一种降低摄像机多路径效应影响的相位融合方法

摘要

本发明公开了一种降低摄像机多路径效应影响的相位融合方法，包括以下步骤：搭建三维测量系统，将标靶置于摄像头能够捕捉的范围和投影机能够投影的范围；对标靶分别进行沿X方向和沿Y方向的扫描并计算得到两组相位值φ_x和φ_y；将X方向的相位值转换到Y方向，转换后的相位为φ_xy；通过分别投射一副全黑和全白的图片，然后计算出标靶表面的反射率，并依据该反射率计算出标靶表面每一像素点反射率的变化方向，记为θ；利用相位融合算法求出新的相位值φ；对该新生成的相位值φ进行三维重建。本发明仅仅通过增加不同算法对扫描得到的相位进行修复，再通过修复后的相位值对标靶进行三维重建，得到更加精确的三维信息，尤其是对于高对比度区域，能显著地减小测量误差。

主权项

一种降低摄像机多路径效应影响的相位融合方法，其特征在于：包括以下步骤：(1)搭建三维测量系统，将标靶置于摄像头能够捕捉的范围和投影机能够投影的范围；如果三维测量系统已校准并已有摄像机的参数矩阵M_wc和投影仪的参数矩阵M_wp，则进入步骤(2)，如果三维测量系统未校准，则先调整投影仪的焦距，再调整摄像头的焦距、光圈大小以及曝光时间的参数，然后对三维测量系统进行校准，求得摄像机的参数矩阵M_wc和投影仪的参数矩阵M_wp，之后再进入步骤(2)；(2)对标靶分别进行沿X方向和沿Y方向的扫描并计算得到两组相位值，其中沿X方向的相位值为φ_x，沿Y方向的相位值为φ_y；(3)利用如下公式(1)将X方向的相位值转换到Y方向，转换后的相位为φ_xy：${\phi }_{xy}=\frac{\left[\begin{array}{ccc}{m}_{21}^{wp}& m_{22}^{wp}& m_{23}^{wp}\end{array}\right]{C_x}^{-1}{D}_x+m_{24}^{wp}}{\left[\begin{array}{ccc}{m}_{11}^{wp}& m_{12}^{wp}& m_{13}^{wp}\end{array}\right]{C_x}^{-1}{D}_x+m_{14}^{wp}}{\phi }_x+t---\left(1\right)$其中，(i,j)是对应相位的坐标，公式(1)中的各变量分别由下述公式(2)～(6)所得：$t(i,j)=\frac{1}{C_1}{\mathrm{\Sigma \phi }}_y(i,j)-{\phi }_x(i,j)---\left(2\right)$$M_{wc}=\left[\begin{array}{cccc}{m}_{11}^{wc}& m_{12}^{wc}& m_{13}^{wc}& m_{14}^{wc}\\ m_{21}^{wc}& m_{22}^{wc}& m_{23}^{wc}& m_{24}^{wc}\\ m_{31}^{wc}& m_{32}^{wc}& m_{33}^{wc}& m_{34}^{wc}\end{array}\right]---\left(3\right)$$M_{wp}=\left[\begin{array}{cccc}{m}_{11}^{wp}& m_{12}^{wp}& m_{13}^{wp}& m_{14}^{wp}\\ m_{21}^{wp}& m_{22}^{wp}& m_{23}^{wp}& m_{24}^{wp}\\ m_{31}^{wp}& m_{32}^{wp}& m_{33}^{wp}& m_{34}^{wp}\end{array}\right]---\left(4\right)$$C_x=\left[\begin{array}{ccc}{m}_{11}^{wc}-m_{31}^{wc}{x}^c& m_{12}^{wc}-m_{32}^{wc}{x}^c& m_{13}^{wc}-m_{33}^{wc}{x}^c\\ m_{21}^{wc}-m_{31}^{wcc}y& m_{22}^{wc}-m_{32}^{wc}{y}^c& m_{23}^{wc}-m_{33}^{wc}{y}^c\\ m_{11}^{wp}-m_{31}^{wp}{\phi }_x& m_{12}^{wp}-m_{32}^{wp}{\phi }_x& m_{13}^{wp}-m_{33}^{wp}{\phi }_x\end{array}\right]---\left(5\right)$$D_x=\left[\begin{array}{c}{m}_{34}^{wc}{x}^c-m_{14}^{wc}\\ m_{34}^{wc}{y}^c-m_{24}^{wc}\\ m_{34}^{wc}{\phi }_x-m_{14}^{wp}\end{array}\right]---\left(6\right)$其中，t(i,j)即为坐标(i,j)的t，是补偿系数，(x^c，y^c)代表摄像机平面的坐标，和分别是摄像机的参数矩阵M_wc的参数，和分别是投影机的参数矩阵M_wp的参数；(4)通过分别投射一副全黑和全白的图片，然后计算出标靶表面的反射率，并依据该反射率计算出标靶表面每一像素点反射率的变化方向，记为θ；(5)根据θ利用下述公式(7)求出新的相位值φ(x^c,y^c)：(6)对该新生成的相位值φ(x^c,y^c)进行三维重建。