实时光学三维测量中动态场景无效点的自动识别与排除方法

摘要

本发明提出一种实时光学三维测量中动态场景无效点的自动识别与排除方法。本发明利用N步相移法和双频时间相位法求出的相移图、光栅条纹、相位调制度图以及高斯滤波器来侦察无效点。本发明方法高效地排除了由于物体运动和不稳定的测量环境所产生了无效点，显著提高了测量结果的精度。

主权项

1.实时光学三维测量中动态场景无效点的自动识别与排除方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：利用投影仪对待测物表面各投影一组高频正弦光栅条纹和一组低频正弦光栅条纹，两组正弦光栅条纹均包含N幅相移为2πn/N的正弦光栅条纹，使用摄像机采集包含了待测物表面信息的高频正弦光栅条纹和低频正弦光栅条纹；分别在高频正弦光栅条纹和低频正弦光栅条纹里使用N步相移算法计算获得待测物表面每个被测点对应的像素点被包裹的高频相位值φ(x,y)和低频相位值φ′(x,y)，然后使用双频时间相位去包裹算法计算获得去包裹以后的相位值Φ₁(x,y)；同时计算待测物表面同一被测点对应像素点的高频正弦光栅条纹所包含的相位调制度值B_High(x,y)和低频正弦光栅条纹所包含的相位调制度值B_Low(x,y)；其中(x,y)为摄像机图像像素点坐标；步骤二：将每个像素点去包裹以后的相位值Φ₁(x,y)代入公式（1），判断公式（1）是否成立，若公式（1）不成立，则对应像素点为无效点，予以排除；若公式（1）成立，则对应像素点予以保留，$E>\sqrt{\frac{{\Sigma }_n^N{(K_n^{\prime \prime }-K_n^{\prime })}^2}{N}}---\left(1\right)$式（1）中，n取值依次为1、2、3…N，N为相移算法的总相移步数，E为公式（6）的判断阈值，取值范围在0至1之间；式（1）中，中间量K_n′＝cos[Φ₁(x,y)+2πn/N]；式（1）中，中间量其中，(x,y)为摄像机图像像素坐标，A(x,y)为摄像机采集图像的平均光强，B(x,y)为摄像机采集图像的相位调制度值，且$B(x,y)=\frac{2}{N}\sqrt{{\left[{\Sigma }_{n=1}^N{I}_n^c(x,y)\sin (2\mathrm{\pi n}/N)\right]}^2+{\left[{\Sigma }_{n=1}^N{I}_n^c(x,y)\cos (2\mathrm{\pi n}/N)\right]}^2};$步骤三：将每个像素点的高频正弦光栅条纹所包含的相位调制度值B_High(x,y)和低频正弦光栅条纹所包含的相位调制度值B_Low(x,y)代入公式（2），判断公式（2）是否成立，若公式（2）不成立，则对应像素点为无效点，予以排除；若公式（2）成立，则对应像素点予以保留，$\frac{\mathrm{abs}[B_{\mathrm{High}}(x,y)-B_{\mathrm{Low}}(x,y)]}{0.5\times [B_{\mathrm{High}}(x,y)+B_{\mathrm{Low}}(x,y)]}<\sigma ---\left(2\right)$式（2）中，abs为求取绝对值运算符，σ为公式（2）的判断阈值,取值范围在0至1之间；步骤四：将每一个像素点(x,y)以及其右侧像素点(x+1,y)的相位值Φ₁(x,y)和Φ₁(x+1,y)代入公式（3），判断公式（3）是否成立，若公式（3）不成立，则对应像素点为无效点，予以排除；若公式（3）成立，则对应像素点予以保留，Δ₁＜Φ₁(x+1,y)-Φ₁(x,y)＜Δ₂    （3）式（3）中，Δ₁和Δ₂均为公式（3）的判断阈值,Δ₁与Δ₂的取值范围在-π至π之间；步骤五：用高斯滤波器对每一个像素点的相位值Φ₁(x,y)做高斯滤波获得滤波后的相位值将每一个像素点的相位值Φ₁(x,y)和滤波后相位值代入公式（4），判断公式（4）是否成立，若公式（4）不成立，则对应像素点为无效点，予以排除；若公式（4）成立，则对应像素点予以保留，$\mathrm{abs}({\Phi }_1(x,y)-\tilde{\Phi }(x,y))<V---\left(4\right)$式（4）中，V公式（4）的判断阈值,取值范围在0至1之间。