基于灰度约束的三维数字散斑的整像素搜索方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种基于灰度约束的三维数字散斑的整像素搜索方法及装置，该方法包括：按照待测物体的预置深度范围，计算投影校正后的该右散斑图像的视差约束范围，选取投影校正后的该左散斑图像的该散斑区域中像素点作为待测像素点，并在投影校正后的该右散斑图像上选取与该待测像素点位于相同行数且位于该视差约束范围内的待匹配像素点，通过对该待测像素点的灰度值和该待匹配像素点的灰度值进行灰度约束运算，从该待匹配像素点中选出匹配点，使得依据该匹配点与该待测像素点进行相关函数运算，得到整像素对应点，这样可以在极大程度上减少相关函数运算的运算次数，从而缩短运算时长，可以快速的搜索到整像素对应点，提高搜索对应点的效率。

Integer pixel searching method and device for 3D digital speckle based on gray constraint

The invention discloses a pixel three-dimensional digital speckle intensity constraint based search method and device, the method includes: according to the object to be measured in the preset depth range, calculated after correction of the right Projection Speckle Image parallax constraints, selected pixel projection correction after the speckle images of the left speckle regions as measured in pixels, and the speckle image on the right selection and the detected pixels in the same row number and matching pixels in the disparity constraint range projection correction, based on the measured gray value of the pixel and the pixel gray level matching the value of gray constraint operations, from the matching pixel in the selected matching points, which according to the matching points and the measured pixel correlation function calculation, get the whole pixel, which can greatly reduce The number of operations of the correlation function is reduced so as to shorten the operation time, and the corresponding points of the whole pixel can be quickly searched to improve the efficiency of searching corresponding points.

【技术实现步骤摘要】
基于灰度约束的三维数字散斑的整像素搜索方法及装置
本专利技术属于图像处理领域，尤其涉及一种基于灰度约束的三维数字散斑的整像素搜索方法及装置。
技术介绍
数字散斑相关方法(DSCM，DigitalSpeckleCorrelationMethod)是日本的Yamaguchi和美国的Peters等人分别独立提出的，其基本原理是利用区域灰度相似性搜索对应点，从而实现物体位移和变形的测量。经典的数字散斑相关搜索方法有双参数法、粗细搜索法、十字搜索法等。传统的数字散斑相关方法只能测量面内位移，所以其只适用于二维变形场的测量。随着立体视觉技术的发展，将其与数字散斑相关方法相结合，可用于三维物体的轮廓测量和变形测量，称为三维数字散斑相关方法。该三维数字散斑相关方法的基本过程是首先使用数字散斑相关方法搜索到整像素级的对应点，然后使用亚像素优化方法得到更精确的亚像素对应点位置，再使用双目立体视觉重建得到三维物体的三维坐标。因此搜索整像素级的对应点的过程是直接影响后续重建三维物体的三维坐标，搜索整像素级的对应点的过程显得尤为重要。现有的整像素对应点的搜索方法，通常利用双目立体视觉的极线约束，将相关搜索从二维约束到一维，即将对应点的搜索限制在极线上，而非整个图像上，从而可以适当的提高搜索效率。由于原始极线是倾斜的，相关搜索不方便，而且虽然增加了搜索限制，但是依然需要对搜索限制内的待匹配点进行相关函数运算，该搜索的计算量依然很庞大，耗费了大量的时间，搜索效率依然不高，进而影响建立三维物体的三维坐标的效率。
技术实现思路
本专利技术提供一种基于灰度约束的三维数字散斑的整像素搜索方法及装置，旨在解决由于现有的整像素对应点的搜索方法依然需要通过大量的计算搜索对应点，进而导致耗时长，搜索效率低的问题。本专利技术提供的一种基于灰度约束的三维数字散斑的整像素搜索方法，包括：通过投影装置向待测物体表面投影随机数字散斑图案，通过放置于所述投影装置两侧的成像装置分别采集带有所述待测物体的左、右散斑图像；通过为所述左、右散斑图像中每个像素点设置的邻域子窗口计算每个像素点对应的平均差值，并将所述平均差值大于预置数值的像素点所形成的区域作为散斑区域，将所述散斑区域即为物体区域，分别在所述左、右散斑图像中划分出所述物体区域和背景区域；分别提取划分后的所述左、右散斑图像中的第一极线和第二极线，校正所述第一极线平行于划分后的所述左散斑图像所在坐标系的横轴，以及校正所述第二极线平行于划分后的所述右散斑图像所在坐标系的横轴，并校正所述第一极线和所述第二极线为位于同一水平线的直线，得到投影校正后的所述左散斑图像和投影校正后的所述右散斑图像；按照所述待测物体的预置深度范围，计算投影校正后的所述右散斑图像的视差约束范围；选取投影校正后的所述左散斑图像的所述散斑区域中像素点作为待测像素点，并在投影校正后的所述右散斑图像上选取与所述待测像素点位于相同行数且位于所述视差约束范围内的待匹配像素点，通过对所述待测像素点的灰度值和所述待匹配像素点的灰度值进行灰度约束运算，从所述待匹配像素点中选出匹配点，使得依据所述匹配点与所述待测像素点进行相关函数运算，得到整像素对应点。本专利技术提供的一种基于灰度约束的三维数字散斑的整像素搜索装置，包括：采集模块，用于通过投影装置向待测物体表面投影随机数字散斑图案，通过放置于所述投影装置两侧的成像装置分别采集带有所述待测物体的左、右散斑图像；图像处理模块，用于执行以下步骤：通过为所述左、右散斑图像中每个像素点设置的邻域子窗口计算每个像素点对应的平均差值，并将所述平均差值大于预置数值的像素点所形成的区域作为散斑区域，将所述散斑区域即为物体区域，分别在所述左、右散斑图像中划分出所述物体区域和背景区域；分别提取划分后的所述左、右散斑图像中的第一极线和第二极线，校正所述第一极线平行于划分后的所述左散斑图像所在坐标系的横轴，以及校正所述第二极线平行于划分后的所述右散斑图像所在坐标系的横轴，并校正所述第一极线和所述第二极线为位于同一水平线的直线，得到投影校正后的所述左散斑图像和投影校正后的所述右散斑图像；按照所述待测物体的预置深度范围，计算投影校正后的所述右散斑图像的视差约束范围；选取投影校正后的所述左散斑图像的所述散斑区域中像素点作为待测像素点，并在投影校正后的所述右散斑图像上选取与所述待测像素点位于相同行数且位于所述视差约束范围内的待匹配像素点，通过对所述待测像素点的灰度值和所述待匹配像素点的灰度值进行灰度约束运算，从所述待匹配像素点中选出匹配点，使得依据所述匹配点与所述待测像素点进行相关函数运算，得到整像素对应点。本专利技术提供的基于灰度约束的三维数字散斑的整像素搜索方法及装置，通过投影装置向待测物体表面投影随机数字散斑图案，通过放置于该投影装置两侧的成像装置分别采集带有该待测物体的左、右散斑图像，通过为该左、右散斑图像中每个像素点设置的邻域子窗口计算每个像素点对应的平均差值，并将该平均差值大于预置数值的像素点所形成的区域作为散斑区域，将该散斑区域即为物体区域，分别在该左、右散斑图像中划分出该物体区域和背景区域，分别提取划分后的该左、右散斑图像中的第一极线和第二极线，校正该第一极线平行于划分后的该左散斑图像所在坐标系的横轴，以及校正该第二极线平行于划分后的该右散斑图像所在坐标系的横轴，并校正该第一极线和该第二极线为位于同一水平线的直线，得到投影校正后的该左散斑图像和投影校正后的该右散斑图像，其中该第一极线和该第二极线为共轭极线，按照该待测物体的预置深度范围，计算投影校正后的该右散斑图像的视差约束范围，选取投影校正后的该左散斑图像的该散斑区域中像素点作为待测像素点，并在投影校正后的该右散斑图像上选取与该待测像素点位于相同行数且位于该视差约束范围内的待匹配像素点，通过对该待测像素点的灰度值和该待匹配像素点的灰度值进行灰度约束运算，从该待匹配像素点中选出匹配点，使得依据该匹配点与该待测像素点进行相关函数运算，得到整像素对应点，这样通过算出的视差约束范围可以减少部分的计算量，再通过灰度约束运算进一步排除视差约束范围内不需要进行相关函数运算的待匹配点，相较于现有技术可以在极大程度上减少相关函数运算的运算次数，从而缩短相关函数运算的时长，可以快速的搜索到整像素的对应点，提高了搜索该对应点的效率，从而可以提高建立三维物体的三维坐标的效率。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例。图1是本专利技术第一实施例提供的基于灰度约束的三维数字散斑的整像素搜索方法的实现流程示意图；图2是本专利技术实施例提供的投影装置和成像装置的位置示意图；图3是本专利技术实施例提供的左散斑图像的示意图；图4是本专利技术实施例提供的投影校正前的左散斑图像和右散斑图像的示意图；图5是本专利技术实施例提供的投影校正后的左散斑图像和右散斑图像的示意图；图6是本专利技术实施例提供的投影校正后右散斑图像中沿着水平极线(第二极线)搜索整像素对应点的示意图；图7是本专利技术实施例提供的投影校正后的右散斑图像中沿着该视差约束范围内的水平极线(第二极线)搜索整像素对应点的示意图；图8是本专利技术第二实施例提供的基于灰度约本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于灰度约束的三维数字散斑的整像素搜索方法，其特征在于，包括：通过投影装置向待测物体表面投影随机数字散斑图案，通过放置于所述投影装置两侧的成像装置分别采集带有所述待测物体的左、右散斑图像；通过为所述左、右散斑图像中每个像素点设置的邻域子窗口计算每个像素点对应的平均差值，并将所述平均差值大于预置数值的像素点所形成的区域作为散斑区域，将所述散斑区域即为物体区域，分别在所述左、右散斑图像中划分出所述物体区域和背景区域；分别提取划分后的所述左、右散斑图像中的第一极线和第二极线，校正所述第一极线平行于划分后的所述左散斑图像所在坐标系的横轴，以及校正所述第二极线平行于划分后的所述右散斑图像所在坐标系的横轴，并校正所述第一极线和所述第二极线为位于同一水平线的直线，得到投影校正后的所述左散斑图像和投影校正后的所述右散斑图像；按照所述待测物体的预置深度范围，计算投影校正后的所述右散斑图像的视差约束范围；选取投影校正后的所述左散斑图像的所述散斑区域中像素点作为待测像素点，并在投影校正后的所述右散斑图像上选取与所述待测像素点位于相同行数且位于所述视差约束范围内的待匹配像素点，通过对所述待测像素点的灰度值和所述待匹配像素点的灰度值进行灰度约束运算，从所述待匹配像素点中选出匹配点，使得依据所述匹配点与所述待测像素点进行相关函数运算，得到整像素对应点。...

【技术特征摘要】
1.一种基于灰度约束的三维数字散斑的整像素搜索方法，其特征在于，包括：通过投影装置向待测物体表面投影随机数字散斑图案，通过放置于所述投影装置两侧的成像装置分别采集带有所述待测物体的左、右散斑图像；通过为所述左、右散斑图像中每个像素点设置的邻域子窗口计算每个像素点对应的平均差值，并将所述平均差值大于预置数值的像素点所形成的区域作为散斑区域，将所述散斑区域即为物体区域，分别在所述左、右散斑图像中划分出所述物体区域和背景区域；分别提取划分后的所述左、右散斑图像中的第一极线和第二极线，校正所述第一极线平行于划分后的所述左散斑图像所在坐标系的横轴，以及校正所述第二极线平行于划分后的所述右散斑图像所在坐标系的横轴，并校正所述第一极线和所述第二极线为位于同一水平线的直线，得到投影校正后的所述左散斑图像和投影校正后的所述右散斑图像；按照所述待测物体的预置深度范围，计算投影校正后的所述右散斑图像的视差约束范围；选取投影校正后的所述左散斑图像的所述散斑区域中像素点作为待测像素点，并在投影校正后的所述右散斑图像上选取与所述待测像素点位于相同行数且位于所述视差约束范围内的待匹配像素点，通过对所述待测像素点的灰度值和所述待匹配像素点的灰度值进行灰度约束运算，从所述待匹配像素点中选出匹配点，使得依据所述匹配点与所述待测像素点进行相关函数运算，得到整像素对应点。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过对所述待测像素点的灰度值和所述待匹配像素点的灰度值进行灰度约束运算，从所述待匹配像素点中选出匹配点包括：计算所述待测像素点的灰度值和所述待匹配像素点的灰度值之间的差值的绝对值，将所述绝对值与灰度约束阈值进行比较；若所述绝对值小于所述灰度约束阈值，则选取所述绝对值对应的待匹配像素点作为匹配点；其中所述灰度约束运算的公式为：|g(x′,y′)-f(x,y)|＜threshold，f(x,y)为所述待测像素点的灰度值，g(x′,y′)为与所述待测像素点位于相同行数且位于所述视差约束范围内的待匹配像素点的灰度值，threshold为灰度约束阈值。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述通过为所述左、右散斑图像中每个像素点设置的邻域子窗口计算每个像素点对应的平均差值包括：分别在所述左散斑图像和所述右散斑图像中选取目标像素点，并以所述目标像素点为中心点设置邻域子窗口，并计算所述邻域子窗口内所有像素点的灰度值的平均差值；计算平均差值的公式为：其中g(x,y)为所述邻域子窗口内所有像素点的灰度值，AD为所述平均差值。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述通过对所述待测像素点的灰度值和所述待匹配像素点的灰度值进行灰度约束运算，从所述待匹配像素点中选出匹配点，使得依据所述匹配点与所述待测像素点进行相关函数运算，得到整像素对应点之后还包括：提取投影校正后的所述左散斑图像中所述待测像素点，并对提取的所述待测像素点和灰度约束运算后选出的所述匹配点进行相关函数运算，算出相关系数；选取所述相关系数最大值对应的所述待测像素点作为所述整像素对应点；其中所述相关函数运算公式为：其中C为所述相关系数，m为预置子窗口的边长，f(xi,yj)为在投影校正后的所述左散斑图像中以所述待测像素点为中心点的所述预置子窗口内的像素点的灰度值，g(xi′,y′j)为在投影校正后的所述右散斑图像中以所述匹配点为中心点的所述预置子窗口内的像素点的灰度值，和分别是投影校正后的所述左散斑图像和投影校正后的所述右散斑图像的所述预置子窗口内所有像素点的平均灰度值。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述按照所述待测物体的预置深度范围，计算投影校正后的所述右散斑图像的视差约束范围包括：按照所述待测物体的预置深度范围，选取距离投影校正后的所述左散斑图像中各像素点对应的最近点和...

【专利技术属性】
技术研发人员：彭翔，何进英，刘晓利，蔡泽伟，汤其剑，
申请(专利权)人：深圳大学，
类型：发明
国别省市：广东,44