一种基于光谱分析的高清图像动态采集方法技术

本发明专利技术一种基于光谱分析的高清图像动态采集方法属于计算机视觉测量技术领域，涉及一种基于光谱选择的高反光分离方法以及基于摄像机曝光参数时控的高清图像动态采集方法。该方法首先建立光条图像质量评价准则，获得满足光条特征信息提取要求的图像平均灰度阈值范围；对多光源信息进行光谱分析，基于特征光和环境光的光谱差异分离出高亮度的环境光；通过实时调节摄像机的曝光时间，控制摄像机的采集光量，在整体线激光扫描测量过程中得到亮度基本一致，满足光条特征信息提取的高质量序列图像。该方法能在三维形貌测量过程中有效地获得高质量的光条特征图像，得到的光条序列图像质量好、特征清晰、无强光干扰，可以满足高精度图像特征的提取。

【技术实现步骤摘要】
一种基于光谱分析的高清图像动态采集方法
本专利技术属于计算机视觉测量
，涉及一种基于光谱选择的高反光分离方法以及基于摄像机曝光参数时控的高清图像动态采集方法。
技术介绍
大型飞机的制造发展对国家经济和国防安全的发展至关重要。其中，其大型零构件制造和装配精度是大型飞机质量和性能的重要保障。碳纤维复合材料具有质量轻、强度高等特点，面对现代大型飞机的轻质量高性能的要求，碳纤维复合材料最为新型现代大型飞机制造的首选材料。但是由于复合材料的制造和加工仍存在许多问题，其几何尺寸信息难以得到高精度的保障。因此，大型零构件装配研究对于飞机性能的保证至关重要。其中，装配过程中形面尺寸的数据测量是装配性能研究的重要支撑数据。视觉测量具有非接触性、大信息、测量速度快等优势，已广泛运用在航天航空大型零件测量中。但是由于视觉测量方法的精度易受视场大小、现场光照环境、现场不定干扰因素影响，降低了大型零构件形面尺寸测量的精度。例如，被测量物体往往尺度很大，扫描光条在不同位置其灰度分布特性很不一致，而且测量现场往往光照环境复杂，被测物存在高反光现象，淹没部分光条特征信息，从而严重影响光条的提取效率和提取精度。姜宏志，赵慧洁等人发表的期刊文献《用于强反射表面形貌测量的投影栅相位法》，光学精密工程，2010,18(9):2002-2008中提出在条纹投射与图像采集步骤中加入亮暗条纹投射、多曝光时间采集图像和图像合成等技术，解决条纹图像饱和或过暗导致的测量失效问题实现强反射表面的三维形貌测量；此方法采用投影光条进行三维形貌的测量，其成像质量难以得到保证；Richard在发表的期刊文献《Adaptiveoptical3D-measurementwithstructuredlight》,SPIE,1999，3824:169-178中为解决强反光问题，利用被测物表面在不同角度下反光区域不同的特性，避开镜面反射区域，利用漫反射进行多角度局部测量，最后整体拼接完成被测表面的整体测量；此方法测量过程繁琐，且在整体拼接时会引入误差，从而降低测量精度。采用控制摄像机光圈大小进行图像采集也是复杂光照条件下进行图像采集的有效解决方案之一。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术难题是针对大型复合材料构件表面双目立体视觉扫描测量过程中在复杂光照环境下获得特征图像质量较差、特征不清晰、以及特征缺失等难题，专利技术了一种基于光谱分析的高清图像动态采集方法。即在线激光扫描测量过程中，通过基于光谱选择的高反光分离方法滤掉测量环境中的高反光干扰部分，进而采用实时调整摄像机曝光参数的方式来控制采集的扫描图像中光条灰度大小，使得在整个测量过程中序列图像光条灰度大小基本一致且满足精确提取光条信息的要求，为实现大型表面三维形貌的精确测量奠定基础。该方法能在三维形貌测量过程中有效地获得高质量的光条特征图像，得到的光条序列图像质量好、特征清晰、无强光干扰。本专利技术采用的技术方案是一种基于光谱分析的高清图像动态采集方法，其特征是，该方法首先建立光条图像质量评价准则，获得满足光条特征信息提取要求的图像平均灰度阈值范围；对现场测量环境下的多光源信息进行光谱分析，基于特征光和环境光的光谱差异分离出高亮度的环境光；再通过实时调节摄像机的曝光时间，控制摄像机的采集光量进行线激光扫描图像动态采集，从而在整体线激光扫描测量过程中得到亮度基本一致且满足光条特征信息提取的高质量序列图像；方法具体步骤如下：第一步建立光条图像质量评价准则以光条横截面平均灰度来表征光条图像的质量，建立图像质量评价准则如下：其中，I表示图像的光条横截面平均灰度分布，而(Ia,Ib)为高质量光条图像的光条横截面平均灰度分布区间；当Ia<I<Ib,认为光条图像质量较好，可提取出精确的光条特征信息；当I≤Ia或I≥Ib，认为光条图像质量较差，需要在图像采集阶段通过实时调节曝光参数的方式进行控制，使得其采集的光条图像满足高质量要求，进而提取精确的光条特征信息；第二步基于光谱选择的高反光分离方法1)多光源环境光照强度差异模型对摄像机采集的激光与环境光强度差异性进行分析；综合考虑测量现场环境中照明光源、太阳光和投射激光的光照特性以及摄像机采集芯片的感光特性，建立多光源环境光照强度差异模型如下：Δ(λ)＝ηc(λ)×(Elas(λ)-Eenv(λ))(2)其中，ηc(λ)为相机在不同波长λ下的量子效率，Elas(λ)、Eenv(λ)分别为特征激光、环境干扰光在不同波长λ下的光照强度，则Δ(λ)为摄像机感光芯片接收到的激光和环境光强度差异性的表征；2)基于光谱选择确定最佳采集波长利用摄像机感光芯片接收到的激光和环境光强度差异性最大时的有效波长进行图像采集，获得特征清晰度最高的光条图像；对多光源环境光照强度差异模型进行最优化求解如下：其中，根据摄像机感光特性通常选择在可见光范围内进行图像采集，即采集波长在λ∈(380,760)范围内进行光谱选择，λ0为最优化求解得到的最佳采集波长，此时特征激光与环境光的光强差异较大，且相机采集的亮度最高；因此，为获得特征清晰的光条图像，选择λ0±δλ的滤波通道采集图像信息，有效分离测量现场高亮反光，获得有效的光条特征图像；第三步摄像机曝光参数实时控制方法1)预扫描建立光条灰度时变模型采用一定的转速ω预扫描被测物表面，利用高反光分离后的摄像机以一定适当的曝光时间参数t0进行激光扫描序列图像采集；分别对每张序列图像中的激光光条做灰度分析，计算每条光条的平均灰度值Ii，对应序列图像的采集位置i建立光条扫描灰度时变模型如下Ii＝f(i)(4)其中，f为光条平均灰度Ii与序列图像采集位置i的函数关系，由被测物表面激光预扫描实验得到；2)曝光时间实时控制参数确定光条的平均灰度由摄像机的单位时间进光量Ei与采集曝光时间t决定，可如下表示因此，由预扫描光条灰度时变关系可得不同位置i光条平均灰度Ii＝f(i)＝Eit0(6)故在不同位置i摄像机的进光量Ei可表示为Ei＝f(i)/t0(7)因此基于光条质量评价准则(1)可得其中，为正式激光扫描测量时摄像机采集得到的光条图像中光条的平均灰度值；以满足高质量特征图像为条件，结合公式(7)和(8)计算可得不同采集位置i摄像机曝光时间ti应实时控制在以下范围即以高反光分离后的摄像机进行第i张光条图像采集时，其摄像机曝光参数控制在范围可最终获得特征清晰且亮度均匀的序列光条扫描图像，完成大视场测量过程中高清晰图像的采集。本专利技术的有益效果是本专利技术采用基于光谱选择的高反光分离方法滤去测量现场中的高反光干扰，能在三维形貌测量过程中有效地获得高质量的光条特征图像，得到的光条序列图像质量好、特征清晰、无强光干扰，满足高精度图像特征的提取。附图说明图1为扫描光条动态采集示意图。图中，1-被测物体表面，2-激光器，3-摄像机，A-光条扫描测量过程中初始图像采集位置，B-第i张图像的光条位置，C-终止图像采集位置。图2为高清图像动态采集方法流程图。图3为摄像机感光特性示意图。图中，1代表黑白摄像机量子转换效率曲线，同理，2,3,4,代表彩色摄像机量子转换效率曲线，横坐标代表波长，纵坐标代表曲线1,2,3,4的量子转换效率，a代表激光器入射光照强度曲线，b代表环境光光照强度曲线。图4为基于光谱选本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于光谱分析的高清图像动态采集方法，其特征是，该方法首先建立光条图像质量评价准则，获得满足光条特征信息提取要求的图像平均灰度阈值范围；对现场测量环境下的多光源信息进行光谱分析，基于特征光和环境光的光谱差异分离出高亮度的环境光；再通过实时调节摄像机的曝光时间，控制摄像机的采集光量进行线激光扫描图像动态采集，从而在整体线激光扫描测量过程中得到亮度基本一致且满足光条特征信息提取的高质量序列图像；方法具体步骤如下：第一步建立光条图像质量评价准则以光条横截面平均灰度来表征光条图像的质量，建立图像质量评价准则如下：{Ia<I<Ib,good qualityI≤Iaor I≤Ib,poor quality---(1)]]>其中，I表示图像的光条横截面平均灰度分布，而(Ia,Ib)为高质量光条图像的光条横截面平均灰度分布区间；当Ia<I<Ib,认为光条图像质量较好，可提取出精确的光条特征信息；当I≤Ia or I≥Ib，认为光条图像质量较差，需要在图像采集阶段通过实时调节曝光参数的方式进行控制，使得其采集的光条图像满足高质量要求，进而提取精确的光条特征信息；第二步基于光谱选择的高反光分离方法1)多光源环境光照强度差异模型对摄像机采集的激光与环境光强度差异性进行分析；综合考虑测量现场环境中照明光源、太阳光和投射激光的光照特性以及摄像机采集芯片的感光特性，建立多光源环境光照强度差异模型如下：Δ(λ)＝ηc(λ)×(Elas(λ)‑Eenv(λ))  (2)其中，ηc(λ)为相机在不同波长λ下的量子效率，Elas(λ)、Eenv(λ)分别为特征激光、环境干扰光在不同波长λ下的光照强度，则Δ(λ)为摄像机感光芯片接收到的激光和环境光强度差异性的表征；2)基于光谱选择确定最佳采集波长利用摄像机感光芯片接收到的激光和环境光强度差异性最大时的有效波长进行图像采集，获得特征清晰度最高的光条图像；对多光源环境光照强度差异模型进行最优化求解如下：λ0=maxλ∈(380,760)Δ(λ)---(3)]]>其中，根据摄像机感光特性通常选择在可见光范围内进行图像采集，即采集波长在λ∈(380,760)范围内进行光谱选择，λ0为最优化求解得到的最佳采集波长，此时特征激光与环境光的光强差异较大，且相机采集的亮度最高；因此，为获得特性清晰的光条图像，选择λ0±δλ的滤波通道采集图像信息，有效分离测量现场高亮反光，获得有效的光条特征图像；第三步摄像机曝光参数实时控制方法1)预扫描建立光条灰度时变模型采用一定的转速ω预扫描被测物表面，利用高反光分离后的摄像机以一定适当的曝光时间参数t0进行激光扫描序列图像采集；分别对每张序列图像中的激光光条做灰度分析，计算每条光条的平均灰度值Ii，对应序列图像的采集位置i建立光条扫描灰度时变模型如下Ii＝f(i)  (4)其中，f为光条平均灰度Ii与序列图像采集位置i的函数关系，由被测物表面激光预扫描实验得到；2)曝光时间实时控制参数确定光条的平均灰度由摄像机的单位时间进光量Ei与采集曝光时间t决定，可如下表示Ii=∫0tEidt=Eit---(5)]]>因此，由预扫描光条灰度时变关系可得不同位置i光条平均灰度Ii＝f(i)＝Eit0  (6)故在不同位置i摄像机的进光量Ei可表示为Ei＝f(i)/t0  (7)因此基于光条质量评价准则(1)可得Ia<I^i=∫0tiEidt=Eiti<Ib---(8)]]>其中，为正式激光扫描测量时摄像机采集得到的光条图像中光条的平均灰度值；以满足高质量特征图像为条件，结合公式(7)和(8)计算可得不同采集位置i摄像机曝光时间ti应实时控制在以下范围Iaf(i)t0<ti<Ibf(i)t0---(9)]]>即以高反光分离后的摄像机进行第i张光条图像采集时，其摄像机曝光参数控制在范围可最终获得特征清晰且亮度均匀的序列光条扫描图像，完成大视场测量过程中高清晰图像的采集。...

【技术特征摘要】
1.一种基于光谱分析的高清图像动态采集方法，其特征是，该方法首先建立光条图像质量评价准则，获得满足光条特征信息提取要求的图像平均灰度阈值范围；对现场测量环境下的多光源信息进行光谱分析，基于特征光和环境光的光谱差异分离出高亮度的环境光；再通过实时调节摄像机的曝光时间，控制摄像机的采集光量进行线激光扫描图像动态采集，从而在整体线激光扫描测量过程中得到亮度基本一致且满足光条特征信息提取的高质量序列图像；方法具体步骤如下：第一步建立光条图像质量评价准则以光条横截面平均灰度来表征光条图像的质量，建立图像质量评价准则如下：其中，I表示图像的光条横截面平均灰度分布，而(Ia,Ib)为高质量光条图像的光条横截面平均灰度分布区间；当Ia<I<Ib,认为光条图像质量较好，可提取出精确的光条特征信息；当I≤Ia或I≥Ib，认为光条图像质量较差，需要在图像采集阶段通过实时调节曝光参数的方式进行控制，使得其采集的光条图像满足高质量要求，进而提取精确的光条特征信息；第二步基于光谱选择的高反光分离方法1)多光源环境光照强度差异模型对摄像机采集的激光与环境光强度差异性进行分析；综合考虑测量现场环境中照明光源、太阳光和投射激光的光照特性以及摄像机采集芯片的感光特性，建立多光源环境光照强度差异模型如下：Δ(λ)＝ηc(λ)×(Elas(λ)-Eenv(λ))(2)其中，ηc(λ)为相机在不同波长λ下的量子效率，Elas(λ)、Eenv(λ)分别为特征激光、环境干扰光在不同波长λ下的光照强度，则Δ(λ)为摄像机感光芯片接收到的激光和环境光强度差异性的表征；2)基于光谱选择确定最佳采集波长利用摄像机感光芯片接收到的激光和环境光强度差异性最大时的有效波长进行图像采集，获得特征清晰度最高的光条图像；对多光源环境光照强度差异模型进行最优化求解如下：

【专利技术属性】
技术研发人员：刘巍，高鹏，杨帆，张洋，李晓东，贾振元，高航，
申请(专利权)人：大连理工大学，
类型：发明
国别省市：辽宁;21