá)到優(yōu)化區(qū)域?qū)Ρ榷鹊哪康模?/p>

②根據(jù)臨近像素對比度相近的特點，由局部區(qū)域的對比度，對整體進(jìn)行插值填充，得到優(yōu)化后的整個投影范圍內(nèi)的結(jié)構(gòu)光對比度分布情況。

所述對比度優(yōu)化過程中優(yōu)化后的對比度分布代入兩步相移相位計算過程中的光強分布模型，再經(jīng)過相位計算過程中的②-④步，得到更為準(zhǔn)確的反射率分布情況和相位信息。

所述兩幅相移條紋圖的相位差為3π/2。

所述兩步相移的光強分布模型為：

i1(x，y)＝r(x，y){1+amcos[φ(x，y)]}，

i2(x，y)＝r(x，y){1+amsin[φ(x，y)]}，

其中r是物體表面反射率，am為投影條紋的初始對比度，φ(x，y)為圖像上對應(yīng)像素點的相位值。

所述反射率r的一元二次方程為：

(2-am²)r²-2(i1+i2)r+i1²+i2²＝0，

am為投影條紋的初始對比度，i1和i2為采集到的兩幅圖像的光強分布。

所述折疊相位的表達(dá)式為：i1和i2為采集到的兩幅圖像的光強分布，r1和r2為反射率r的一元二次方程的兩個解。

所述兩步相移相位計算過程的步驟④中，區(qū)分解和標(biāo)記像素點的過程為：

①計算兩個解在水平方向上的一階差分，得到遞增區(qū)域的位置矩陣

②計算標(biāo)記像素點的判別矩陣

③若p＝1，則該位置為可靠像素點，對應(yīng)到兩個解，位置矩陣分別為若p＝2，該位置為敏感像素點，對應(yīng)的位置矩陣為s；

④判別s矩陣對應(yīng)像素處的小于π的部分記為s1，大于π的部分記為s2；

⑤計算折疊相位的初始估計：

本發(fā)明將環(huán)境光的影響納入到結(jié)構(gòu)光對比度的變化中，構(gòu)造以相位和表面反射率為待求變量的兩步相移光強分布模型，并由此求得相位的初始分布?；诮^對相位的線性特征，對區(qū)域相位信息和結(jié)構(gòu)光對比對進(jìn)行聯(lián)合優(yōu)化，得到更為準(zhǔn)確的結(jié)構(gòu)光對比度。應(yīng)用修正后的結(jié)構(gòu)光對比度獲得更精確的相位信息。

本發(fā)明具有以下特點：

(1)相比傳統(tǒng)的相移算法(不少于三步)，可以減少投采相移圖像所需要的時間，實現(xiàn)更快速地相位重建；

(2)把背景光的影響納入到對比度的變化中，通過優(yōu)化修正對比度分布，得到更準(zhǔn)確的相位信息；

(3)對比度優(yōu)化僅在局部鄰域進(jìn)行，兼顧了對比度的全局非一致性和計算效率。

附圖說明

圖1是本發(fā)明算法的整體流程圖。

圖2是本發(fā)明中相位計算流程圖。

圖3是本發(fā)明中的對比度優(yōu)化流程圖。

圖4是本發(fā)明中的折疊相位的兩個解分布圖。

圖5是本發(fā)明中對比度優(yōu)化的區(qū)域示意圖。

具體實施方式

圖1給出了本發(fā)明基于結(jié)構(gòu)光對比度優(yōu)化的兩步相移算法的整體流程圖，包含相位計算過程的流程圖和對比度優(yōu)化的流程圖。整個過程從采集到的數(shù)據(jù)，經(jīng)過相位計算過程，對比度優(yōu)化過程，再經(jīng)過一次相位計算過程，便得到更為準(zhǔn)確的相位信息。

一.相位計算的過程如圖2，根據(jù)條紋投采的物理過程建立兩步相移的光強分布模型，進(jìn)而計算物體表面的反射率分布情況和折疊相位分布情況，該算法將相移量設(shè)為3π/2，引入了三角函數(shù)的平方關(guān)系作為求解折疊相位的輔助條件，得到關(guān)于折疊相位的一元二次方程；利用絕對相位的單調(diào)性對得到的方程解進(jìn)行判別，同時標(biāo)記出對結(jié)構(gòu)光對比度敏感的區(qū)域。

具體實施過程如下：

(1)對采集到的圖像進(jìn)行濾波，減少噪聲帶來的影響。

本實施例中，使用ti的dlplightcrafter4500投影兩幅相位差為3π/2，對比度設(shè)置為0.8，頻率為1/36,，分辨率為912×1140的正弦條紋，采用basleraca1300-60gm相機采集圖像，其分辨率為1280×1024，信噪比為39.8db。在黑暗環(huán)境下，拍攝白色漫反射平板的兩步相移圖像。

(2)用對比度變化表征背景光強，得到關(guān)于兩步相移的光強分布模型：

i1(x，y)＝r(x，y){1+amcos[φ(x，y)]}

i2(x，y)＝r(x，y){1+amsin[φ(x，y)]}

其中i1、i2為采集到的兩幅圖像的光強分布，r是物體表面反射率，am為投影條紋的初始對比度，φ(x，y)為圖像上對應(yīng)像素點的相位值。由兩步相移的強度分布模型結(jié)合三角函數(shù)的平方和關(guān)系，得到關(guān)于反射率r的一元二次方程：

(2-am²)r²-2(i1+i2)r+i1²+i2²＝0

求解該方程得到物體表面反射率r的兩個解r1、r2。

(3)將得到的反射率r的解代回到模型中，得到關(guān)于折疊相位的兩個解和

折疊相位的表達(dá)式為：兩個解的分布情況具有明顯的差異性，如圖4所示。

(4)根據(jù)絕對相位遞增的特性，從兩個折疊相位解中篩選出遞增部分，組成折疊相位的初始解，同時標(biāo)記出對對比度敏感的像素點。區(qū)分解和標(biāo)記像素點的過程為：

①計算兩個解在水平方向上的一階差分，得到遞增區(qū)域的位置矩陣

②計算標(biāo)記像素點的判別矩陣

③若p＝1，則該位置為可靠像素點，對應(yīng)到兩個解，位置矩陣分別為若p＝2，該位置為敏感像素點，對應(yīng)的位置矩陣為s；

④判別s矩陣對應(yīng)像素處的小于π的部分記為s1，大于π的部分記為s2；

⑤計算折疊相位的初始估計：

二.對比度優(yōu)化的過程，如圖3，是根據(jù)絕對相位線性遞增的特征，選取對結(jié)構(gòu)光對比度敏感的區(qū)域上像素點，在其鄰域上做線性假設(shè)，通過關(guān)于對比度和相位的聯(lián)合優(yōu)化，達(dá)到修正對比度的目的。算法將背景光的影響納入到結(jié)構(gòu)光對比度的變化中，通過修正對比度來修正背景光的影響。具體實施過程如下：

(1)根據(jù)相位的線性特性，對標(biāo)記像素點的水平鄰域上的相位值做線性假設(shè)，取標(biāo)記像素點水平鄰域上的5-7個點，將這5-7個點的光強分布模型聯(lián)立，通過對比度和相位的聯(lián)合優(yōu)化，達(dá)到優(yōu)化區(qū)域?qū)Ρ榷鹊哪康摹?/p>

本實施例中，選取水平方向的7個像素構(gòu)成的鄰域作為選取窗口，假設(shè)線性遞增步長為φt，標(biāo)記像素點初始相位值為φc，目標(biāo)函數(shù)如下：

(2)根據(jù)臨近像素對比度相近的特點，由局部區(qū)域的對比度，對整體進(jìn)行插值填充，得到修正過的關(guān)于整個投影面積上的結(jié)構(gòu)光對比度分布情況。本實施例中采用臨近點插值的算法進(jìn)行對比度擴散直到填充滿投影區(qū)域。

三.把修正過的對比度分布代入光強分布模型，再經(jīng)過相位計算過程中的(2)-(4)步，即可得到更為準(zhǔn)確的反射率分布情況和相位信息。

圖4給出了圖像某一行上折疊相位的兩個解的分布情況，其中橢圓所示的單調(diào)遞增區(qū)域構(gòu)成一個周期內(nèi)的相位初值；圖5中亮點為標(biāo)記出的對比度優(yōu)化的像素點。