基于顏色編碼三維測量的數(shù)字圖像處理

1、基于顏色編碼三維測量的數(shù)字圖像處理一顏色編碼利用條紋的顏色實現(xiàn)編碼就是顏色編碼法。顏色編碼法是空間編碼法的一種。基于由三色學說建立的RGB模型, 確定了一種彩色條紋組合編碼的方法。用作顏色編碼的顏色代碼可分為反射色和發(fā)光色兩種。反射色編碼必須在一定的照明條件下使用。如果只變換顏色的色調，一般只限于九種顏色，但如果與色調、明度、飽和度相配合，則可多達二十多種顏色。其中紅、橙、黃、綠，藍、紫等基本色是顏色編碼中最常用的顏色代碼。與其他編碼方式相比，顏色編碼所需的空間小，在搜尋，計數(shù)以及定性判斷作業(yè)中使用效果較好。但顏色編碼易受照明條件影響，而且不適用于有色覺缺陷的人。在設計和使用顏色編碼時要考慮照

2、明環(huán)境，顏色亮度、色碼大小和觀察距離等因素。彩色編碼原理 顏色編碼策略有很多種，各有優(yōu)缺點。好的編碼策略應該具有長的周期和較強的抗干擾能力。用彩色攝像機獲得的圖像中，紅、綠、藍3 種顏色相互獨立，稱為三原色。為了使測量系統(tǒng)具有一定的抗干擾能力，盡量使每一種顏色之間的差別達到最大。因此紅綠藍3 種顏色每種只取0 和255 兩個值。這時用3 種顏色進行組合，可以得到白、紅、綠、藍以及它們的補色黑、青、品、黃。如果用黑色做底色，為了減少色彩之間的相互干擾，底色條紋與彩色條紋的寬度比取2。為此，取紅、綠、藍以及它們的補色青、品、黃6 種顏色來生成編碼圖案。顏色編碼圖案如圖3所示。為了用有限的顏色獲得盡

3、可能多的彩色條紋，將相鄰的3 條顏色條紋組成一組，任意一組3 條條紋的顏色排列順序互不相同。二三維測量三維測量主要有接觸式和非接觸式兩種方法。三維接觸式測量方法是由傳統(tǒng)的探針式接觸測量方法發(fā)展而來的,目前三坐標測量機是該方法發(fā)展的成功典范和主要的使用工具;非接觸法測量三維工件方法主要是指光學方法。傳統(tǒng)的接觸測量方法中有測量力的存在,測量時間長,需要對測頭的半徑的補償,不能測量軟質材料等局限;光學的三維面形檢測,由于其非接觸、高準確度、易于自動控制等優(yōu)點,日益受到人們的重視。現(xiàn)有的方法包括莫爾條紋法、傅里葉變換輪廓術、位相測量輪廓術、光學三角測量法等。1.基于小波變換的三維測量方法一種新的基于小

4、波變換的三維測量方法。其主要目的在于精確得求解出條紋圖像的相位分布，由相位分布得到物體的三維形貌信息。其實現(xiàn)步驟為：將一幅黑白正弦條紋圖像投影到被測物體上。對采集到的變形條紋圖像逐行進行小波變換，通過檢測小波脊線求解相對相位分布，同時記錄小波脊線位置的小波變換尺度因子建立質量圖。根據(jù)質量圖將相對相位分布分成可靠性高低的兩個部分，可靠性高的部分采用掃描線算法直接進行相位展開，可靠性低的部分根據(jù)質量圖指導，采用洪水算法相位展開，得到條紋圖像的絕對相位分布。根據(jù)相位高度轉換公式由絕對相位分布獲取被測物體的三維信息本文方法誤差范圍是-25O5rad2.基于PSD的三維測量方法.一種基于PSD的三維測量

5、方法，其特征在于：使用由線陣PSD配合柱面鏡頭構成相機裝置觀測空間目標點P，得到空間點P在PSD相機的投影點u的位置信號。該位置信號可以唯一定義一個空間測量平面；當多個 PSD相機同時使用時，由單一空間點P所獲得的多個投影點u可以定義同樣多個測量面；這些面非平行，其交點就是該空間點P；在這些平面方程可以確定的條件下，則該空間點P的位置可以由所述平面定義的坐標系下計算出來；為實現(xiàn)上述三維定位，要先對所使用PSD相機進行標定，獲得參考坐標系與PSD投影點u的位置關系，當相機標定完成之后，再進行三維定位計算3. 莫爾條紋法提出了以計算機控制光柵產(chǎn)生莫爾條紋來測量物體三維形貌的新方法。利用計算機控制空

6、間光調制器（space light modulator.slm）產(chǎn)生可控制幅度及位相的理想光柵，將平行光波投影到待測物體上。其反射光通過參考光柵形成莫爾條紋，利用ccd接受并進行數(shù)字圖像處理，恢復出待測物體的三維形貌，對此方法進行了理論分析，推導出變形莫爾條紋與待測物形貌變化的關系式。利用MATLAB對此關系式進行仿真計算，其準確度可達0.011um理論分析了變形莫爾條紋與待測物形貌裱花的關系，利用MATLAB對此關系式進行仿真計算，仿真計算的準確度可達0.011um，證實此方法是可行的。4光學三維測量法光學三維測量法分為相移測量法，傅里葉輪廓術，相位測量輪廓術相移測量法是一種重要的三維測量方

7、法，它采用正弦光柵投影和相移技術，投影在物體上的光柵，根據(jù)物體的高度而產(chǎn)生變形，變形的光柵圖像叫做條紋圖，它包含了三維信息。相移法有多種方案，出現(xiàn)較早的N步法將投影到物體表面的正弦光柵條紋移動N次，每次移動的相位值為2N/(N+1)，從而得到N+1幅圖像。除此之外還有N段積分法，N+1步法，最小二乘法，Carre相移法等。相移法的有點事一種在時間軸上的逐點運算，不會造成全面影響，計算量少。另外，這種方法具有一定抗靜態(tài)噪聲的能力。缺點是不能消除條紋中高頻噪聲引起的誤差。再傳統(tǒng)相移系統(tǒng)中，精確移動光柵的需要增加了系統(tǒng)的復雜性。而在數(shù)字相移系統(tǒng)中，用軟件控制精確的實現(xiàn)相位移動。某些應用場合不允許測量

8、多幅圖像，但只要沒有以上限制，相移法仍是首選。由于測量系統(tǒng)的像差效應，透鏡的畸變效應，CCD的非線性效應及圖像采集板的量化效應等，都會給相移測量法帶來很復雜的非線性系統(tǒng)誤差，這些因素都降低了相移測量的測量精度。傅里葉輪廓術（FTP）傅里葉變換在信息光學中的作用和地位是大家所熟悉的，1983年MTakeda和KMuloh將傅里葉變換用于三維物體面形測量，提出傅里葉變換輪廓術(Fourier transform profilomctry,簡稱FTP)0,2936翊。該方法是將一維快速傅里葉變換用于結構光場三維面形測量，在初期，該方法通過投影系統(tǒng)將Ronchi光柵或正弦型光柵投影到彼測物體表面，攝像

9、系統(tǒng)獲取被物體高度分布調制的變形條紋。并由圖像采集系統(tǒng)將變形條紋送入計算機進行快速傅里葉變換，濾波和逆傅里葉變換，求解出物體的高度信息。l，系統(tǒng)框圖如圖l一3所示。與PMP中處理的變形條紋一樣，如式(11)，變形條紋的傅里葉變換頻譜分布可表示其中A(f,y)和Q(f,y)力分別表示a(x,y)和換。通過從頻域中濾出基頻分量并進行逆傅里葉變換可以計算出相位的分布，表示相位測量輪廓術(PMP)相位測量輪廓術26-291(Phase Measurement Profilometry，簡稱PMP)，是眾多的三維測量方法中的一種，由激光于涉計量發(fā)展而來，圖1-2是一種采用發(fā)散照明的PMP方法的光路圖。P

10、MP的基本思想就是將正弦光柵投影到三維待測的漫反射物體表面，從成像系統(tǒng)中獲取變形的光柵像；然后采用相移的方法得到多幀變形的條紋圖，通過這些變形條紋圖可以精確地計算物體上每一點由于高度變化引起的相位分布的變化，最后通過相位展開算法可精確地得到物體三維面形數(shù)據(jù)采用結構光照明方式，當一個正弦光柵被投影N-維漫反射物體表面時，從成像系統(tǒng)獲取的變形光柵像可以用下式表示：的傅里葉變其中a(x，y)是背景光場，b(x,y)力是物面非均勻反射率，a(x，y)/ b(x,y)是條紋的對比度，是由物體高度分布h(x,y)引起的相位調制，f0矗是投影光柵的基頻5 彩色編碼三維測量原理測量系統(tǒng)由數(shù)字投影儀DLP（Di

11、gital LightProcessing）5和彩色攝像機以及計算機組成。計算機用軟件產(chǎn)生顏色編碼圖案，送到DLP 上。DLP 將顏色編碼圖案投射到被測三維物體上，由彩色攝像機攝取圖像彩色編碼原理顏色編碼策略有很多種，各有優(yōu)缺點。好的編碼策略應該具有長的周期和較強的抗干擾能力。用彩色攝像機獲得的圖像中，紅、綠、藍3 種顏色相互獨立，稱為三原色。為了使測量系統(tǒng)具有一定的抗干擾能力，盡量使每一種顏色之間的差別達到最大。因此紅綠藍3 種顏色每種只取0 和255 兩個值。這時用3 種顏色進行組合，可以得到白、紅、綠、藍以及它們的補色黑、青、品、黃。如果用黑色做底色，為了減少色彩之間的相互干擾，底色條紋

12、與彩色條紋的寬度比取2。為此，取紅、綠、藍以及它們的補色青、品、黃6 種顏色來生成編碼圖案。顏色編碼圖案如圖3所示。為了用有限的顏色獲得盡可能多的彩色條紋，將相鄰的3 條顏色條紋組成一組，任意一組3 條條紋的顏色排列順序互不相同解碼原理圖像傳感器獲取被物體調制的編碼圖案，送到計算機中對圖像進行處理，可以得出像面上任意一點像素的顏色。根據(jù)這點所在條紋顏色以及這條條紋相鄰兩條紋顏色就可以確定該點所在條紋的位置。每條條紋的編碼值唯一地對應于一個投影角，根據(jù)測量原理，按公式(1)、(2)和(3)就可以求出該點的三維坐標確定了圖像上各個條紋的位置，就可以確定對于可測空間內被測景物上一切可測點的投射角。在

13、測量系統(tǒng)中，條紋的位置是從第一條條紋開始順序編號的。如圖4 所示，為投影儀在XO1Y平面上的投影若投影系統(tǒng)在XO1Y平面上的視場角為21，其光軸與O1X軸夾角為0，編碼圖案條紋總數(shù)為T，則像面上對應編碼圖案上第t 條條紋的投射角為：=0 +1 21t /T (4)根據(jù)系統(tǒng)數(shù)學模型，將投射角代入公式(1)、(2)和(3)即可計算出可測點的三維坐標。 優(yōu)點：采用顏色編碼技術只需拍攝一幅圖像就可以實現(xiàn)物體的三維測量，與點掃描和線掃描結構光法相比數(shù)據(jù)量少，速度快，可以實現(xiàn)在線檢測。這種編碼方法用6 種顏色的彩色條紋按著任意相鄰的3個條紋的顏色排列都是唯一的原則相互組合，生成空間周期為213 條條紋的編

14、碼圖案，空間周期遠大于其他編碼方案。彩色條紋只用RGB 分量的0 和255 上下兩個極限值，增加了條紋的抗干擾能力，且解碼比較容易實現(xiàn)。利用標志特征點，對大型物體表面進行分塊測量，結合邊緣檢測技術以及圓心檢測技術確定分割線，對物體的三維坐標進行分割、剪切與拼接，實現(xiàn)了大型物體三維測量。三數(shù)字圖像處理數(shù)字圖像處理是通過計算機對圖像進行去除噪聲、增強、復原、分割、提取特征等處理的方法和技術。數(shù)字圖像處理的產(chǎn)生和迅速發(fā)展主要受三個因素的影響：一是計算機的發(fā)展；二是數(shù)學的發(fā)展（特別是離散數(shù)學理論的創(chuàng)立和完善）;三是廣泛的農牧業(yè)、林業(yè)、環(huán)境、軍事、工業(yè)和醫(yī)學等方面的應用需求的增長。主要內容數(shù)字圖像處理主

15、要研究的內容有以下幾個方面：1） 圖像變換由于圖像陣列很大，直接在空間域中進行處理，涉及計算量很大。因此，往往采用各種圖像變換的方法，如傅立葉變換、沃爾什變換、離散余弦變換等間接處理技術，將空間域的處理轉換為變換域處理，不僅可減少計算量，而且可獲得更有效的處理（如傅立葉變換可在頻域中進行數(shù)字濾波處理）。目前新興研究的小波變換在時域和頻域中都具有良好的局部化特性，它在圖像處理中也有著廣泛而有效的應用。2） 圖像編碼壓縮圖像編碼壓縮技術可減少描述圖像的數(shù)據(jù)量（即比特數(shù)），以便節(jié)省圖像傳輸、處理時間和減少所占用的存儲器容量。壓縮可以在不失真的前提下獲得，也可以在允許的失真條件下進行。編碼是壓縮技術中

16、最重要的方法，它在圖像處理技術中是發(fā)展最早且比較成熟的技術。3） 圖像增強和復原圖像增強和復原的目的是為了提高圖像的質量，如去除噪聲，提高圖像的清晰度等。圖像增強不考慮圖像降質的原因，突出圖像中所感興趣的部分。如強化圖像高頻分量，可使圖像中物體輪廓清晰，細節(jié)明顯；如強化低頻分量可減少圖像中噪聲影響。圖像復原要求對圖像降質的原因有一定的了解，一般講應根據(jù)降質過程建立"降質模型"，再采用某種濾波方法，恢復或重建原來的圖像。4） 圖像分割圖像分割是數(shù)字圖像處理中的關鍵技術之一。圖像分割是將圖像中有意義的特征部分提取出來，其有意義的特征有圖像中的邊緣、區(qū)域等，這是進一步進行圖像識別

17、、分析和理解的基礎。雖然目前已研究出不少邊緣提取、區(qū)域分割的方法，但還沒有一種普遍適用于各種圖像的有效方法。因此，對圖像分割的研究還在不斷深入之中，是目前圖像處理中研究的熱點之一。5） 圖像描述圖像描述是圖像識別和理解的必要前提。作為最簡單的二值圖像可采用其幾何特性描述物體的特性，一般圖像的描述方法采用二維形狀描述，它有邊界描述和區(qū)域描述兩類方法。對于特殊的紋理圖像可采用二維紋理特征描述。隨著圖像處理研究的深入發(fā)展，已經(jīng)開始進行三維物體描述的研究，提出了體積描述、表面描述、廣義圓柱體描述等方法。6） 圖像分類（識別）圖像分類（識別）屬于模式識別的范疇，其主要內容是圖像經(jīng)過某些預處理（增強、復原

18、、壓縮）后，進行圖像分割和特征提取，從而進行判決分類。圖像分類常采用經(jīng)典的模式識別方法，有統(tǒng)計模式分類和句法（結構）模式分類，近年來新發(fā)展起來的模糊模式識別和人工神經(jīng)網(wǎng)絡模式分類在圖像識別中也越來越受到重視。 常用方法1）圖像變換：由于圖像陣列很大，直接在空間域中進行處理，涉及計算量很大。因此，往往采用各種圖像變換的方法，如傅立葉變換、沃爾什變換、離散余弦變換等間接處理技術，將空間域的處理轉換為變換域處理，不僅可減少計算量，而且可獲得更有效的處理（如傅立葉變換可在頻域中進行數(shù)字濾波處理）。目前新興研究的小波變換在時域和頻域中都具有良好的局部化特性，它在圖像處理中也有著廣泛而有效的應用。2 ）圖

19、像編碼壓縮：圖像編碼壓縮技術可減少描述圖像的數(shù)據(jù)量（即比特數(shù)），以便節(jié)省圖像傳輸、處理時間和減少所占用的存儲器容量。壓縮可以在不失真的前提下獲得，也可以在允許的失真條件下進行。編碼是壓縮技術中最重要的方法，它在圖像處理技術中是發(fā)展最早且比較成熟的技術。3 ）圖像增強和復原：圖像增強和復原的目的是為了提高圖像的質量，如去除噪聲，提高圖像的清晰度等。圖像增強不考慮圖像降質的原因，突出圖像中所感興趣的部分。如強化圖像高頻分量，可使圖像中物體輪廓清晰，細節(jié)明顯；如強化低頻分量可減少圖像中噪聲影響。圖像復原要求對圖像降質的原因有一定的了解，一般講應根據(jù)降質過程建立“降質模型”，再采用某種濾波方法，恢復或

20、重建原來的圖像。4 ）圖像分割：圖像分割是數(shù)字圖像處理中的關鍵技術之一。圖像分割是將圖像中有意義的特征部分提取出來，其有意義的特征有圖像中的邊緣、區(qū)域等，這是進一步進行圖像識別、分析和理解的基礎。雖然目前已研究出不少邊緣提取、區(qū)域分割的方法，但還沒有一種普遍適用于各種圖像的有效方法。因此，對圖像分割的研究還在不斷深入之中，是目前圖像處理中研究的熱點之一。5 ）圖像描述：圖像描述是圖像識別和理解的必要前提。作為最簡單的二值圖像可采用其幾何特性描述物體的特性，一般圖像的描述方法采用二維形狀描述，它有邊界描述和區(qū)域描述兩類方法。對于特殊的紋理圖像可采用二維紋理特征描述。隨著圖像處理研究的深入發(fā)展，已

21、經(jīng)開始進行三維物體描述的研究，提出了體積描述、表面描述、廣義圓柱體描述等方法。6 ）圖像分類（識別）：圖像分類（識別）屬于模式識別的范疇，其主要內容是圖像經(jīng)過某些預處理（增強、復原、壓縮）后，進行圖像分割和特征提取，從而進行判決分類。圖像分類常采用經(jīng)典的模式識別方法，有統(tǒng)計模式分類和句法（結構）模式分類，近年來新發(fā)展起來的模糊模式識別和人工神經(jīng)網(wǎng)絡模式分類在圖像識別中也越來越受到重視。 應用工具數(shù)字圖像處理的工具可分為三大類：第一類包括各種正交變換和圖像濾波等方法，其共同點是將圖像變換到其它域（如頻域）中進行處理（如濾波）后，再變換到原來的空間（域）中；第二類方法是直接在空間域中處理圖像，它包

22、括各種統(tǒng)計方法、微分方法及其它數(shù)學方法：第三類是數(shù)學形態(tài)學運算，它不同于常用的頻域和空域的方法，是建立在積分幾何和隨機集合論的基礎上的運算。由于被處理圖像的數(shù)據(jù)量非常大且許多運算在本質上是并行的，所以圖像并行處理結構和圖像并行處理算法也是圖像處理中的主要研究方向?；咎攸c（1）處理信息量很大數(shù)字圖像處理的信息大多是二維信息，處理信息量很大。如一幅256×256低分辨率黑白圖像，要求約64kbit的數(shù)據(jù)量；對高分辨率彩色512×512圖像，則要求768kbit數(shù)據(jù)量；如果要處理30幀/秒的電視圖像序列，則每秒要求500kbit22.5Mbit數(shù)據(jù)量。因此對計算機的計算速度、存

23、儲容量等要求較高。（2）占用頻帶較寬數(shù)字圖像處理占用的頻帶較寬。與語言信息相比，占用的頻帶要大幾個數(shù)量級。如電視圖像的帶寬約5.6MHz，而語音帶寬僅為4kHz左右。所以在成像、傳輸、存儲、處理、顯示等各個環(huán)節(jié)的實現(xiàn)上，技術難度較大，成本亦高，這就對頻帶壓縮技術提出了更高的要求。（3）各像素相關性大數(shù)字圖像中各個像素是不獨立的，其相關性大。在圖像畫面上，經(jīng)常有很多像素有相同或接近的灰度。就電視畫面而言，同一行中相鄰兩個像素或相鄰兩行間的像素，其相關系數(shù)可達0.9以上，而相鄰兩幀之間的相關性比幀內相關性一般說還要大些。因此，圖像處理中信息壓縮的潛力很大。（4）無法復現(xiàn)三維景物的全部幾何信息由于圖

24、像是三維景物的二維投影，一幅圖象本身不具備復現(xiàn)三維景物的全部幾何信息的能力，很顯然三維景物背后部分信息在二維圖像畫面上是反映不出來的。因此，要分析和理解三維景物必須作合適的假定或附加新的測量，例如雙目圖像或多視點圖像。在理解三維景物時需要知識導引，這也是人工智能中正在致力解決的知識工程問題。（5）受人的因素影響較大數(shù)字圖像處理后的圖像一般是給人觀察和評價的，因此受人的因素影響較大。由于人的視覺系統(tǒng)很復雜，受環(huán)境條件、視覺性能、人的情緒愛好以及知識狀況影響很大，作為圖像質量的評價還有待進一步深入的研究。另一方面，計算機視覺是模仿人的視覺，人的感知機理必然影響著計算機視覺的研究。例如，什么是感知的

25、初始基元，基元是如何組成的，局部與全局感知的關系，優(yōu)先敏感的結構、屬性和時間特征等，這些都是心理學和神經(jīng)心理學正在著力研究的課題。主要優(yōu)點1. 再現(xiàn)性好數(shù)字圖像處理與模擬圖像處理的根本不同在于，它不會因圖像的存儲、傳輸或復制等一系列變換操作而導致圖像質量的退化。只要圖像在數(shù)字化時準確地表現(xiàn)了原稿，則數(shù)字圖像處理過程始終能保持圖像的再現(xiàn)。2處理精度高按目前的技術，幾乎可將一幅模擬圖像數(shù)字化為任意大小的二維數(shù)組，這主要取決于圖像數(shù)字化設備的能力?，F(xiàn)代掃描儀可以把每個像素的灰度等級量化為16位甚至更高，這意味著圖像的數(shù)字化精度可以達到滿足任一應用需求。對計算機而言，不論數(shù)組大小，也不論每個像素的位數(shù)

26、多少，其處理程序幾乎是一樣的。換言之，從原理上講不論圖像的精度有多高，處理總是能實現(xiàn)的，只要在處理時改變程序中的數(shù)組參數(shù)就可以了?；叵胍幌聢D像的模擬處理，為了要把處理精度提高一個數(shù)量級，就要大幅度地改進處理裝置，這在經(jīng)濟上是極不合算的。3適用面寬圖像可以來自多種信息源，它們可以是可見光圖像，也可以是不可見的波譜圖像（例如X射線圖像、射線圖像、超聲波圖像或紅外圖像等）。從圖像反映的客觀實體尺度看，可以小到電子顯微鏡圖像，大到航空照片、遙感圖像甚至天文望遠鏡圖像。這些來自不同信息源的圖像只要被變換為數(shù)字編碼形式后，均是用二維數(shù)組表示的灰度圖像（彩色圖像也是由灰度圖像組合成的，例如RGB圖像由紅、綠

27、、藍三個灰度圖像組合而成）組合而成，因而均可用計算機來處理。即只要針對不同的圖像信息源，采取相應的圖像信息采集措施，圖像的數(shù)字處理方法適用于任何一種圖像。4靈活性高圖像處理大體上可分為圖像的像質改善、圖像分析和圖像重建三大部分，每一部分均包含豐富的內容。由于圖像的光學處理從原理上講只能進行線性運算，這極大地限制了光學圖像處理能實現(xiàn)的目標。而數(shù)字圖像處理不僅能完成線性運算，而且能實現(xiàn)非線性處理，即凡是可以用數(shù)學公式或邏輯關系來表達的一切運算均可用數(shù)字圖像處理實現(xiàn)。四基于顏色編碼三維測量的數(shù)字圖像處理方法攝像機獲得是二維圖像, 損失了深度信息, 如何從二維圖像中獲得深度信息是發(fā)展機 器視覺的關鍵。

28、提出一種顏色編碼技術實現(xiàn)物體的三維測量。這種編碼方案以紅、綠、藍三原色以及它們的補色黃、品、青6種顏色作為基本顏色, 按著任意相鄰的3個條紋顏色排列順序是唯一的方式組合, 構成了顏色編碼圖案, 并由投影儀投射到被測物體上。通過對攝像機拍攝的圖像進行解碼, 獲得物體的三維坐標。提出一種自適應二值化方法實現(xiàn)了彩色圖像的二值化處理。針對不同被測物體表面采用不同的插值方法, 提高了測量分辨力。設計了仿真測量系統(tǒng), 實驗結果顯示所用方法是可行的。三維測量的目的是通過深度圖像獲取三維物體的形狀、位置和姿態(tài), 實現(xiàn)對客觀世界的感知和理解。近年來, 國內外研究人員發(fā)展了很多種三維測量方法。因為結構光方法具有分

29、辨力高、速度快和易于實現(xiàn)的優(yōu)點而成為人們的研究熱點。以激光掃描為基礎的結構光法需要攝取多幅圖像才能得到三維物體形狀, 圖像的攝取時間長, 圖像的處理量大, 其測量速度在原理上受到限制, 滿足不了高速和實時測量的要求。編碼結構光恰好克服了點、線結構光的缺點, 不用掃描, 只需拍攝一幅圖像就可以獲得可測面上全部數(shù)據(jù), 采樣速度快。 采用顏色編碼結構光方法實現(xiàn)三維測量。這種方法利用顏色條紋的組合形成編碼圖案, 解決了Z. Jason GENG方法中由于相鄰顏色相互干擾引起的解碼困難問題。顏色編碼三維測量系統(tǒng)由數(shù)字投影儀DLP( DigitalLight Processing)和彩色攝像機以及計算機組

30、成。計算機用軟件產(chǎn)生顏色編碼圖案, 送到DLP上。DLP將顏色編碼圖案投射到被測三維物體上, 由彩色攝像機攝取圖像并送到計算機中。計算機對獲得的彩色圖像進行圖像處理, 如彩色圖像的二值化處理, 彩色條紋中心像素的提取, 圖像的解碼以及插值處理等, 最后得到圖像上各像素點的三維坐標。1 顏色編碼原理利用條紋的顏色實現(xiàn)編碼就是顏色編碼法, 顏色編碼法是空間編碼法的一種?；谟扇珜W說建立的RGB模型, 確定了一種彩色條紋組合編碼的方法。即紅綠藍三種顏色每種只取0,255兩個值。用三種顏色進行組合, 可以得到白、紅、綠、藍以及它們的補色黑、青、品、黃。取紅、綠、藍以及它們的補色青、品、黃6種顏色來生

31、成編碼圖案, 將相鄰的三條顏色條紋組成一組, 任意一組三條條紋的顏色排列順序都是不同的,這樣可以得到盡可能多的彩色條紋。為了減少色彩之間的相互干擾, 用黑色做底色, 底色條紋與彩色條紋的寬度比取2。顏色編碼圖案如圖1所示用投影儀將上述編碼圖案投射到被測物體上, 攝像機拍攝被物體調制了的條紋圖像。將拍攝的圖像解碼后就可以利用結構光法三維測量的基本公式( 1)、( 2)和( 3), 求得各點的三維坐標值X、Y和Z。式中, f 是攝像機鏡頭焦距, f、B、0 是標定常數(shù), x0, y0 是攝像機的CCD上對應像點的坐標, 是投影角。2 解碼原理將攝像機拍攝到的圖像與原始編碼圖案進行比較,確定圖像上各

32、條紋在原始編碼圖案中的位置, 以得到各條紋的投影角。這就是圖像的解碼。確定了圖像上各個條紋的位置, 就可以確定對于可測空間內被測景物上一切可測點的投射角。在測量系統(tǒng)中, 條紋的位置是從第一條條紋開始順序編號的。如圖2所示, 為投影儀在XO1Y平面上的投影。若投影系統(tǒng)在XO1Y平面上的視場角為21, 其光軸與O1X軸夾角為0, 編碼圖案條紋總數(shù)為則像面上對應編碼圖案上第t條條紋的投射角為= 0 + 1 - 21 t /T ( 4)據(jù)此, 可以確定圖像上所有條紋的投影角3 彩色圖像自適應二值化方法由于顏色條紋之間的相互干擾, 攝像機拍攝得到的彩色圖像RGB 分量在0到255之間變化。圖像的顏色與編

33、碼圖案上的顏色不匹配, 無法實現(xiàn)解碼。為了實現(xiàn)顏色解碼, 需要對彩色圖像進行二值化處理, 即將彩色圖像中RGB分量進行0與255二值化。投射到物體上的編碼圖案是彩色圖像, 彩色圖像中有三個分量RGB, 令像素點的RGB分量中最小分量為0, 另外兩個分量以其相對差作為閾值來判定它們的取值。這個閾值能夠適應RGB 分量從0到255區(qū)間的任意顏色, 具有自適應性即彩色圖像自適應閾值二值化的方法。設原始彩色圖像中第i行、第j 列像素的RGB 值分別為r( i, j )、g ( i, j ) 、b( i, j), 二值化后彩色圖像中第i行、第j列像素的R、G、B 值分別為R ( i, j )、G ( i

34、, j ) 、B ( i, j)。二值化處理前對彩色圖像濾波, 濾掉噪聲信號。采用固定閾值濾波法。設固定閾值為a, 如果r ( i, j)、g ( i, j) 、b ( i, j) 三個分量都小于閾值a, 則有濾波后進行二值化處理。令RGB分量中值最小的分量為0, 即m in r( i, j), g ( i, j), b ( i, j) = 0另外兩個較大分量, 再經(jīng)過進一步比較, 最終將其二值化。這樣確定的閾值能夠適應RGB 分量從0到255區(qū)間的任意顏色, 具有自適應性。圖3是攝像機拍攝的原始圖像, 圖4是二值化處理后的圖像。4 圖像插值解碼確定了各條紋中心像素的投影角, 但條紋是由寬度的

35、。每個條紋象素數(shù)為幾個到幾十個不等, 條紋之間還有底色, 解碼并不能獲得這些像素對應的投影角。插值是在正確解碼基礎上進行的, 目的是獲得圖像上每個像素的投影角。插值方法有很多種, 根據(jù)被測物體的形狀不同, 采用不同的插值方法。1 分段線性插值對于平面的被測物體, 采用分段線性插值。設圖像上某行第i個條紋中心像素表示為( xi, i ), 其中, x i 為該行上條紋的序號, i 為該條紋中心像素對應的投影角, i為條紋在該行上的序號i= 1, 2, n, n 為該行條紋總數(shù)。每兩個相鄰條紋中心像素作為分段的兩個端點, 其線性插值方程如式( 7)所示。式中j為像素在該段中序號, j= 1, 2, m, m 為該段中像素總數(shù)。利用式( 7)可得每個像素的投影角, 代入式( 1) ( 3)即可求得每個像素對應點的三維坐標x, y, z。2 三次樣條插值如果被測物體表面為曲面, 采用三次樣條插值。設三次樣條函數(shù)為S (x ), 則其滿足 ( 1) S ( xi ) = i, i= 0, 1, n;( 2)在區(qū)間 x1, xn 上, S ( x )具有連續(xù)的二階導數(shù);( 3)在區(qū)間 xi, x i+ 1 ( i= 1, 2, , n - 1)上, S ( x ) 是x 的三次多項式。求出每兩條紋中心像素區(qū)間三次樣條插值表達式, 便可得到每個像素