一种高动态表面的高精度三维测量方法

1.本发明属于机器视觉三维测量技术领域，特别涉及一种高动态表面的高精度三维测量方法。


背景技术：

2.随着三维视觉技术的不断发展，光学三维测量方法已经广泛应用于工业检测、逆向工程、文物保护，医疗美容等多个领域。三维形貌在实际测量过程中，会受到物体表面光学反射率的影响。当物体表面的反射率变化范围较大时，这些物体的反射光场存在局部过曝光或者曝光不足的区域，导致传统的结构光三维测量技术无法准确地重建出这些区域的三维形貌。针对这一问题，有学者提出了高动态范围测量技术(high dynamic range,hdr)技术，常见的基于多重曝光的方法，通过调整光圈大小或通过调整曝光时间来改变相机感光元件的光照面积或光照时间，从而保证相机拍摄的曝光序列图片具有完整的表面三维信息，通过融合曝光序列图片来获得含有被测物体表面完整信息的高动态图片。
3.但多重曝光的方法在融合图片序列时由于修改了原始图片的灰度强度，在采用相移法进行相位解调时，每个点的相位信息由多步相移投影中的对应像素点的灰度信息共同确定，因此，会直接影响最终的重建精度，甚至造成最终的解相错误。因此，亟待提出一种高精度的多重曝光方法，来提高多重曝光方法的测量精度。


技术实现要素：

4.为了克服上述现有技术的缺点，本发明的目的在于提供了一种高动态表面的高精度三维测量方法，将相移法和多频外差解相位的方法应用到多重曝光技术，不仅考虑单一像素点，还考虑用于相位解调的相关像素点的灰度信息，提高多重曝光技术的精度。
5.为了实现上述目的，本发明采取的技术方案为：
6.一种高动态表面的高精度三维测量方法，包括以下步骤：
7.步骤1，采用1个投影仪与2个相机组成的三维视觉测量系统，生成多频外差投影图像：依据多频外差的测量原理，设置相移图像的投射周期tf的值，tf《投影仪分辨率，其中f∈[2,f]，f表示采用的投影周期，根据式(1)生成用于投影的时域正弦信号，通过投影仪向待测物体投射相移光场序列
[0008][0009]
式中，i
p
表示投影的灰度强度，(x
p
,y
p
)为投影仪平面的像素坐标，a和 b分别表示图像的平均强度和调制强度，为相位信息，δ表示相移量：δn＝2π(n-1)/n，n为相移步数，n∈[1,n]；
[0010]
步骤2，利用步骤1获取被测物体的多曝光序列：投影仪向物体表面投射步骤1生成的正弦条纹；通过改变相机的曝光时间，调整相机感光元件的感光时间；依据不同曝光时间下被测物体表面的过曝光区域和曝光不足区域的大小，按照递增或者递减的方式调整相机
曝光时间进行拍照，从而获得一系列被测物体的灰度强度为的图片，c 表示相机，k表示曝光次数，k∈[1,k]；
[0011]
步骤3，确定像素灰度的选取范围：依据步骤2相机拍摄到的图片序列，确定需要修改的像素的灰度强度；相机拍摄到的高动态表面的图片同时存在过曝光和曝光不足两种区域，设置最小灰度强度阈值thr
min
，最大灰度强度阈值thr
max
，来确定像素灰度强度的选取范围；
[0012]
步骤4，利用步骤2和步骤3生成每幅图片的掩膜：将拍摄的 k
×n×
f张图片按照曝光时间、投影周期以及相移步数分为f组灰度强度为的图片，每组包含当前投影周期f下n步相移和k次曝光时间的所有图片即：
[0013][0014]
式中(xc,yc)表示相机平面的像素坐标；
[0015]
对每组的图片进行逐像素遍历，生成对应的掩膜序列统计中每行图片序列中满足的数量pixelk(xc,yc)：
[0016][0017]
根据pixelk(xc,yc)依据式(4)确定图片的掩膜序列
[0018][0019]
若pixelk(xc,yc)的值在k取1....k时均相等，则选择曝光时间最长的一组图片的对应像素点作为最终融合的像素点、从而保证合成图片的信噪比；每组具有相同曝光时间，相同投影周期tf，n步相移的图片采用同一掩膜图片，最终生成掩膜图片序列；
[0020]
步骤5，多曝光序列图片融合：将步骤4中掩膜图片序列通过式(5)与多曝光序列图片相乘进行融合获得一组高动态范围图片：
[0021][0022]
式中k表示曝光次数，ti表示不同的投影周期，n表示不同的相移量；
[0023]
通过三维重建算法来获取被测高动态表面的三维信息。
[0024]
所述的三维重建算法为：利用步骤5合成的高动态图片序列，采用相移法求得图片的包裹相位，再利用多频外差法求解图片的绝对相位，最后通过极线矫正，利用求解得到的绝对相位、相机和投影仪的三角位置关系、标定得到的相机和投影仪的位置矩阵以及相机的内外参数矩阵进行三维重建。
[0025]
本发明的有益效果是：
[0026]
本发明综合考虑用于相位解调的同一投影周期下的不同相移量的像素点的灰度强度，可以最大限度的保存三维视觉测量系统的原始测量精度，即可以实现高精度的测量。具体为：
[0027]
(1)本发明依托于多重曝光技术的框架，在三维视觉测量系统中无需新增其它设备，适应性强，能够很好的契合不同环境下的三维视觉测量系统；
[0028]
(2)由于本发明考虑多个像素灰度强度的影响，具有比考虑单一像素点灰度强度融合的方法更高的精度，能够获得更加完整的三维测量数据；
[0029]
(3)本发明对相机拍摄到的原始图片的处理更为简单，避免了基于曝光评价的多曝光图片加权融合的复杂计算，具有更快的速度，确保测量效率；
[0030]
(4)本发明由于设计了两个阈值处理高动态表面，因此不仅可以针对被测物体的高反光表面进行修改，也可以针对被测物体的低反射率表面进行修正，适用范围更广。
附图说明
[0031]
图1为本发明的流程图。
[0032]
图2为本发明投影条纹时相机拍摄图片中的过曝光区域和曝光不足区域。
[0033]
图3为本发明实施例所设计的生成掩膜序列流程图(三频四步，曝光时间随曝光次数依次增加)。
[0034]
图4为本发明实施例生成的掩膜图片序列(曝光时间递增)；其中图(a)周期t1＝64的不同曝光时间下的掩膜图片序列；图(b)周期t2＝58 的不同曝光时间下的掩膜图片序列；图(c)周期t3＝53的不同曝光时间下的掩膜图片序列。
[0035]
图5为本发明采用的三维重建算法流程图。
具体实施方式
[0036]
下面结合附图和实施例对本发明进一步说明。
[0037]
如图1所示，一种高动态表面的高精度三维测量方法，包括以下步骤：
[0038]
步骤1，采用1个投影仪与2个相机组成的三维视觉测量系统，生成多频外差投影图像：多频外差的测量原理是向被测物体投射至少两种周期的编码条纹图案，每种周期的编码条纹均需要经过一定步数的相移；经过相移法对拍摄的图片进行相位解调，通过两种周期的相位函数，可以叠加出一种周期更长的波形，从而合成周期为1的合成波长，保证每个像素相位的独一性，从而提取图片包含的三维信息；本实施例以三频四步相移为例，设置相移图像的投射周期t1、t2、t3的值(t3《投影仪分辨率)，根据式(1)生成用于投影的时域正弦信号，通过投影仪向待测物体投射相移光场序列选取 t1＝64、t2＝58、t3＝53、a＝b＝110生成正弦条纹：
[0039][0040]
式中，表示投影的灰度强度，(x
p
,y
p
)为投影仪平面的像素坐标，a和 b分别表示图像的平均强度和调制强度，为相位信息，δ表示相移量：δn＝2π(n-1)/n，n为相移步数，第n次相移n∈[1,4]；
[0041]
步骤2，利用步骤1获取被测物体的多曝光序列：投影仪向物体表面投射步骤1生成的正弦条纹；通过改变相机的曝光时间，调整相机感光元件的感光时间；依据不同曝光时间下被测物体表面的过曝光区域和曝光不足区域的大小，按照递增或者递减的方式调整相机曝光时间进行拍照，从而获得一系列被测物体的灰度强度为的图片，c 表示相机，k表示曝光次数，k∈[1,k]；tf表示投影周期，f∈[2,f]， f表示采用的投影周期数；经过试验得曝光次数k取3时可以获得比较理想的测量精度和测量速度，因此，本实施例中k＝3，即获取三组不同曝光时间下的图片序列；
[0042]
步骤3：确定像素灰度的选取范围：依据步骤2相机拍摄到的图片序列，确定需要修改的像素灰度强度；相机拍摄到的高动态表面的图片同时存在曝光过度(如图2矩形框中所示)和曝光不足(如图2 圆形框中所示)两种区域，因此，设置最小灰度强度阈值thr
min
，最大灰度强度阈值thr
max
，来确定像素灰度强度的选取范围；8bit相机情况下灰度最大值为255，考虑噪声的影响，设置thr
max
＜255；通过实验可知thr
min
、thr
max
受噪声影响较大，若被测物体反光过强，则需要根据拍摄物体动态调整，本实施例中取thr
min
＝2、thr
max
＝248；
[0043]
步骤4，利用步骤2和步骤3生成每幅图片的掩膜：将拍摄的图片按照曝光时间、投影周期以及相移步数进行分类，将拍摄的36 (3*3*4)张图片分为3组灰度强度为的图片，每组包含当前投影周期f下n步相移和k次曝光时间的所有图片即：
[0044][0045]
式中f∈[1,3]；
[0046]
对每组的图片进行逐像素遍历，生成对应的掩膜序列统计中每行图片序列中满足的数量pixelk(xc,yc)：
[0047][0048]
根据pixelk(xc,yc)依据式(4)确定图片的掩膜序列
[0049][0050]
若pixelk(xc,yc)的值在k取1....k时均相等，则选择曝光时间最长的一组图片的对应像素点作为最终融合的像素点，从而保证合成图片的信噪比；每组具有相同曝光时间，相同投影周期tf，n步相移的图片采用同一掩膜图片，这样可以充分保证选择的像素解相位的精度与原始图片精度相同，可以有效提高三维重建的精度，采用的掩膜生成算法流程如图3所示，最终生成的掩膜图片序列如图4所示；
[0051]
步骤5：多曝光序列图片融合：在步骤4中已经生成了不同曝光时间下的掩膜图片序列，将该掩膜图片序列通过式(5)与多曝光图片相乘进行融合获得一组高动态范围图
片：
[0052][0053]
式中k表示曝光次数，ti表示不同的投影周期，n表示不同的相移量；
[0054]
如图5所示，通过三维重建算法来获取被测高动态表面的三维信息：利用步骤5合成的高动态图片序列，采用相移法求得图片的包裹相位，再利用多频外差法求解图片的绝对相位，最后通过极线矫正，利用求解得到的绝对相位、相机和投影仪的三角位置关系、标定得到的相机和投影仪的位置矩阵以及相机的内外参数矩阵进行三维重建。
[0055]
以上所述实施步骤和方法仅仅表达了本发明的一种实施方式，在不脱离本发明专利构思的前提下所做的变形和改进应当都属于本发明专利的保护范围。