專利名稱：基于綠條紋中心的顏色編碼結(jié)構(gòu)光三維測(cè)量方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種基于綠條紋中心的顏色編碼結(jié)構(gòu)光三維測(cè)量方法，涉及視 覺(jué)傳感測(cè)量技術(shù)與系統(tǒng)、三維信息采集與重構(gòu)領(lǐng)域。
背景技術(shù)：
在非接觸三維測(cè)量技術(shù)中，光學(xué)三維測(cè)量技術(shù)是獲取物體三維信息最有效 的手段之一，它無(wú)需接觸被測(cè)物表面。目前視覺(jué)三維檢測(cè)技術(shù)的重點(diǎn)發(fā)展方向 包括結(jié)構(gòu)光、立體圖像、莫爾法、全息法、激光雷達(dá)等方法，其中結(jié)構(gòu)光法顯 示了在分辨率及測(cè)量速度上的優(yōu)勢(shì)。
結(jié)構(gòu)光法是將投射器發(fā)出的光經(jīng)過(guò)光學(xué)系統(tǒng)形成點(diǎn)、線、編碼圖案等形式 投向景物，在景物上形成圖案并由攝像機(jī)攝取，而后由圖像根據(jù)三角法和傳感 器結(jié)構(gòu)參數(shù)進(jìn)行計(jì)算、得到景物表面的深度圖像，進(jìn)一步計(jì)算出物面的三維坐 標(biāo)值。
在結(jié)構(gòu)光法中，相比投射點(diǎn)、線光束的結(jié)構(gòu)光掃描法，結(jié)構(gòu)光編碼法向景 物投射編碼圖案，大大提高了測(cè)量速度并解決了掃描法圖案混淆問(wèn)題，因此結(jié) 構(gòu)光編碼法以其準(zhǔn)確度高、測(cè)量速度快、成本低等優(yōu)點(diǎn)在三維重構(gòu)、工業(yè)測(cè)量 等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用前景。
結(jié)構(gòu)光編碼法研究的主要問(wèn)題是在通過(guò)標(biāo)定獲得系統(tǒng)參數(shù)的前提下，確定 圖像采樣點(diǎn)并將其與物面采樣點(diǎn)、編碼圖案中編碼條紋區(qū)域(即投射角)對(duì)應(yīng) 起來(lái)。編碼方法可分為時(shí)間編碼、空間編碼和直接編碼，三者各具優(yōu)缺點(diǎn)。
空間編碼是將一幅按某種方式編碼的圖案向景物投射、得到一幅對(duì)應(yīng)的編 碼圖像，將編碼圖像與編碼方式對(duì)照進(jìn)行解碼，從而解決兩者對(duì)應(yīng)問(wèn)題。空間 編碼具有適合于動(dòng)態(tài)測(cè)量的優(yōu)點(diǎn)，但存在分辨率較低、受景物表面反射率不一 致及顏色的影響等缺點(diǎn)。
時(shí)間編碼是將多個(gè)不同的編碼圖案按時(shí)序先后投射到物體表面、得到相應(yīng) 的編碼圖像序列，將編碼圖像序列組合起來(lái)進(jìn)行解碼，從而解決投射圖案和采 集圖像的對(duì)應(yīng)問(wèn)題。此類方法具有準(zhǔn)確度高、分辨率高等優(yōu)點(diǎn)。目前時(shí)間編碼
較多采用灰度條紋結(jié)合格雷碼及相移技術(shù)進(jìn)行編碼，由于基于CCD的攝像機(jī)拍攝的條紋圖案通常存在將灰度編碼中條紋間的邊界向暗條紋一邊移動(dòng)的缺點(diǎn)， 無(wú)法得到精確的條紋定位從而影響三維測(cè)量精度。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的是提供一種克服由于基于CCD的攝像機(jī)拍攝的條紋圖案通 常存在將灰度編碼中條紋間的邊界向暗條紋一邊移動(dòng)的缺陷，提取綠條紋中心 得到精確的條紋定位從而提高三維測(cè)量精度的方法。
上述的目的通過(guò)以下的技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)
基于綠條紋中心的顏色編碼結(jié)構(gòu)光三維測(cè)量方法，用顏色代替灰度進(jìn)行編 碼，顏色采用三基色紅、綠、藍(lán)，使得每種顏色之間的差別達(dá)到最大，投射條 紋中紅藍(lán)條紋編碼按格雷碼方式編排，解碼時(shí)紅條紋置0藍(lán)條紋置1，在每相鄰 的紅藍(lán)條紋中插入一個(gè)像素寬的綠條紋，即將所有相鄰紅藍(lán)條紋中取其最后一 位像素投射綠條紋，解碼時(shí)綠條紋碼值不唯一，第j幅中綠條紋的碼值只依賴 于前[l，...，j-ll幅的紅藍(lán)條紋的碼值而決定，與其相鄰像素的顏色值無(wú)關(guān)。
所述的基于綠條紋中心的顏色編碼結(jié)構(gòu)光三維測(cè)量方法，采用綠條紋中心 編碼拍攝的圖案，由于投射光強(qiáng)相同，綠條紋向紅、藍(lán)區(qū)域擴(kuò)散程度相同，釆 用亞象素技術(shù)提取綠條紋中心，得到精確的條紋定位提高三維測(cè)量精度。
所述的基于綠條紋中心的顏色編碼結(jié)構(gòu)光三維測(cè)量方法，針對(duì)CCD獲取的
圖像在解碼時(shí)提出了一種碼值自檢測(cè)算法，該算法僅僅根據(jù)解碼圖像自身實(shí)現(xiàn)。 這個(gè)技術(shù)方案有以下有益效果-
1. 本發(fā)明方法，最大限度減少顏色之間的模糊，提高條紋檢測(cè)的抗干擾能 力，解碼更可靠。
2. 本發(fā)明方法，條紋解碼值只與其前幾幅投射的相應(yīng)條紋顏色值有關(guān)，與
其相鄰像素顏色無(wú)關(guān)，避免當(dāng)物體表面不連續(xù)或非常陡峭時(shí)由于條紋壓縮嚴(yán)重 或丟失產(chǎn)生的解碼誤差。
* 3.本發(fā)明方法，采用亞象素定位技術(shù)提高綠中心，提供條紋定位精度，保 證圖像采樣點(diǎn)與物面采樣點(diǎn)的一一對(duì)應(yīng)。
4.本發(fā)明方法，解碼值可用其相鄰像素的碼值進(jìn)行自檢，如出現(xiàn)錯(cuò)誤碼值 可用其相鄰像素碼值的平均值來(lái)修正。


圖1是二進(jìn)制灰度格雷碼編碼圖2是紅藍(lán)二色格雷碼編碼，其中紅色用1指出的剖面線表示，藍(lán)色用2 指出的網(wǎng)格表示。圖3是綠條紋格雷碼編碼，其中紅色用l指出的剖面線表示，藍(lán)色用2指 出的網(wǎng)格表示，綠色用3指出的密網(wǎng)格表示。圖4是四幅綠條紋中心顏色格雷碼編碼原理圖，其中紅色用1指出的剖面 線表示，藍(lán)色用2指出的網(wǎng)格表示，綠色用3指出的密網(wǎng)格表示。圖5是碼值自檢算法實(shí)現(xiàn)結(jié)果本發(fā)明的
具體實(shí)施例方式實(shí)施例l:色彩是圖像分析中一個(gè)強(qiáng)有力的描繪子，人眼僅能區(qū)分二十幾種灰度級(jí)， 卻能識(shí)別成千上萬(wàn)的色彩。幾乎所有經(jīng)常使用的顏色可由紅、綠、藍(lán)三種基色 直接混合，且這三基色恰與人眼視網(wǎng)膜上紅視錐、綠視錐和藍(lán)視錐細(xì)胞所敏感 的顏色相一致。對(duì)于一幅24位真彩色圖像，每一通道顏色中有28種灰度級(jí)， 灰度取值為0 255，其顏色可達(dá)16萬(wàn)多種。由于，攝像機(jī)很難分辨出所有灰 度級(jí)的顏色。為使每種顏色之間的差別達(dá)到最大，本編碼方法采用的彩色條紋 只采用每一通道的最大灰度級(jí)255，即使用三基色紅(255，0，0)、綠(0，255，0)、藍(lán) (0，0,255)來(lái)編碼。這使拍攝的條紋圖像中各種顏色之間、系統(tǒng)噪聲即非線性的影 響都大大減少，有利于圖像正確解碼得到可靠的處理數(shù)據(jù)。利用綠條紋中心的顏色格雷碼編碼技術(shù)是在二進(jìn)制灰度格雷碼的編碼方法 基礎(chǔ)上改進(jìn)的。圖1是二進(jìn)制灰度格雷碼的編碼方法，tl、 t2、 t3表示投射次 序，黑白條紋的碼值記為0和1，投射三幅圖像可產(chǎn)生23個(gè)不同碼值代表投射 條紋。所有碼值按格雷碼方式編排，其每相鄰兩列的碼值中只有一位轉(zhuǎn)換誤差。 這種編碼可靠，是一種錯(cuò)誤最小化的編碼。其循環(huán)、單步特性消除了隨機(jī)取數(shù) 時(shí)出現(xiàn)重大誤差的可能。但由于基于CCD的攝像機(jī)拍攝的條紋有向暗區(qū)域移動(dòng) 的特性，使得解碼時(shí)產(chǎn)生黑白條紋邊界定位誤差。因此，本編碼方法用顏色代 替灰度來(lái)編碼。圖2是用紅、藍(lán)色條紋代替圖l中的黑、白色，相應(yīng)碼值同樣 記為0和1。在每相鄰的紅藍(lán)條紋中插入一個(gè)象素寬的綠條紋，如圖3所示在 所有相鄰紅藍(lán)條紋中取其最后一位像素投射綠條紋。從圖中看出綠條紋的碼值不唯一，可取0或1，其具體判斷公式為<formula>formula see original document page 6</formula>……④(/)/ = 1,2，3,.."M;_/= 2,3,4，..., TV (1)其中T為每幅投射圖案中第i列條紋的碼值(0或1)， M為綠條紋總數(shù)， N為投射條紋圖案幅數(shù)。圖4為投射4幅16列綠條紋的情況，第一幅中有2列綠條紋，忽略最后一 列投射在背景上的綠條紋，只將中間的第8列綠條紋置0。當(dāng)』=2時(shí)，第4、 12 列為綠條紋，根據(jù)式(l)它們的碼值與前一幅相應(yīng)列的碼值相同；當(dāng)〗=3時(shí)，第 、 6、 10、 14列為綠條紋，根據(jù)式(l)它們的碼值是前兩幅投射圖案相應(yīng)列碼值 異或得到的，分別為0、 1、 0、 1;同樣得到第四幅中第1、 3、 5、 7、 9、 11、 13、 15列綠條紋的碼值，它們的碼值由前三幅圖案的異或值得到。也就是第j 幅綠條紋的編碼值是由前[l，...，j-l]幅投射圖案中的紅藍(lán)編碼的異或值決定的。 從圖2d)中看出所有綠條紋編碼值仍然為格雷碼，每一列綠條紋的編碼唯一且相 鄰兩綠條紋之間的碼值只有一位轉(zhuǎn)換誤差。解碼時(shí)綠條紋的碼值只依賴于前 [l，...，j-ll幅的紅藍(lán)條紋碼值，與其相鄰像素的顏色值沒(méi)有關(guān)系，這可避免當(dāng)物 體表面不連續(xù)或非常陡峭時(shí)由于條紋壓縮嚴(yán)重或丟失產(chǎn)生的解碼誤差。而且以 綠條紋將紅藍(lán)區(qū)域分開(kāi)，由于紅、綠、藍(lán)條紋同時(shí)投射其光照強(qiáng)度是一樣的， 可以避免CCD攝像機(jī)在拍攝灰度條紋時(shí)出現(xiàn)的條紋向暗區(qū)域移動(dòng)的缺點(diǎn)，獲得 準(zhǔn)確的條紋定位?；诰G條紋中心顏色格雷碼結(jié)構(gòu)光編碼技術(shù)中解碼時(shí)會(huì)遇到碼值錯(cuò)誤的情 況。當(dāng)被測(cè)表面非常陡峭，投射的彩色條紋會(huì)大大地被壓縮。某些情況下，一 個(gè)或多個(gè)彩色條紋會(huì)丟失，此時(shí)解碼的碼值不再符合格雷碼編碼規(guī)則，因噪聲 及其它誤差因素會(huì)產(chǎn)生一個(gè)錯(cuò)誤的顏色碼值，從而導(dǎo)致錯(cuò)誤的重構(gòu)結(jié)果。為了消除這種誤差，針對(duì)CCD獲取的圖像在解碼時(shí)提出了一種碼值自檢測(cè) 算法。這種碼值自檢測(cè)算法僅僅根據(jù)解碼圖像自身實(shí)現(xiàn)。這是因?yàn)榻獯a圖像中 某一行中每個(gè)象素的碼值大小是單調(diào)遞增的規(guī)律來(lái)排列的。因此，每個(gè)象素的 碼值可由其相鄰象素的碼值來(lái)檢測(cè)，如果在解碼過(guò)程中出現(xiàn)一尖峰(碼值的大小不符合常規(guī)情況)，使得象素的 碼值突然增大或減少很多，這種情況可以根據(jù)其相鄰象素的碼值判斷出來(lái)，而 且可以依據(jù)其相鄰象素碼值的平均值來(lái)修正它。
修正時(shí)，開(kāi)始用其相鄰的兩個(gè)象素的碼值來(lái)自檢，如果自檢的結(jié)果如前所 示是錯(cuò)誤的碼值，則取相鄰象素碼值的平均值作為錯(cuò)誤碼值的修正值，再利用 更多的相鄰象素點(diǎn)來(lái)檢測(cè)是否正確，直到錯(cuò)誤的碼值被修正。
圖5所示為解碼圖像中某一行象素的自檢結(jié)果。圖中虛線表示原始圖像的 碼值，實(shí)線為經(jīng)過(guò)碼值自檢測(cè)算法獲得的正確碼值，可以清楚地看到通過(guò)碼值 自檢測(cè)算法處理的圖像象素碼值單調(diào)遞增，符合格雷碼編碼規(guī)則。利用這樣自 檢后的象素碼值可以重構(gòu)出正確的結(jié)果。
權(quán)利要求
1.一種基于綠條紋中心的顏色編碼結(jié)構(gòu)光三維測(cè)量方法，其特征是用顏色代替灰度進(jìn)行編碼，顏色采用三基色紅、綠、藍(lán)，使得每種顏色之間的差別達(dá)到最大，投射條紋中紅藍(lán)條紋編碼按格雷碼方式編排，解碼時(shí)紅條紋置0藍(lán)條紋置1，在每相鄰的紅藍(lán)條紋中插入一個(gè)像素寬的綠條紋，即將所有相鄰紅藍(lán)條紋中取其最后一位像素投射綠條紋，解碼時(shí)綠條紋碼值不唯一，第j幅中綠條紋的碼值只依賴于前[1，...，j-1]幅的紅藍(lán)條紋的碼值而決定，與其相鄰像素的顏色值無(wú)關(guān)。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于綠條紋中心的顏色編碼結(jié)構(gòu)光三維測(cè)量方法， 其特征是采用綠條紋中心編碼拍攝的圖案，由于投射光強(qiáng)相同，綠條紋向紅、 藍(lán)區(qū)域擴(kuò)散程度相同，采用亞象素技術(shù)提取綠條紋中心，得到精確的條紋定位 提高三維測(cè)量精度。
3. 根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的基于綠條紋中心的顏色編碼結(jié)構(gòu)光三維測(cè)量方 法，其特征是針對(duì)CCD獲取的圖像在解碼時(shí)提出了一種碼值自檢測(cè)算法，該 算法僅僅根據(jù)解碼圖像自身實(shí)現(xiàn)。
全文摘要
基于綠條紋中心的顏色編碼結(jié)構(gòu)光三維測(cè)量方法，目前視覺(jué)三維檢測(cè)技術(shù)的重點(diǎn)發(fā)展方向包括結(jié)構(gòu)光等方法，其中結(jié)構(gòu)光法顯示了在分辨率及測(cè)量速度上的優(yōu)勢(shì)。本方法用顏色代替灰度進(jìn)行編碼，用顏色代替灰度進(jìn)行編碼，顏色采用三基色紅、綠、藍(lán)，使得每種顏色之間的差別達(dá)到最大，投射條紋中紅藍(lán)條紋編碼按格雷碼方式編排，解碼時(shí)紅條紋置0藍(lán)條紋置1，在每相鄰的紅藍(lán)條紋中插入一個(gè)像素寬的綠條紋，即將所有相鄰紅藍(lán)條紋中取其最后一位像素投射綠條紋，解碼時(shí)綠條紋碼值不唯一，第j幅中綠條紋的碼值只依賴于前[1，...，j-1]幅的紅藍(lán)條紋的碼值而決定，與其相鄰像素的顏色值無(wú)關(guān)。本方法在工業(yè)生產(chǎn)和現(xiàn)實(shí)生活中有著廣闊的應(yīng)用前景。
文檔編號(hào)G01B11/03GK101290217SQ20071016051
公開(kāi)日2008年10月22日 申請(qǐng)日期2007年12月19日 優(yōu)先權(quán)日2007年4月17日
發(fā)明者于曉洋, 關(guān)叢榮 申請(qǐng)人:哈爾濱理工大學(xué)