本發(fā)明涉及一種邊緣提取的方法，屬于一般的圖像數(shù)據(jù)處理或產(chǎn)生技術(shù)領(lǐng)域。

背景技術(shù)：

HSI色彩空間是從人的視覺系統(tǒng)出發(fā)，用色調(diào)（Hue）、色飽和度（Saturation或Chroma）和亮度（Intensity或Brightness）來描述色彩。色調(diào)H（Hue）：與光波的波長有關(guān)，它表示人的感官對(duì)不同顏色的感受，如三原色紅色、綠色、藍(lán)色或是次三原色黃、青、品紅等等，它也可表示一定范圍的顏色，如暖色、冷色等。飽和度S（Saturation）：表示顏色的純度，純光譜色是完全飽和的，加入白光會(huì)稀釋飽和度。飽和度越大，顏色看起來就會(huì)越鮮艷，反之亦然。亮度I（Intensity）：對(duì)應(yīng)成像亮度和圖像灰度，是顏色的明亮程度。HSI模型的建立基于兩個(gè)重要的事實(shí)： ① I分量與圖像的彩色信息無關(guān)；② H和S分量與人感受顏色的方式是緊密相聯(lián)的。這些特點(diǎn)使得HSI模型非常適合彩色特性檢測與分析。若將RGB單位立方體沿主對(duì)角線進(jìn)行投影，可得到六邊形，這樣，原來沿主對(duì)角線的灰色都投影到中心白色點(diǎn)，而紅色點(diǎn)（1，0，0）則位于右邊的角上，綠色點(diǎn)（0，1，0）位于左上角，藍(lán)色點(diǎn)（0，0，1）則位于左下角。

對(duì)于物體的三維掃描屬于逆向工程，產(chǎn)品質(zhì)量檢測，人工智能，虛擬現(xiàn)實(shí)等技術(shù)的前提基礎(chǔ)。隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展和市場需求的不斷擴(kuò)大，基于光學(xué)的非接觸式三維物體形貌測量技術(shù)得到了長足的發(fā)展，該技術(shù)已經(jīng)廣泛應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域，如文化藝術(shù)數(shù)字化保存、醫(yī)學(xué)研究中的重建下頜骨以及假肢的掃描重構(gòu)等方面。對(duì)于傳統(tǒng)的掃描方法（Canny邊緣檢測算子），第一步是對(duì)原始數(shù)據(jù)與高斯平滑模板作卷積，得到的圖像與原始圖像相比有些輕微的模糊（blurred）。這樣，單獨(dú)的一個(gè)像素噪聲在經(jīng)過高斯平滑的圖像上變得幾乎沒有影響。圖像中的邊緣可能會(huì)指向不同的方向，所以 Canny 算法使用 4 個(gè) mask 檢測水平、垂直以及對(duì)角線方向的邊緣。原始圖像與每個(gè) mask 所作的卷積都存儲(chǔ)起來。對(duì)于每個(gè)點(diǎn)我們都標(biāo)識(shí)在這個(gè)點(diǎn)上的最大值以及生成的邊緣的方向。這樣我們就從原始圖像生成了圖像中每個(gè)點(diǎn)亮度梯度圖以及亮度梯度的方向。因此根據(jù)制作出多幅基于正弦變化的灰度條紋序列圖像，該序列圖像需要在同周期下具有不同的相位，將圖像序列投影到物體表面，通過相移解碼從而重建出整個(gè)場景。這種方法或是與之類似的方法主要是處理黑白圖像，盡管整體掃描精度較高，但是速率較差，對(duì)于動(dòng)態(tài)的物體無法測量。且如果物體表面有其他顏色干擾，還需向物體表面進(jìn)行噴粉處理，操作較為復(fù)雜。如果待測物體表面如圖1所示具有大量深度不連續(xù)的區(qū)域，該方法將無法準(zhǔn)確掃描，其就會(huì)出現(xiàn)如圖2a所示的結(jié)果。

而對(duì)于現(xiàn)行的工件曲面重建方法，需要投影多張圖，并且投影過程中需要再封閉環(huán)境下進(jìn)行，而封閉環(huán)境會(huì)對(duì)操作帶來困難，影響使用體驗(yàn)，而若是在投影多張圖片時(shí)環(huán)境被破壞或是變動(dòng)，則要重新進(jìn)行采集，致使操作重復(fù)繁瑣，影響效率。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明要解決的技術(shù)問題是，針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)不足，提出一種基于HSI顏色空間的面向彩色結(jié)構(gòu)光編碼與邊緣精確提取的方法，主要針對(duì)實(shí)物物體表面實(shí)時(shí)重建。

本發(fā)明為了解決上述技術(shù)問題提出的技術(shù)方案是，面向彩色結(jié)構(gòu)光編碼與邊緣提取方法，其特征在于執(zhí)行如下步驟：

1）建立標(biāo)定環(huán)境系統(tǒng)；

2）制作關(guān)于三原色和次三原色滿飽和度的單色圖像各一，以及三原色和次三原色滿飽和度但強(qiáng)度漸變的原色圖像若干；

3）將步驟2）中制作的單色圖像及原色圖像分別投影到步驟1）建立的工作環(huán)境下的白色背景上，采集各單色圖像對(duì)應(yīng)的圖像序列；

4）建立第一HSI空間坐標(biāo)系，所述第一HSI空間坐標(biāo)系為標(biāo)準(zhǔn)HSI顏色模型；

5）將步驟3）采集到的各單色圖像的圖像序列轉(zhuǎn)化到所述第一HSI空間坐標(biāo)系統(tǒng)中，將所述圖像序列映射到所述第一HSI空間坐標(biāo)系統(tǒng)中；

6）對(duì)步驟5）映射到所述第一HSI空間坐標(biāo)系統(tǒng)中的圖像序列的點(diǎn)云進(jìn)行分類辨識(shí)，以建立第二HSI空間坐標(biāo)系統(tǒng)；

7）對(duì)三原色以及次三原色進(jìn)行編碼，并建立符合邊緣唯一性原則的編碼序列，生成以此編碼序列為基礎(chǔ)的條紋圖像；

8）在所述標(biāo)定環(huán)境系統(tǒng)中，將待測物體表面打上所述條紋圖像，并使所述條紋圖像完全覆蓋于所述待測物體的表面，采集當(dāng)前狀態(tài)下待測物表面的圖像序列；

9）將步驟8）采集到的所述圖像序列進(jìn)行解碼，得到任一條紋圖像的唯一編碼值；

10) 將步驟7）采集到的待測物表面圖像序列轉(zhuǎn)化到第二HSI空間坐標(biāo)系統(tǒng)中，根據(jù)第二HIS空間坐標(biāo)系統(tǒng)中的色彩邊緣來確定所述待測物表面圖像序列的邊界，以實(shí)現(xiàn)彩色結(jié)的邊緣提取。

上述技術(shù)方案的改進(jìn)是：步驟7）中對(duì)三原色以及次三原色的編碼如下，三原色紅色、黃色、綠色分別對(duì)應(yīng)1、2、3，次三原色青色、藍(lán)色、品紅分別對(duì)應(yīng)4、5、6，使得滿足條紋彩色條紋圖像中的邊緣唯一性原則，并建立編碼的條紋序列，以及基于此序列制作出條紋圖像。

上述技術(shù)方案的改進(jìn)是：在步驟2）中，每種三原色和/或次三原色均有12張滿飽和度且強(qiáng)度不同的單色圖像。

上述技術(shù)方案的改進(jìn)是：所述標(biāo)定環(huán)境系統(tǒng)包括，白色背景板、頂部投影儀、左側(cè)CCD相機(jī)、右側(cè)CCD相機(jī)和兩個(gè)相機(jī)鏡頭步驟以及用于處理圖像的圖像處理系統(tǒng)。

上述技術(shù)方案的改進(jìn)是：在步驟3）和步驟8）進(jìn)行圖像采集時(shí)，左、右CCD相機(jī)需各自采集一張圖像。

本發(fā)明采用上述技術(shù)方案的有益效果是：1)通過特殊的編碼解碼方式，使得能夠快速提取出精確的彩色條紋邊緣；

(2) 通過建立排除環(huán)境干擾的第二HSI空間系統(tǒng)坐標(biāo)，使得能夠在復(fù)雜環(huán)境光條件下工作；

(3)利用多張滿飽和度和強(qiáng)度不同的三原色以及次三原色圖像并以此對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行一系列的校正使得對(duì)于條紋顏色能夠準(zhǔn)確快速識(shí)別；

(4) 使用該方法進(jìn)行圖像重建僅需要目標(biāo)的單張圖像即可重建出整個(gè)場景。

附圖說明

下面結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步說明。

圖1是本發(fā)明背景技術(shù)提到的待測物表面打上條紋圖像后的視圖。

圖2a 是對(duì)圖1采用的canny算法進(jìn)行圖像邊緣提取所得到的結(jié)果圖。

圖2b是本發(fā)明的實(shí)施例中的最終結(jié)果圖。

圖 3a是本發(fā)明實(shí)施例中的一個(gè)三維物體模型。

圖 3b是圖3a中的三維物體模型經(jīng)過物體表面調(diào)制的條紋圖像。

圖 3c是圖3a中的三維物體模型經(jīng)過本發(fā)明實(shí)施例中方法重建的三維物體模型。

具體實(shí)施方式

實(shí)施例

本實(shí)施例的面向彩色結(jié)構(gòu)光編碼與邊緣提取方法，執(zhí)行如下步驟：1）建立標(biāo)定環(huán)境系統(tǒng)；

2）制作關(guān)于三原色和次三原色滿飽和度的單色圖像各一，以及三原色和次三原色滿飽和度但強(qiáng)度漸變的原色圖像若干；

3）將步驟2）中制作的單色圖像及原色圖像分別投影到步驟1）建立的工作環(huán)境下的白色背景上，采集各單色圖像對(duì)應(yīng)的圖像序列；

4）建立第一HSI空間坐標(biāo)系，所述第一HSI空間坐標(biāo)系為標(biāo)準(zhǔn)HSI顏色模型；

5）將步驟3）采集到的各單色圖像的圖像序列轉(zhuǎn)化到所述第一HSI空間坐標(biāo)系統(tǒng)中，將所述圖像序列映射到所述第一HSI空間坐標(biāo)系統(tǒng)中；

6）對(duì)步驟5）映射到所述第一HSI空間坐標(biāo)系統(tǒng)中的圖像序列的點(diǎn)云進(jìn)行分類辨識(shí)，以建立第二HSI空間坐標(biāo)系統(tǒng)；

7）對(duì)三原色以及次三原色進(jìn)行編碼，并建立符合邊緣唯一性原則的編碼序列，生成以此編碼序列為基礎(chǔ)的條紋圖像；

8）在所述標(biāo)定環(huán)境系統(tǒng)中，將待測物體表面（在本實(shí)施例中的待測物體為如圖3a所示的三維物體圖像）打上所述條紋圖像，并使所述條紋圖像完全覆蓋于所述待測物體的表面，采集當(dāng)前狀態(tài)下待測物表面的圖像序列，如圖3b所示；

9）將步驟8）采集到的所述圖像序列進(jìn)行解碼，得到任一條紋圖像的唯一編碼值；

10) 將步驟7）采集到的待測物表面圖像序列轉(zhuǎn)化到第二HSI空間坐標(biāo)系統(tǒng)中，根據(jù)第二HIS空間坐標(biāo)系統(tǒng)中的色彩邊緣來確定所述待測物表面圖像序列的邊界，以實(shí)現(xiàn)彩色結(jié)的邊緣提??；

11）將步驟10）中得到的精確邊緣進(jìn)行三維重建得到物體的三維數(shù)據(jù)，最終得到如圖3c所示的圖像，三維重建可以采用基于多視角幾何的三圍重建、基于相位解碼的三圍重建或基于視差的三角形法則進(jìn)行三圍重建。

本實(shí)施例的步驟7）中對(duì)三原色以及次三原色的編碼如下，三原色紅色、黃色、綠色分別對(duì)應(yīng)1、2、3，次三原色青色、藍(lán)色、品紅分別對(duì)應(yīng)4、5、6，使得滿足條紋彩色條紋圖像中的邊緣唯一性原則，并建立編碼的條紋序列，以及基于此序列制作出條紋圖像。由于附圖限制只能以黑白圖片形式顯示，而實(shí)際圖片為彩色，在本實(shí)施例中的條紋序列為12435612141423421263421265341。

本實(shí)施例的在步驟2）中，每種三原色和/或次三原色均有12張滿飽和度且強(qiáng)度不同的單色圖像。

本實(shí)施例的所述標(biāo)定環(huán)境系統(tǒng)包括，白色背景板、頂部投影儀、左側(cè)CCD相機(jī)、右側(cè)CCD相機(jī)和兩個(gè)相機(jī)鏡頭步驟以及用于處理圖像的圖像處理系統(tǒng)。

本實(shí)施例的在步驟3）和步驟8）進(jìn)行圖像采集時(shí)，左、右CCD相機(jī)需各自采集一張圖像。

為了方便比較本實(shí)施例使用本申請(qǐng)的方法對(duì)圖1的圖像進(jìn)行條紋邊緣提取，最終得到的結(jié)果如圖2b所示，可以看到在圖1中沒有顯示的斜線在圖2中清晰可見，而該斜線顯然是待測物表面的特點(diǎn)，現(xiàn)有技術(shù)對(duì)于類似的情況處理較為粗糙，而本方法則使得此類邊緣清晰可見。

本發(fā)明不局限于上述實(shí)施例。凡采用等同替換形成的技術(shù)方案，均落在本發(fā)明要求的保護(hù)范圍。