差圖作為約束條件，對(duì)步驟6得到的包裹 相位進(jìn)行相位匹配。匹配采用局部相位思想，以右圖像為匹配圖像，左圖像為目標(biāo)匹配圖 像，即找到右圖像某點(diǎn)在左圖像的對(duì)應(yīng)匹配點(diǎn)，如圖3所示。
[0052] 首先，在左圖像粗糙匹配點(diǎn)左右各取兩個(gè)待匹配點(diǎn)組成一組共5個(gè)點(diǎn)作為相位待 匹配點(diǎn)。其次，分別計(jì)算5個(gè)待匹配點(diǎn)與右圖要匹配點(diǎn)的相位值之差。最后，將差值最小的 點(diǎn)作為像素級(jí)相位匹配點(diǎn)，計(jì)算公式如下：
[0053] PhaseMin (tmin, y) = min {abs (RightPhase (x, y)-LeftPhase (x+d+i, y)) (I)} i = 0, ± I, ±2，···；!:_= x+d+i.
[0054] 公式（I)中，各個(gè)參數(shù)的含義分別是：LeftPhase和RightPhase分別指左右包裹 相位圖相位值（單位可以不寫(xiě)，只是一個(gè)數(shù)值，準(zhǔn)確的說(shuō)是相位值，但若轉(zhuǎn)換成圖像就是灰 度值）4_指像素及最佳匹配點(diǎn)對(duì)應(yīng)的橫坐標(biāo)。
[0055] 所述步驟8中采用線性比例思想求解亞像素級(jí)精度的相位匹配結(jié)果，這一過(guò)程主 要可以分為兩種情況來(lái)求解。
[0056] 情況一：像素級(jí)匹配點(diǎn)在初步匹配點(diǎn)右邊，如圖4-1所示。亞像素級(jí)精度視差橫坐 標(biāo)由如下公式計(jì)算：
[0058] 公式⑵中，各個(gè)參數(shù)的含義分別是：tsubpiMl指亞像素及最佳匹配點(diǎn)對(duì)應(yīng)的橫坐 標(biāo)；t指初步匹配點(diǎn)橫坐標(biāo)。
[0059] 情況二：像素級(jí)匹配點(diǎn)在初步匹配點(diǎn)左邊，如圖4-2所示。亞像素級(jí)精度視差橫坐 標(biāo)由如下公式計(jì)算：
[0061] 公式⑶中，各個(gè)參數(shù)的含義分別是：tsub pixel指亞像素及最佳匹配點(diǎn)對(duì)應(yīng)的橫坐 標(biāo)；t指初步匹配點(diǎn)橫坐標(biāo)。
[0062] 最終亞像素及視差dpsub piMl利用如下公式算得：
[0063] dpsubjlxel= t sub pixel - x (4)
[0064] x為與左相位圖對(duì)應(yīng)的右相位圖橫坐標(biāo)。
[0065] 步驟9中生成三維點(diǎn)云圖，利用亞像素精度的視差圖和立體標(biāo)定得到的標(biāo)定Q矩 陣，計(jì)算得到每一個(gè)像素點(diǎn)對(duì)應(yīng)的三維信息值。將三維高度信息進(jìn)行顯示生成三維形貌圖。 [0066] 實(shí)驗(yàn)內(nèi)容與結(jié)果分析：
[0067] 實(shí)驗(yàn)一
[0068] 應(yīng)用本發(fā)明對(duì)具有明顯深度信息的單一目標(biāo)進(jìn)行三維形貌測(cè)量重構(gòu)，如圖5和圖 6所示。圖5(a)和圖5(b)分別是相機(jī)拍攝的左右原圖，圖5(c)和圖5(d)分別是相機(jī)拍攝 到的左右結(jié)構(gòu)光圖，圖5(e)和圖5(f)分別是由左右結(jié)構(gòu)光圖生成的左右包裹相位圖。圖 6(a)是由ELAS算法得到的初步視差圖，圖6(b)是經(jīng)過(guò)所述一系列算法得到的亞像素級(jí)相 位匹配視差圖。圖6(c)和圖6(d)分別對(duì)應(yīng)的是圖6(a)和圖6(b)所生成的三維測(cè)量形貌 圖。圖6(e)和圖6(f)分別是圖6(c)和圖6(d)的局部放大圖。從圖上可以直觀看出，經(jīng) 過(guò)結(jié)構(gòu)光相位信息精細(xì)化后的三維重構(gòu)圖具有很好的細(xì)節(jié)信息。表面更為平滑，沒(méi)有粗糙 的雜亂點(diǎn)，表面細(xì)節(jié)信息更為突出，取得較好的重構(gòu)效果，證明本發(fā)明方法的有效性。
[0069] 實(shí)驗(yàn)二
[0070] 應(yīng)用本發(fā)明對(duì)具有明顯細(xì)節(jié)信息的單一目標(biāo)進(jìn)行三維形貌測(cè)量重構(gòu)，如圖7所 示。圖7(a)為拍攝的原圖（以左相機(jī)為例），圖7(b)為由結(jié)構(gòu)光圖得到的包裹相位圖。圖 7(c)為是由ELAS算法得到的三維形貌圖，圖7(d)是經(jīng)過(guò)所述一系列算法得到的亞像素級(jí) 相位匹配的三維形貌圖。圖7(e)和圖7(f)分別是圖7(c)和圖7(d)的局部放大圖。從實(shí) 驗(yàn)結(jié)果的三維重構(gòu)圖上可以很清楚看到，經(jīng)過(guò)結(jié)構(gòu)光精細(xì)化后的點(diǎn)云重構(gòu)圖保留豐富的細(xì) 節(jié)信息，效果遠(yuǎn)遠(yuǎn)好于直接被動(dòng)立體匹配方法。
[0071] 實(shí)驗(yàn)三
[0072] 應(yīng)用本發(fā)明對(duì)不連續(xù)的多目標(biāo)標(biāo)物體進(jìn)行三維形貌測(cè)量重構(gòu)，如圖8所示。圖 8(a)為拍攝的原圖（以左相機(jī)為例），圖8(b)為由結(jié)構(gòu)光圖得到的包裹相位圖。圖8(c) 為是由ELAS算法得到的三維形貌圖，圖8(d)是經(jīng)過(guò)所述一系列算法得到的亞像素級(jí)相位 匹配的三維形貌圖。圖8(e)和圖8(f)分別是圖8(c)和圖8(d)的局部放大圖。實(shí)驗(yàn)結(jié)果 說(shuō)明，本發(fā)明提出的方法能夠很好處理多目標(biāo)以及不連續(xù)的物體，細(xì)節(jié)信息表現(xiàn)比較突出， 重構(gòu)出的物體表面比較平滑，實(shí)驗(yàn)結(jié)果理想。
[0073] 以上實(shí)驗(yàn)進(jìn)一步證實(shí)，本發(fā)明提出來(lái)的方法能夠?qū)θ我馕矬w進(jìn)行三維形貌的測(cè) 量。即便是分立不連續(xù)的幾個(gè)物體也同樣可以得到較好的三維形貌結(jié)果。而且，整個(gè)過(guò)程 不需要投影儀標(biāo)定，不需要空間或時(shí)間的相位展開(kāi)，不需要高質(zhì)量相位圖，證明本發(fā)明方法 的優(yōu)勢(shì)及有效性。
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種基于傅里葉變換無(wú)需相位展開(kāi)的快速三維形貌測(cè)量方法，其特征在于，該方法 包括如下步驟： 步驟1、建立雙目立體視覺(jué)檢測(cè)平臺(tái)，主要包括兩臺(tái)平行放置的工業(yè)相機(jī)以及專(zhuān)業(yè)投影 儀設(shè)備； 步驟2、對(duì)工業(yè)相機(jī)進(jìn)行立體標(biāo)定，得到相機(jī)標(biāo)定參數(shù)，用于雙目立體矯正過(guò)程； 步驟3、在不使用任何主動(dòng)光源的條件下，同時(shí)拍攝獲取左右相機(jī)圖像，稱(chēng)之為左右原 圖； 步驟4、用專(zhuān)業(yè)投影儀投射設(shè)計(jì)好的結(jié)構(gòu)光圖案，然后同時(shí)拍攝獲取左右相機(jī)圖像，稱(chēng) 之為左右結(jié)構(gòu)光條紋圖； 步驟5、利用步驟3得到的左右原圖，采用被動(dòng)立體匹配算法得到初步視差圖； 步驟6、利用步驟4得到的左右結(jié)構(gòu)光條紋圖，采用傅里葉輪廓技術(shù)得到包裹的相位 圖； 步驟7、將步驟5得到的初步視差圖作為約束條件，對(duì)步驟6得到的包裹相位圖采用局 部相位匹配方法進(jìn)行相位匹配，得到像素級(jí)的相位匹配視差圖； 步驟8、對(duì)步驟7得到的匹配結(jié)果運(yùn)用線性比例關(guān)系進(jìn)行視差精細(xì)化處理，得到亞像素 級(jí)精度的視差匹配結(jié)果； 步驟9、將步驟8得到的亞像素級(jí)精度的視差結(jié)果生成三維點(diǎn)云圖，顯示三維形貌結(jié) 果。2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于傅里葉變換無(wú)需相位展開(kāi)的快速三維形貌測(cè)量方法，其 特征在于： 所述步驟1中實(shí)驗(yàn)平臺(tái)要求兩臺(tái)相機(jī)盡量平行放置，兩個(gè)相機(jī)間距遠(yuǎn)小于相機(jī)到被測(cè) 物的距離，投影儀采用德州儀器生產(chǎn)的DLPLightCrafter4500數(shù)字投影儀。3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于傅里葉變換無(wú)需相位展開(kāi)的快速三維形貌測(cè)量方法，其 特征在于： 步驟2中的立體標(biāo)定過(guò)程采用的標(biāo)定板大小應(yīng)與被測(cè)物體大小相近，而且測(cè)量時(shí)被測(cè) 物放置在標(biāo)定時(shí)的位置。4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于傅里葉變換無(wú)需相位展開(kāi)的快速三維形貌測(cè)量方法，其 特征在于： 步驟5中，米用被動(dòng)立體匹配算法為Efficient Large-Scale Stereo Matching(ELAS)算法，用其得到初步視差圖。5. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于傅里葉變換無(wú)需相位展開(kāi)的快速三維形貌測(cè)量方法，其 特征在于： 步驟6中利用傅里葉變換法得到包裹相位圖，其具體過(guò)程包括以下三點(diǎn)；首先，將條紋 圖進(jìn)行二維離散傅里葉變換；其次，將變換得到的圖像進(jìn)行頻域帶通濾波，只保留頻域里的 結(jié)構(gòu)光部分的分量；最后，進(jìn)行傅里葉逆變換，得到-JT到+JT的包裹相位圖。6. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于傅里葉變換無(wú)需相位展開(kāi)的快速三維形貌測(cè)量方法，其 特征在于： 步驟7中利用步驟5得到的初步視差圖作為約束條件，對(duì)步驟6得到的包裹相位進(jìn)行 相位匹配；匹配采用局部相位思想，以右圖像為匹配圖像，左圖像為目標(biāo)匹配圖像，即找到 右圖像某點(diǎn)在左圖像的對(duì)應(yīng)匹配點(diǎn)； 首先，在左圖像粗糙匹配點(diǎn)左右各取兩個(gè)待匹配點(diǎn)組成一組共5個(gè)點(diǎn)作為相位待匹配 點(diǎn)；其次，分別計(jì)算5個(gè)待匹配點(diǎn)與右圖要匹配點(diǎn)的相位值之差；最后，將差值最小的點(diǎn)作 為像素級(jí)相位匹配點(diǎn)，計(jì)算公式如下： PhaseMin (tmin, y) = min{ abs(RightPhase(x, y)-LeftPhase(x+d+i, y)) (1)。 }i = 0, ±1，±2，…；tmin= x+d+i.7. 根據(jù)權(quán)利要求I所述的基于傅里葉變換無(wú)需相位展開(kāi)的快速三維形貌測(cè)量方法，其 特征在于： 步驟8中采用線性比例思想求解亞像素級(jí)精度的相位匹配結(jié)果，這一過(guò)程主要分為兩 種情況來(lái)求解； 情況一：像素級(jí)匹配點(diǎn)在初步匹配點(diǎn)右邊；亞像素級(jí)精度視差橫坐標(biāo)由如下公式計(jì) 算：情況二：像素級(jí)匹配點(diǎn)在初步匹配點(diǎn)左邊；亞像素級(jí)精度視差橫坐標(biāo)由如下公式計(jì) 算：X為與左相位圖對(duì)應(yīng)的右相位圖橫坐標(biāo)。8. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于傅里葉變換無(wú)需相位展開(kāi)的快速三維形貌測(cè)量方法，其 特征在于： 步驟9中生成三維點(diǎn)云圖，利用亞像素精度的視差圖和立體標(biāo)定得到的標(biāo)定Q矩陣，計(jì) 算得到每一個(gè)像素點(diǎn)對(duì)應(yīng)的三維信息值，將三維高度信息進(jìn)行顯示生成三維形貌圖。
【專(zhuān)利摘要】本發(fā)明涉及一種基于傅里葉變換無(wú)需相位展開(kāi)的快速三維形貌測(cè)量方法，該方法提出將雙目立體匹配技術(shù)應(yīng)用于基于傅里葉變換法的三維形貌測(cè)量中，避免復(fù)雜的相位展開(kāi)過(guò)程，無(wú)需投影儀標(biāo)定，可以達(dá)到亞像素級(jí)精度的匹配結(jié)果。雙目立體匹配技術(shù)用于實(shí)現(xiàn)粗糙匹配，得到初步視差圖，隨后用此初步視差圖作為約束條件用來(lái)對(duì)傅里葉變換法得到的包裹相位圖進(jìn)行相位匹配，最后生成三維點(diǎn)云圖。本發(fā)明不需要任何空間或時(shí)間的相位展開(kāi)過(guò)程，簡(jiǎn)化算法復(fù)雜度，同時(shí)避免相位展開(kāi)帶來(lái)的誤差。本發(fā)明不需要投影儀標(biāo)定過(guò)程，避免復(fù)雜的投影儀標(biāo)定可以使得測(cè)量過(guò)程更加簡(jiǎn)化，同時(shí)又能避免投影儀標(biāo)定帶來(lái)的誤差，尤其是在快速三維測(cè)量技術(shù)方面，具有很大的發(fā)展前景。
【IPC分類(lèi)】G01B11/245
【公開(kāi)號(hào)】CN105043298
【申請(qǐng)?zhí)枴緾N201510515682
【發(fā)明人】宋克臣, 胡少鵬, 顏云輝, 董志鵬, 溫馨
【申請(qǐng)人】東北大學(xué)
【公開(kāi)日】2015年11月11日
【申請(qǐng)日】2015年8月21日