本發(fā)明涉及一種成像方法和成像裝置，尤其涉及一種一種手機立體成像方法及三維成像手機。

背景技術(shù)：

結(jié)構(gòu)光測量技術(shù)具有非接觸，精度高，測量速度快等優(yōu)點，可用于三維模型重建、工業(yè)環(huán)境中的尺寸和形位參數(shù)的檢測等，因此在虛擬現(xiàn)實、實物仿形、工業(yè)制造與檢測、質(zhì)量控制、醫(yī)學(xué)整形和美容、文物保護等諸多領(lǐng)域都有著廣闊的應(yīng)用前景。

傳統(tǒng)的單目光柵三維測量系統(tǒng)在對物體進行輪廓掃描時，處理耗時較長，且系統(tǒng)設(shè)備復(fù)雜不易攜帶，而手機平臺上都裝有攝像機，且能夠安裝有微型投影儀，但是目前沒有手機裝置可以利用這兩個設(shè)備進行快速的三維測量。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

技術(shù)問題：本發(fā)明提供一種能夠在手機上進行立體成像的手機立體成像方法及三維成像手機，能夠?qū)崿F(xiàn)對被測物體進行快速三維掃描的目的，簡單便捷。

技術(shù)方案：本發(fā)明的技術(shù)方案如下：

本發(fā)明所述的一種手機立體成像方法，所述手機采用包括拍攝模塊的手機，在所述手機上加裝一投影儀并對拍攝模塊和投影儀進行內(nèi)外參數(shù)標(biāo)定，所述投影儀產(chǎn)生條紋圖像并將條紋圖像投射到待由手機拍攝的對象上；再用所述手機拍攝待由手機拍攝的對象并得到被攝對象的條紋圖像，求出被攝對象的相位信息，獲取被攝對象的三維信息并顯示于手機。

本發(fā)明所述的一種三維成像手機，所述三維成像手機為帶有攝像機和主處理器的智能手機，所述三維成像手機還包括標(biāo)定模塊和投影儀，所述標(biāo)定模塊用于對攝像機和投影儀的內(nèi)外參數(shù)進行標(biāo)定，所述投影儀用于產(chǎn)生條紋圖像并將條紋圖像投射到待由手機拍攝的對象上，所述攝像機用于拍攝被投影后的被攝對象并得到被攝對象的條紋圖像，所述主處理器獲取被攝對象的條紋圖像并調(diào)取攝像機 和投影儀的內(nèi)外參數(shù)，求出被攝對象的相位信息，獲取被攝對象的三維信息并顯示于手機。

與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明具有如下優(yōu)點：

本發(fā)明可以利用手機平臺對待測物體進行快速準(zhǔn)確地三維輪廓測量，并通過屏幕顯示出建立的三維輪廓模型：首先利用平面模板法標(biāo)定投影儀和攝像機，獲取內(nèi)外參數(shù)。再利用投影儀投射光柵條紋，利用相位法得到的絕對相位值以及標(biāo)定信息獲得待測物體表面的三維點云信息，必要時還可以對于生成的點云數(shù)據(jù)進行網(wǎng)格化處理以及紋理映射操作，最終在屏幕上進行三維模型展示。

(1)本發(fā)明將傳統(tǒng)復(fù)雜的單目三維測量系統(tǒng)嵌入手機平臺中，使得三維模型的獲取更加快捷，節(jié)省時間，即達到對測量物體實時掃描的功能，又可以方便攜帶；

(2)本發(fā)明在標(biāo)定的過程中，由于攝像機和投影儀的位置已經(jīng)在手機上固定，攝像機、投影儀的相對位置關(guān)系不變，所以只需要對三維測量系統(tǒng)進行一次標(biāo)定，就可以進行反復(fù)的三維輪廓測量，降低了操作的復(fù)雜度，又保持較高的精度，滿足在日常生活中運用的要求。

(3)本發(fā)明在三維建?？梢暬倪^程中所提出的方法得到的結(jié)果都能較好地反應(yīng)出物體表面的顏色、亮度等細(xì)節(jié)特征，三維實體可視化建模系統(tǒng)能夠針對原始點云有效、準(zhǔn)確、快速地構(gòu)建出三維實體模型，得到的實體模型接近實物原型，符合視覺感受。

具體實施方式

實施例1

一種手機立體成像方法，所述手機采用包括拍攝模塊的手機，其特征在于，在所述手機上加裝一投影儀并對拍攝模塊和投影儀進行內(nèi)外參數(shù)標(biāo)定，所述投影儀產(chǎn)生條紋圖像并將條紋圖像投射到待由手機拍攝的對象上；再用所述手機拍攝待由手機拍攝的對象并得到被攝對象的條紋圖像，求出被攝對象的相位信息，獲取被攝對象的三維信息并顯示于手機。本實施例還可以進一步采取以下優(yōu)化技術(shù)措施：

所述攝像機和投影儀的內(nèi)外參數(shù)標(biāo)定采用如下方法：建立圖像坐標(biāo)與世界坐標(biāo)系的關(guān)系：將標(biāo)定板放置于測量范圍內(nèi)的任意位置，用攝像機獲得標(biāo)定板的圖 像，得到標(biāo)定板上各標(biāo)定點P_i的像點坐標(biāo)其中i為標(biāo)定點的個數(shù)，k為標(biāo)定板上的標(biāo)定點總數(shù)，用投影儀在標(biāo)定板上分別投射水平和垂直方向上的四步相移光柵條紋以及灰階碼條紋，利用相位法求解出圖像上各標(biāo)定點P_i在水平和垂直方向上的絕對相位值，進而計算出對應(yīng)于投影儀數(shù)字微反射鏡(DMD)的標(biāo)定點Q_i的像點坐標(biāo)P_i和Q_i對應(yīng)的世界坐標(biāo)系均為遍歷圖像各點，得到一組對應(yīng)信息，將標(biāo)定板放置于8個不同位置，獲得各方位下的各組坐標(biāo)對應(yīng)信息，最終計算出攝像機和投影儀的內(nèi)外參數(shù)。

獲取被攝對象的三維信息采用如下方法：用投影儀在物體表面投影垂直方向上的相移光柵條紋和灰階碼條紋，使用相位法得到相移光柵條紋和灰階碼條紋圖像上各個像點(u_c,v_c)在垂直方向上的絕對相位值θ₁，從而計算出所述像點在投影儀DMD上的對應(yīng)像點橫坐標(biāo)u_p，根據(jù)(u_c,v_c)、u_p以及攝像機和投影儀的內(nèi)外參數(shù)，解出對應(yīng)物點的世界坐標(biāo)系的三維坐標(biāo)(X_w,Y_w,Z_w)，得到物體的輪廓信息。

實施例2

一種三維成像手機，所述三維成像手機為帶有攝像機2和主處理器3的智能手機，所述三維成像手機還包括標(biāo)定模塊3和投影儀4，所述標(biāo)定模塊用于對攝像機和投影儀的內(nèi)外參數(shù)進行標(biāo)定，所述投影儀用于產(chǎn)生條紋圖像并將條紋圖像投射到待由手機拍攝的對象上，所述攝像機2用于拍攝被投影后的被攝對象并得到被攝對象的條紋圖像，所述主處理器3獲取被攝對象的條紋圖像并調(diào)取攝像機和投影儀的內(nèi)外參數(shù)，求出被攝對象的相位信息，獲取被攝對象的三維信息并顯示于手機。本實施例還可以進一步采取以下優(yōu)化技術(shù)措施：

在標(biāo)定模塊3中，建立圖像坐標(biāo)與世界坐標(biāo)系的關(guān)系：將標(biāo)定板放置于測量范圍內(nèi)的任意位置，用攝像機獲得標(biāo)定板的圖像，得到標(biāo)定板上各標(biāo)定點P_i的像點坐標(biāo)其中i為標(biāo)定點的個數(shù)，k為標(biāo)定板上的標(biāo)定點總數(shù)，用投影儀在標(biāo)定板上分別投射水平和垂直方向上的四步相移光柵條紋以及灰階碼條紋，利用相位法求解出圖像上各標(biāo)定點P_i在水平和垂直方向上的絕對 相位值，進而計算出對應(yīng)于投影儀數(shù)字微反射鏡(DMD)的標(biāo)定點Q_i的像點坐標(biāo)P_i和Q_i對應(yīng)的世界坐標(biāo)系均為遍歷圖像各點，得到一組對應(yīng)信息，將標(biāo)定板放置于8個不同位置，獲得各方位下的各組坐標(biāo)對應(yīng)信息，最終計算出攝像機和投影儀的內(nèi)外參數(shù)。

所述投影儀4用于在被攝對象表面投影垂直方向上的相移光柵條紋和灰階碼條紋，所述攝像機2用于拍攝被投影了相移光柵條紋和灰階碼條紋的被攝對象并得到相移光柵條紋圖像和灰階碼條紋圖像，所述主處理器3使用相位法得到相移光柵條紋和灰階碼條紋圖像上各個像點(u_c,v_c)在垂直方向上的絕對相位值θ₁，從而計算出所述像點在投影儀DMD上的對應(yīng)像點u_p，再根據(jù)(u_c,v_c)、u_p以及攝像機和投影儀的內(nèi)外參數(shù)，解出對應(yīng)物點的世界坐標(biāo)系的三維坐標(biāo)(X_w,Y_w,Z_w)，得到被攝對象的輪廓信息。

下面參照附圖，對本發(fā)明具體實施方案作出更為詳細(xì)的描述：

如圖1，本發(fā)明的系統(tǒng)包括一臺裝有攝像機和投影儀的手機平臺，攝像機通過存儲器與手機中的處理芯片相連接，同時，投影儀和顯示屏幕直接與處理芯片相連，投影儀和攝像機之間的位置關(guān)系已經(jīng)在手機制作時固定，標(biāo)定時標(biāo)定板的位置無嚴(yán)格的要求。

如圖2是基于本發(fā)明的系統(tǒng)平臺下獲取物體三維信息的模塊圖。

如圖3，Ω_w(X_w-Y_w-Z_w)、Ω_c(x_c-y_c-z_c)、Ω_p(x_p-y_p-z_p)分別表示世界坐標(biāo)系，攝像機坐標(biāo)系和投影儀坐標(biāo)系，o_c-u_c-v_c表示攝像機成像平面，o_p-u_p-v_p表示投影儀成像平面，世界坐標(biāo)系以標(biāo)定板中心點為原點O_w，水平方向和垂直方向分別為X_w和Y_w軸，Z_w軸垂直于標(biāo)定板所在平面，滿足右手坐標(biāo)系法則。

如圖4是該發(fā)明的具體步驟流程圖。

如圖5是手機的硬件結(jié)構(gòu)圖。

該發(fā)明的具體步驟如下：

步驟1：對手機三維掃描系統(tǒng)進行標(biāo)定，獲取投影儀與CCD攝像頭的幾何 以及光學(xué)參數(shù)，從而建立起圖像坐標(biāo)系與世界坐標(biāo)系的關(guān)系，具體步驟為：

步驟1.1：將帶有三維坐標(biāo)已知的白色圓形標(biāo)志點的標(biāo)定板放置于攝像機，任意放置，用攝像機獲得標(biāo)定板的圖像并存儲，對圖像進行二值化操作，采用Canny算子對圓形進行像素級邊緣定位后再進行亞像素級邊緣定位，并采用最小二乘法求得各圓的圓心坐標(biāo)，設(shè)攝像機圖像中標(biāo)定板上各標(biāo)定點P_i的像點坐標(biāo)為其中i為標(biāo)定點的個數(shù)，k為標(biāo)定板上的標(biāo)定點總數(shù)，則在世界坐標(biāo)系中對應(yīng)的坐標(biāo)為

步驟1.2：利用計算機生成四幅數(shù)字正弦光柵圖，兩相鄰圖間的相移為2π/4，然后投影至標(biāo)定板表面并通過攝像機拍攝各條紋圖，設(shè)(u,v)為圖像上某一點的像素坐標(biāo)，I′(u,v)為條紋光強的背景值，I″(u,v)為調(diào)制強度，2πn/4為序列投影正弦光柵條紋的初始相位，φ(u,v)是待求的主值相位，將四幅正弦光柵圖分別表示為：

I_n(u,v)＝I′(u,v)+I″(u,v)cos[φ(u,v)+2πn/4] (1)

其中n＝0,1,2,3，I_n(u,v)為第n幅圖像(u,v)處的灰度值，解得相位主值φ(u,v)為：

其值域為[-π,+π)；

利用投影儀在標(biāo)定板上投射水平和垂直四步相移光柵條紋，并通過攝像機同步拍攝獲取圖像解得水平和垂直光柵圖像的主值相位場φ₁(u,v)和φ₂(u,v)。

步驟1.3：利用格雷編碼的光柵圖計算光柵階次k(u,v)：通過逐步二分的方法生成七幅格雷編碼的光柵圖，再分別投射到標(biāo)定板上，然后計算每個點的條紋階數(shù)k(u,v)，則由φ₁(u,v)和φ₂(u,v)解得的水平和垂直光柵圖像的主值相位分布θ₁(u,v)、θ₂(u,v)分別為：

θ₁(u,v)＝φ₁(u,v)+2k(u,v)π (3)

θ₂(u,v)＝φ₂(u,v)+2k(u,v)π (4)

步驟1.4：計算CCD圖像中各表定點P_i(i＝1,2,…,k)點在投影儀DMD圖像中對應(yīng)的像素點Q_i的坐標(biāo)其對應(yīng)的世界坐標(biāo)為

其中N為光柵圖像的條紋周期數(shù)，W₁、W₂分別為投影儀在水平和豎直方向上的分辨率。

步驟1.5：將標(biāo)定板任意變換八次位置，獲得每種位置下的標(biāo)志點坐標(biāo)對應(yīng)信息，由各標(biāo)定點的像素坐標(biāo)和世界坐標(biāo)，根據(jù)下式采用最小二乘法求得攝像機的內(nèi)外參數(shù)；

其中，s_c是攝像機的比例因子，為攝像機的內(nèi)參矩陣，[R_cT_c]為攝像機的外參數(shù)矩陣；

由投影儀DMD中標(biāo)志點的像素坐標(biāo)及其在世界坐標(biāo)系中的坐標(biāo)，根據(jù)下式采用最小二乘法求得投影儀的內(nèi)外參數(shù)；

其中，s_p是投影儀的比例因子，為投影儀的內(nèi)參矩陣，為投影儀的外參數(shù)矩陣；

步驟2：采用四步正弦光柵相移算法和格雷碼相結(jié)合的方法，計算待測物體表面的絕對相位分布：

與步驟1.2，1.3類似，在待測物體表面投射垂直方向上的四步相移光柵條紋，并通過攝像機同步拍攝獲取圖像解得主值相位。利用垂直方向上的格雷編碼的光柵圖計算光柵階次得到待測物體表面的垂直方向上的絕對相位場，設(shè)攝像機圖像解得絕對相位場中任意一點x₁(u_c,v_c)，利用式(5)求得該像素點在投影儀DMD中對應(yīng)的像素點x₂的橫坐標(biāo)為u_p；

步驟3：根據(jù)步驟1中的標(biāo)定參數(shù)，獲得物體表面的三維點云數(shù)據(jù)；

通過步驟2的匹配已經(jīng)獲得對應(yīng)點x₁(u_c,v_c)和x₂的橫坐標(biāo)為u_p，根據(jù)步驟1已經(jīng)獲得的攝像機和投影儀的內(nèi)外參矩陣A_c[R_cT_c]和計算出攝像機和投影儀的投影矩陣M_c和M_p，其中M_c和M_p均為3×4矩陣，

M_c＝A_c[R_cT_c] (9)

則有：

通過上式即可得到待測物體的三維坐標(biāo)(X_w,Y_w,Z_w)。由圖像上各點生成的三維坐標(biāo)組成的集合構(gòu)成了待測物體表面輪廓的點云數(shù)據(jù)。

步驟4：對待測物體表面輪廓的點云數(shù)據(jù)進行三角網(wǎng)格化以得到實體模型的輪廓特征，然后利用紋理映射技術(shù)將紋理映射到模型表面，使得重畫的三維模型更接近實物模型，最終在屏幕上進行人臉的三維模型展示。

步驟4.1：利用快速排序算法將所有點云數(shù)據(jù)分別根據(jù)X_w坐標(biāo)和Y_w坐標(biāo)升序排列，并將升序排列后的數(shù)據(jù)點按順序分組，每組的個數(shù)根據(jù)經(jīng)驗值取200個，保留每組中X_w和X_w坐標(biāo)最大值和最小值的數(shù)據(jù)點；

步驟4.2：采用拋物面擬合法來估算所有非邊界點的曲率，根據(jù)曲率對點云進行粗分組，并計算每組的曲率平均值后構(gòu)造點云模型的模糊集，計算最小模糊熵從而得到最佳曲率劃分閾值，最后根據(jù)劃分的結(jié)果對數(shù)據(jù)點進行不同程度的稀釋。

步驟4.3：利用圓柱面投影法，將精簡后的點云投影到二維空間，得到一組二維數(shù)據(jù)點，并根據(jù)步驟4.1所得的邊界點的數(shù)據(jù)點找出各自對應(yīng)的二維點。根據(jù)所有二維數(shù)據(jù)點，構(gòu)建點表PList，其中包含投影后得到的二維點的坐標(biāo)、序號及點邊界標(biāo)識，對PList中任意一點，若該點為邊界點則點邊界標(biāo)識為1，否則為0，序號則表示該點在點表PList中的位置順序；取出點表中首個點，找到與其最鄰近的點構(gòu)成一條邊并存入邊表中作為其初始值。三角形表初始為空。

步驟4.4：從邊表中取出一條邊，從點表PList中找到符合Delaunay三角剖分準(zhǔn)則的數(shù)據(jù)點，進而構(gòu)建三角形。若該三角形的頂點均為邊界點，且三角形存在一條邊的長度與其臨近的三角形邊長均值的k倍，則判定該三角形無效，否則就判定構(gòu)造的三角形有效并將該它存入三角形表TList，更新點表PList和邊表SList后將SList中達到最大使用次數(shù)的邊刪除。

步驟4.5：判斷邊表SList中邊數(shù)量是否為零，若不是則跳轉(zhuǎn)至步驟4.4繼續(xù)構(gòu)造三角形，否則根據(jù)映射關(guān)系將三角形表TList內(nèi)的三角形映射回三維空間， 得到三維實體模型。

步驟4.6：對三維物體表面上的任意一點(X_w,Y_w,Z_w)都計算出對應(yīng)的二維參數(shù)化的紋理值坐標(biāo)(u,v)，根據(jù)該二維參數(shù)值(u,v)生成三維物體圖形上坐標(biāo)為(X_w,Y_w,Z_w)點的最終紋理圖案。