基于構(gòu)造邊的高精度快速相位解纏方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于構(gòu)造邊的高精度快速相位解纏方法。包括以下幾個步驟：利用三步相移法投射三幅光柵圖像，用相機分別捕獲，得到由包裹相位圖；計算產(chǎn)生質(zhì)量圖；在質(zhì)量圖上，由相鄰兩像素質(zhì)量值構(gòu)造水平與豎直權(quán)值邊；初始化各個像素點的狀態(tài)；刪除冗余的權(quán)值邊；進行像素點的相位解纏。本發(fā)明通過優(yōu)化權(quán)值邊的數(shù)量，降低了數(shù)據(jù)處理的規(guī)模，節(jié)省了解纏時間。本發(fā)明的相位解纏方法具有精度高、效率高、抗干擾能力強的特點。
【專利說明】基于構(gòu)造邊的高精度快速相位解纏方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明屬于計算機視覺中結(jié)構(gòu)光三維視覺測量【技術(shù)領(lǐng)域】，尤其涉及一種基于構(gòu)造邊的高精度快速相位解纏方法。
【背景技術(shù)】
[0002]無論是時域相位調(diào)制，還是頻域相位調(diào)制，最終要獲得相位主值，都必須用到反正切函數(shù)，根據(jù)反三角函數(shù)的固有性質(zhì)，這些相位值僅是每一點的實際相位對應(yīng)在2 π主值區(qū)間內(nèi)的值，即被包裹到η]內(nèi)的包裹相位值，所以需要把不連續(xù)的包裹相位值解纏恢復(fù)為連續(xù)的絕對相位。
[0003]將包裹相位恢復(fù)為真實相位的過程就是相位解纏，相位解纏不僅在相位三維輪廓測量中用到，在高分辨率SAR合成孔徑雷達圖像的目標識別、磁共振成像、全息干涉計量等技術(shù)中都屬于核心技術(shù)。因此，深入研究相位解纏方法，不僅對復(fù)雜形體三維輪廓測量意義深遠，也會促進多項技術(shù)的發(fā)展。
[0004]相位解纏面臨的挑戰(zhàn)是，如何提高解纏的精度和加快解纏的速度，解纏的精度和速度是一對矛盾體，追求高精度的同時必然帶來解纏速度的下降；而一味追求解纏速度，常出現(xiàn)解纏錯誤或誤差累積的情況。所以，尋找一種符合具體應(yīng)用的高精度快速的解纏方法是工程中的關(guān)鍵，它直接關(guān)系到測量的分辨率和效率。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005]本發(fā)明的目的是提供一種具有聞精度的基于構(gòu)造邊的聞精度快速相位解纏方法。
[0006]本發(fā)明是通過以下技術(shù)方案實現(xiàn)的:
[0007]基于構(gòu)造邊的高精度快速相位解纏方法，包括以下幾個步驟，
[0008]步驟一:利用三步相移法投射三幅光柵圖像，用相機分別捕獲，得到包裹相位圖；
[0009]步驟二:由包裹相位圖計算產(chǎn)生質(zhì)量圖；
[0010]步驟三:在質(zhì)量圖上，由相鄰兩像素點質(zhì)量值構(gòu)造水平與豎直權(quán)值邊；
[0011 ] 步驟四:初始化各個像素點的狀態(tài)；
[0012]步驟五:刪除冗余的權(quán)值邊；
[0013]步驟六:進行像素點的相位解纏；
[0014]解纏過程為:
[0015]第一步:選擇具有最小權(quán)值的權(quán)值邊關(guān)聯(lián)的兩像素點，比較兩個像素點的質(zhì)量值，質(zhì)量值大的像素點相對質(zhì)量值小的像素點解纏，并將質(zhì)量值大的像素點設(shè)置為已解纏標志，將兩點加入到一個集合中，記錄該集合的秩；
[0016]第二步:將剩余的權(quán)值邊按其權(quán)值從小到大的排序作為路徑向?qū)нM行解纏，根據(jù)權(quán)值邊關(guān)聯(lián)兩像素點的狀態(tài)，分三種情況進行解纏:a)有一像素點已解纏而另一像素點未解纏，解纏兩像素點中未解纏的像素點，合并到已解纏像素點集合中；b)兩像素點均未解纏，解纏這兩像素點，并標記為一個新集合；c)兩像素點均已解纏且分別屬于不同集合，比較兩個集合的秩的大小得到小秩集合和大秩集合，屬于小秩集合中的像素點相對大秩集合的像素點解纏，合并到大秩集合中；
[0017]解纏的方法為:
【權(quán)利要求】
1.基于構(gòu)造邊的高精度快速相位解纏方法，其特征在于:包括以下幾個步驟， 步驟一:利用三步相移法投射三幅光柵圖像，用相機分別捕獲，得到包裹相位圖； 步驟二:由包裹相位圖計算產(chǎn)生質(zhì)量圖； 步驟三:在質(zhì)量圖上，由相鄰兩像素點質(zhì)量值構(gòu)造水平與豎直權(quán)值邊； 步驟四:初始化各個像素點的狀態(tài)； 步驟五:刪除冗余的權(quán)值邊； 步驟六:進行像素點的相位解纏； 解纏過程為: 第一步:選擇具有最小權(quán)值的權(quán)值邊關(guān)聯(lián)的兩像素點，比較兩個像素點的質(zhì)量值，質(zhì)量值大的像素點相對質(zhì)量值小的像素點解纏，并將質(zhì)量值大的像素點設(shè)置為已解纏標志，將兩點加入到一個集合中，記錄該集合的秩； 第二步:將剩余的權(quán)值邊按其權(quán)值從小到大的排序作為路徑向?qū)нM行解纏，根據(jù)權(quán)值邊關(guān)聯(lián)兩像素點的狀態(tài)，分三種情況進行解纏:a)有一像素點已解纏而另一像素點未解纏，解纏兩像素點中未解纏的像素點，合并到已解纏像素點集合中山)兩像素點均未解纏，解纏這兩像素點，并標記為一個新集合；c)兩像素點均已解纏且分別屬于不同集合，比較兩個集合的秩的大小得到小秩集合和大秩集合，屬于小秩集合中的像素點相對大秩集合的像素點解纏，合并到大秩集合中； 解纏的方法為:
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于構(gòu)造邊的高精度快速相位解纏方法，其特征在于:所述的屬于小秩集合中的像素點合并到大秩集合的過程為: 2.1小秩集合中的像素點h相對大秩集合的像素點g解纏，得到小秩集合中的像素點h的新的相位值； 2.2計算小秩集合中的像素點h的新舊相位的差值A(chǔ)difT ； 2.3將小秩集合中所有的像素點的相位值都加上差值Λ diff，并將小秩集合中所有的像素點加入到大秩集合中。
3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的基于構(gòu)造邊的高精度快速相位解纏方法，其特征在于:所述的三幅捕獲圖像依次為第一捕獲圖像I1Q, j)、第二捕獲圖像I2(i，j)和第三捕獲圖像I3 (i，j)，像素點(i，j)的橫坐標X和縱坐標y為:
X = 2*I2(i, JO-11Q, j)-13(i, j)
y = Ii (i，j)-13(i，j) 當(dāng)像素點的橫坐標X不等于零時，包裹相位圖中像素點(i，j)的相位值M(i，j)為: M(i, j) = arctan(T)其中，變量根據(jù)點(x，y)所在的象限，對相位值M(i，j)進行調(diào)整，得到包裹相位值M' (i, j):
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于構(gòu)造邊的高精度快速相位解纏方法，其特征在于:所述的質(zhì)量圖中的像素點(m，n)的質(zhì)量值為:
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于構(gòu)造邊的高精度快速相位解纏方法，其特征在于:所述的在質(zhì)量圖上，構(gòu)造兩個相鄰像素點Pl和Ρ2的水平或豎直的權(quán)值邊Ε，其權(quán)值ω為:
ω = (Q^Q2)+ β X I (ea-e-a)/(ea+e-a) 其中，Q1為像素點Pl的質(zhì)量值，Q2為像素點P2的質(zhì)量值，β為權(quán)值系數(shù)，e為自然底數(shù)，a = (Q1-Q2) 2/2。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于構(gòu)造邊的高精度快速相位解纏方法，其特征在于，所述的像素點的狀態(tài)包括:解纏狀態(tài)、所屬集合、連接權(quán)值邊的度數(shù)nd、連接該像素點的所有權(quán)值邊的最小權(quán)值《min。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的基于構(gòu)造邊的高精度快速相位解纏方法，其特征在于:所述的冗余的權(quán)值邊滿足以下兩個條件: (1)權(quán)值邊的權(quán)值不是其關(guān)聯(lián)的兩個像素點的最小權(quán)值， (2)權(quán)值邊關(guān)聯(lián)的兩個像素點的度數(shù)nd不小于2。
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的基于構(gòu)造邊的高精度快速相位解纏方法，其特征在于:所述的刪除的冗余權(quán)值邊的組合可以有多種。
【文檔編號】G01B11/25GK103968781SQ201410216216
【公開日】2014年8月6日 申請日期:2014年5月21日 優(yōu)先權(quán)日:2014年5月21日
【發(fā)明者】陸軍, 李積江, 王成成, 蘇航, 蔡成濤, 夏桂華, 朱齊丹, 韓吉瑞 申請人:哈爾濱工程大學(xué)