本發(fā)明涉及一種基于投影儀-相機系統(tǒng)的自適應光補償方法，屬于自適應光學領域；

背景技術：

機器視覺在質(zhì)量檢測，過程控制，三維重構(gòu)等方面，扮演著越來越重要的角色。一個典型的機器視覺系統(tǒng)包括圖像捕捉、光源系統(tǒng)、圖像數(shù)字化模塊、數(shù)字圖像處理模塊、智能判斷決策模塊和機械控制執(zhí)行模塊，其中的關鍵技術是對獲取的圖像進行相應的分析和處理，所以圖像的質(zhì)量直接決定著機器視覺決策的準確性，而獲取圖像的質(zhì)量又取決于圖像采集設備和照明設備。

但是，由于電荷耦合器件和數(shù)模轉(zhuǎn)換的限制，大部分相機都有一個有限的8-bit采集范圍。當被測的場景有高反射率和低反射率的不同部分時，采集得到的圖像只有8-bit的像素信息，如果增加曝光使得低反射率的部分清晰，而高反射率的部分則變得飽和；反之，如果減少曝光使得高反射率的部分清晰，而低反射率的部分則變得黑暗，因此對于高反射率或者低反射率的部分會出現(xiàn)極亮或極暗的區(qū)域，造成細節(jié)信息的丟失，對后續(xù)的決策和執(zhí)行造成極其不利的影響?；诖?，自適應光補償技術在機器視覺的應用中顯得尤為重要。

技術實現(xiàn)要素：

本發(fā)明旨在解決在機器視覺中對于高對比度的場景采集出現(xiàn)極亮或極暗區(qū)域，而造成細節(jié)信息丟失的情況，提出一種基于投影儀-相機系統(tǒng)的自適應光補償方法。本發(fā)明的技術方案如下：

一種基于投影儀-相機系統(tǒng)的自適應光補償方法，包括下列步驟：

(1)將投影儀和相機放置在幕布的同側(cè)，并且為非同軸配置，幕布即作為參考平面；

(2)計算機生成的正弦光柵條紋作為參考條紋通過投影儀投射在三維物體表面，參考條紋受到深度的調(diào)制會發(fā)生條紋畸變，通過CCD相機獲取參考光柵條紋和畸變光柵條紋；

(3)結(jié)合傅里葉輪廓法，利用三角形相似原理推導出物體深度和條紋相位變化的關系；

(4)利用傅里葉變換在頻域中提取畸變光柵和參考光柵的基頻分量，再利用傅里葉逆變換將提取的基頻分量轉(zhuǎn)換回時域，得到折疊在-π到π區(qū)間的相位，通過相位解壓算法將不連續(xù)分布的折疊相位變成在空間中連續(xù)分布的解壓相位；

(5)將解壓相位代入相位和深度的轉(zhuǎn)換公式中，得到每一個像素點的深度，即建立投影儀和相機之間的通信，作為后續(xù)迭代算法的參數(shù)；

(6)將相機采集的圖像作為處理前的圖像，通過迭代算法將處理后的圖像用投影儀投射以覆蓋在三維物體表面，以突出需要的部分，遮蔽不需要的部分；

(7)將步驟(6)重復執(zhí)行多次，直到CCD相機獲取的圖像消除飽和部分，補償黑暗部分，恢復丟失的細節(jié)信息。

本發(fā)明與現(xiàn)有技術相比的有益效果是：

1>解決了采集高對比度場景時細節(jié)信息丟失的弊端，避免了外界光源對機器視覺決策和分析造成的不利影響；

2>本發(fā)明強調(diào)了投影儀在投影儀-相機系統(tǒng)中的補償作用，突出需要的部分，遮蓋不需要的部分，比現(xiàn)有的軟件補償處理速度快，在解決相機范圍限制的前提下更適用于工業(yè)生產(chǎn)；

4>光源的自適應補償裝置只是在機器視覺的器件中添加數(shù)字投影儀，可滿足低成本系統(tǒng)構(gòu)建的要求。

附圖說明

圖1(a)和(b)分別為參考光柵圖形和畸變光柵圖形。

圖2(a)和(b)分別為不連續(xù)分布的折疊相位和連續(xù)分布的解壓相位。

圖3本發(fā)明中利用傅里葉輪廓法得到的深度輪廓圖。

圖4(a)和(b)為本發(fā)明在強照明下的飽和圖像和利用自適應光補償方法的補償結(jié)果圖。

具體實施方式

下面結(jié)合附圖和具體實例對本發(fā)明做進一步說明；

本發(fā)明的自適應光補償中，投影儀和相機采用非同軸配置，并且為了后續(xù)計算的方便，將投影儀和相機放置在同一水平線上。投影儀和相機之間的距離為d，投影儀到參考平面的距離為L，觀測點O的深度為h。利用三角形相似原理，有

代表相位的變化，有

將式(2)代入式(1)中，得到

圖1所示為本發(fā)明中的參考光柵圖形和畸變光柵圖形。將計算機生成的正弦光柵條紋，如圖1(a)所示，通過投影儀投射在三維物體表面，參考條紋受到物體深度的調(diào)制會發(fā)生條紋畸變，如圖1(b)所示，通過CCD相機獲取參考光柵條紋和畸變光柵條紋。

圖2所示為本發(fā)明中不連續(xù)分布的折疊相位和連續(xù)分布的解壓相位。參考光柵經(jīng)過傅里葉變換在頻域中提取出基頻分量，再經(jīng)過傅里葉逆變換將基頻轉(zhuǎn)換回時域，得到對畸變光柵進行同樣的操作，得到則折疊相位為

其中，為的共軛。由于反正切運算，相位被折疊在[-π,π]區(qū)間，折疊相位分布不連續(xù)，如圖2(a)所示。利用相位解壓算法，得到連續(xù)分布的解壓相位，如圖2(b)所示。

圖3所示為本發(fā)明中利用傅里葉輪廓法得到的深度輪廓圖，即投影儀像素和相機像素建立通信的過程。由于投影儀和相機建立的通信意味著投影儀上的每一點都映射到相機的對應點，因此通信是建立在三維物體深度的基礎上。

圖4所示為本發(fā)明在強照明下的飽和圖像和利用自適應光補償方法的補償結(jié)果圖。在強照明條件下，高反射率區(qū)域超過相機的采集范圍而呈現(xiàn)出高亮狀態(tài)，丟失細節(jié)信息，如圖4(a)所示。利用迭代算法

I_n+1(x,y)＝I_n(x,y)+h(x,y)(L_n(x,y)-p_n(x,y)) (5)

其中，I(x,y)為CCD相機采集物體表面的圖像，L(x,y)為投影儀投射在物體表面的圖像，h(x,y)為在坐標(x,y)處的物體深度。經(jīng)過連續(xù)的迭代，直到相機獲取的圖像達到要求，如圖4(b)所示。