一种二值条纹离焦投影系统低通滤波特性测量方法与流程

本发明涉及一种二值条纹离焦投影系统低通滤波特性的测量方法，属于光学三维测量技术领域。

背景技术：

光学三维测量技术，具有非接触测量、速度快、准确度高、自动化程度高等优点，被广泛应用于机器视觉、逆向工程、医疗诊断和医学美容、人体测量、制造工业等领域。

现有的光学三维测量研究方法包括：莫尔轮廓术、位相测量轮廓术、傅里叶变换轮廓术、空间位相检测等。在这些方法中，位相测量轮廓术因能够同时获取全场条纹的空间信息和在一个正弦条纹周期内相移条纹的时序信息，具有极高的测量精度，是一种普遍适用的三维测量方法。

位相测量轮廓术的基本原理是：投影系统向被测物体投射移相正弦条纹，相机获取经物体变形的正弦条纹，通过解相解包裹算法获得被测物体的轮廓信息。

产生正弦强度分布投影光场，最普遍的方法是采用投影系统投射计算机编码生成的正弦条纹。虽然在位相轮廓测量轮廓术方法中，采用正弦分布的投影光场在原理上满足n步移相位相算法的要求，在计算原理上不存在误差，但是，目前普遍使用的商用投影仪由于伽马非线性不能做到线性光强响应，测量前需要对投影条纹线性光强响应度预先校正，将会降低条纹的对比度及光能利用率。

利用二值条纹离焦投影的方法产生准正弦条纹，可以解决投影系统伽马非线性的问题。离焦投影测量技术，是以二值条纹为研究对象，通过镜头的离焦将二值条纹的高频成分消除，由此获得正弦性强的结构光条纹对物体进行测量。由于该方法具备超高速投影特性，以及避免投影仪非线性误差的能力，在近年来受到广泛的研究。

在使用投影系统进行离焦投影二值条纹时，将投影系统的离焦作用看作是一个低通滤波器，滤除高次谐波，产生准正弦条纹。由于投影系统的低通滤波特性未知，离焦距离过大或过小都会使离焦形成的正弦条纹精度不够高，进而影响三维测量的精度，因此，获得投影系统的低通滤波特性是一项重要工作。

目前，已经有一些投影系统镜头调制传递函数(mtf)测量系统。但是，这些系统主要是针对单个镜头，且对于已经安装在投影系统中的镜头只能拆卸后再进行检测。此外，这些仪器结构复杂、价格昂贵，通常只能在物距无穷大的条件下测量光学系统，无法满足物距和像距有限的投影系统投影物镜的测量要求。

技术实现要素：

本发明的目的是为了解决测试投影系统调制传递函数时需拆卸投影镜头，且通常只能在物距无穷大的条件下测量，无法满足物距和像距有限的投影系统投影物镜的测量要求等问题，提出了一种新的二值条纹离焦投影系统低通滤波特性的测量方法。采用本发明方法，无需拆卸投影镜头，能够在有限远物距条件下完成投影系统投影物镜调制传递函数的测量。

本发明目的是通过下述技术方案实现的。

一种二值条纹离焦投影系统低通滤波特性测量方法。首先，用相机采集刀口图像，并求取相机点扩散函数。然后，投影系统离焦投射二值条纹，用相机拍摄该离焦二值条纹图像。之后，利用相机点扩散函数，使用维纳滤波复原算法，获得复原离焦二值条纹图像的频谱图。最后，根据输入投影系统的原二值条纹图像频谱图以及复原的离焦二值条纹图像频谱图，测出投影系统的调制传递函数。调制传递函数即反映了投影系统的低通滤波特性。

有益效果

采用本发明方法，无需将投影物镜从投影系统上拆下检测，简化了检测步骤。同时，直接利用投影系统，无需其它中间辅助系统，不会在检测过程中带来其它系统误差，整个采集过程方便、实时、快速。

附图说明

图1为本发明方法的流程图。

图2为相机采集的刀口图像。

图3为步骤1得到的相机点扩散函数。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明作进一步说明。

一种二值条纹离焦投影系统低通滤波特性测量方法，包括以下步骤：

步骤1：用相机拍摄刀口图像，利用刃边法，测量相机的点扩散函数。

具体地，设刃边图像大小为n×m，读取刃边图像每一行的灰度值，得到n条边缘扩散函数(esf)曲线。为减少随机误差的影响，对n条边缘扩散函数曲线取平均值，作为刃边的边缘扩散函数曲线。然后，对边缘扩散函数曲线进行微分，得到线扩散函数(lsf)。相机的点扩散函数h1(x,y)是圆对称的，测量正交方向的线扩散函数。测得x方向的lsfx，y方向的lsfy，将lsfx和lsfy进行叉积，得到相机的点扩散函数h1(x,y)。

步骤2：投影系统离焦投射二值条纹，用相机拍摄该离焦二值条纹图像。利用步骤1获得的相机的点扩散函数，采用维纳滤波复原算法，获得相机采集的离焦二值条纹图像复原后的频谱图。

相机拍摄的离焦二值条纹图像，是投影系统投射的离焦二值条纹图像受相机点扩散函数模糊后的结果。因此，使用维纳滤波复原算法对相机拍摄的离焦二值条纹图像进行复原，得到复原的离焦二值条纹图像的频谱图，即投影系统投射的离焦二值条纹图像的频谱图。维纳滤波是一种自适应最小均方误差滤波器，维纳滤波的方法是一种统计方法，它采用的最优准则是基于图像和噪声各自的相关矩阵，能根据图像的局部方差调整滤波器的输出，局部方差越大，滤波器的平滑作用就越强。其最终目的是使复原离焦二值条纹图像与投影离焦二值条纹图像的均方误差最小。

具体地，维纳滤波的频域表达式为：

f(u,v)＝hw(u,v)g(u,v)(1)

其中

其中，hw(u,v)为维纳滤波器的传递函数；h1(u,v)为相机点扩散函数h1(x,y)的傅里叶变换；k是一个常数；g(u,v)是相机拍摄到的模糊离焦二值条纹图像的频谱图；f(u,v)是得到的复原离焦二值条纹图像的频谱图。

步骤3：根据输入投影系统的原二值条纹图像的频谱图，以及复原的离焦二值条纹图像的频谱图，计算投影系统的调制传递函数。

具体地，用s(x,y)表示输入投影系统的原二值条纹图像，，对二值条纹图像s(x,y)进行傅里叶变换得到其频谱图s(u,v)。用h2(u,v)表示待求的投影系统的光学传递函数，则有

然后，对h2(u,v)取模，得到投影系统的调制传递函数。调制传递函数即反映了投影系统的低通滤波特性。

实施例

本实例测量的投影系统及相机具体参数如下：

投影系统型号：sharpxr-d255xa，分辨率：1024×768，对比度：2000:1，光圈范围：f＝2.4-2.6，实际焦距：f＝19-22.7mm，变焦比：1.2×，投影距离：1.02-7.62m。相机型号：mer-302-56u3c/m，分辨率：2048×1536，像素尺寸3.45μm×3.45μm，信噪比40db，帧率56fps。

如图1所示，本实施例公开的一种二值条纹离焦投影系统低通滤波特性方法，具体实现步骤如下：

步骤1：相机采集刀口图像，如图2所示。选取刃边图像，读取刃边图像每一行的灰度值，对多行刃边图像取平均，得到相机的边缘传递函数esf，对esf进行微分，得到相机的线传递函数lsf，由于相机的点扩散函数是圆对称的，因此令lsf与其转置的叉积作为相机的点扩散函数h1(x,y)。测得的相机点扩散函数如图3所示。

步骤2：投影系统离焦投射二值条纹，相机拍摄该离焦二值条纹图像，利用步骤1获得的相机的点扩散函数，采用维纳滤波复原算法，获得相机采集的离焦二值条纹图像复原后的频谱图。

相机拍摄的离焦二值条纹图像，是投影系统投射的离焦二值条纹图像受相机点扩散函数模糊后的结果。因此，使用维纳滤波复原算法对相机拍摄的离焦二值条纹图像进行复原，得到复原的离焦二值条纹图像的频谱图，即投影系统投射的离焦二值条纹图像的频谱图。维纳滤波是一种自适应最小均方误差滤波器，维纳滤波的方法是一种统计方法，它用的最优准则是基于图像和噪声各自的相关矩阵，他能根据图像的局部方差调整滤波器的输出，局部方差越大，滤波器的平滑作用就越强。它的最终目的是使复原离焦二值条纹图像与投影离焦二值条纹图像的均方误差最小。维纳滤波的频域表达式如式(4)所示：

f(u,v)＝hw(u,v)g(u,v)(4)

其中

其中，hw(u,v)为维纳滤波器的传递函数；h1(u,v)为相机点扩散函数h1(x,y)的傅里叶变换；k是一个常数；g(u,v)是相机拍摄到的模糊离焦二值条纹图像的频谱图；f(u,v)是得到的复原离焦二值条纹图像的频谱图。

步骤3：计算投影系统的调制传递函数。

用s(x,y)表示输入投影系统的原二值条纹图像，对二值条纹图像s(x,y)进行傅里叶变换得到其频谱图s(u,v)。用h2(u,v)表示待求的投影系统的光学传递函数，则有：

然后，对h2(u,v)取模，即可得到投影系统的调制传递函数。