条纹图像目标区域提取方法技术

本发明专利技术提供了一种条纹图像目标区域提取方法，通过进行条纹图像的目标区域提取；在所述目标区域提取的基础上，进行亚像素视差获取；在亚像素视差获取的基础上，通过视差滤波器进行视差过滤，以获得精确的视差；获得精确的视差后，通过标定参数计算三维点云，能够使点云的表面更加平滑。

Target Region Extraction from Stripe Image

【技术实现步骤摘要】
条纹图像目标区域提取方法
本专利技术涉及一种条纹图像目标区域提取方法
技术介绍
近年来光学三维测量技术发展迅速。立体匹配是保证测量系统精度的重要环节。基于特征的立体匹配、基于区域的立体匹配、基于相位的立体匹配等方法很多。随着DLP投影机的发展，相位测量轮廓术(PMP)成为应用最广泛的技术之一，具有测量精度高、测量速度快的优点。传统的基于相位的匹配用于全局搜索或极性方程。然而，这些方法费时且精度低。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种条纹图像目标区域提取方法。为解决上述问题，本专利技术提供一种条纹图像目标区域提取方法，包括：进行条纹图像的目标区域提取；在所述目标区域提取的基础上，进行亚像素视差获取；在亚像素视差获取的基础上，通过视差滤波器进行视差过滤，以获得精确的视差；获得精确的视差后，通过标定参数计算三维点云。进一步的，在上述方法中，进行条纹图像的目标区域提取，包括：条纹图像的强度写为：I1(x,y)＝Ia(x,y)+Im(x,y)cos(φ(x,y))I2(x,y)＝Ia(x,y)+Im(x,y)cos(φ(x,y)+π/2)I3(x,y)＝Ia(x,y)+Im(x,y)cos(φ(x,y)+π)I4(x,y)＝Ia(x,y)+Im(x,y)cos(φ(x,y)+3π/2)(1)其中，Ia(x,y)表示环境光的强度，Im(x,y)表示调制强度，φ(x,y)是展开相位，从公式(1)中，Ia(x,y)和Im(x,y)描述为：Ia(x,y)＝(I1+I2+I3+I4)/4Im(x,y)＝(((I4-I2)^2+(I1-I3)^2)^0.5)/2(2)共生矩阵定义为：其中，Cij表示在Im中具有i值以及在Ia中具有j值的像素总数，Pij是概率值，(s,t)是将矩阵分为四个象限的阈值(R1,R2,R3和R4)，；为了获得最佳阈值，确保方程(4)的最小值；其中，QR1,QR2,QR3和QR4定义如下：QR1(s,t)＝PR1/(s+1)(t+1)0≤i≤s,0≤j≤tQR2(s,t)＝PR2/(t+1)(L1-s-1)s+1≤i≤L1-1,0≤j≤tQR3(s,t)＝PR3/(L2-t-1)(s+1)0≤i≤s,t+1≤j≤L2-1QR4(s,t)＝PR2/(L1-s-1)(L2-t-1)s+1≤i≤L1-1,t+1≤j≤L2-1(5)当阈值(s,t)求取时，建立一个共生掩模用于图像分割：将OTSU算法应用在强度图像Ia(x,y)中获取强度掩码值Maskia，如果共生矩阵和强度掩码都为真，则对象区域有效。进一步的，在上述方法中，在所述目标区域提取的基础上，进行亚像素视差获取，包括：立体校正后，左右两行相位图像平行于极外线；当在左行相位图像中选取一个点(xL,yL)，对应的右行相位图像的点为(xR,yR)，因为立体校正的原因，yR等于yL，在这种情况下，yR是固定一个像素，如果左行相位图像中选取的点(xL,yL)的相位值是对应的右相位图像的点的相位值满足方程(7)：基于方程(7)，获取关键点(i,j)和(i+1,j)，相应的横坐标由式(8)求得:另一种颜色的环绕点用于计算坐标,这两个因素被定义为：相应的纵坐标通过方程(11)得到:亚像素视差通过方程(12)得到:para_x＝xR-i’；para_y＝yR-j(12)。进一步的，在上述方法中，在亚像素视差获取的基础上，通过视差滤波器进行视差过滤，以获得精确的视差，包括：第一，用一个5×5的模板来判断孤立点，其中，从有效的对象区域中选择一个点(i,j)，像素点((i-2,j-2),(i-1,j-2),…(i+1,j+2),(i+2,j+2))确定点(i,j)的特性，如果点((i+m,j+n))是有效的，累计值增加1，然后对这些点的有效视差进行累积，得到视差的平均值，如果累计值大于10，且所选点的视差和平均值之间的差小于2，则保留该点，否则删除该点；第二，采用线性插值来消除视差。提取间距，将视差线分割成不同的部分，当断面长度小于10时，采用线性插值法，假设截面长度为n，两个端点的值为para(0)和para(n-1)，这个间隔的视差值定义为：进一步的，在上述方法中，获得精确的视差后，通过标定参数计算三维点云，包括：采用高斯平滑滤波器对点云进行平滑处理，得到了将匹配线划分为不同区段的区间，在每个区间中，从三个方向使用尺寸为5像素、标准偏差为0.8像素的一维高斯滤波器计算三维点云。与现有技术相比，本专利技术通过进行条纹图像的目标区域提取；在所述目标区域提取的基础上，进行亚像素视差获取；在亚像素视差获取的基础上，通过视差滤波器进行视差过滤，以获得精确的视差；获得精确的视差后，通过标定参数计算三维点云，能够使点云的表面更加平滑。附图说明图1是本专利技术一实施例的基于环境光调制的共生矩阵图；图2a是本专利技术一实施例的目标区域的提取中的条纹图案的图像；图2b是本专利技术一实施例的目标区域的提取中的包裹相位图像；图2c是本专利技术一实施例的目标区域的提取中的图像强度图；图2d是本专利技术一实施例的目标区域的提取中的共生掩码图；图2e是本专利技术一实施例的目标区域的提取中的强度掩码图；图2f是本专利技术一实施例的目标区域的提取中的分割的前景区域图；图3是本专利技术一实施例的获得亚像素坐标图。具体实施方式为使本专利技术的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本专利技术作进一步详细的说明。如图1所示，本专利技术提供一种条纹图像目标区域提取方法，包括：步骤S1，进行条纹图像的目标区域提取；在此，本专利技术采用四步相移法，条纹图像的强度可以写为：I1(x,y)＝Ia(x,y)+Im(x,y)cos(φ(x,y))I2(x,y)＝Ia(x,y)+Im(x,y)cos(φ(x,y)+π/2)I3(x,y)＝Ia(x,y)+Im(x,y)cos(φ(x,y)+π)I4(x,y)＝Ia(x,y)+Im(x,y)cos(φ(x,y)+3π/2)(1)其中，Ia(x,y)表示环境光的强度，Im(x,y)表示调制强度，φ(x,y)是展开相位，从公式(1)中，Ia(x,y)和Im(x,y)描述为：Ia(x,y)＝(I1+I2+I3+I4)/4Im(x,y)＝(((I4-I2)^2+(I1-I3)^2)^0.5)/2(2)共生矩阵定义为：其中，Cij表示在Im中具有i值以及在Ia中具有j值的像素总数，Pij是概率值。共生矩阵如图1所示。(s,t)是将矩阵分为四个象限的阈值(R1,R2,R3和R4)。在较大的调制和环境光照强度下，相位值更精确。为了获得最佳阈值，应确保方程(4)的最小值。QR1,QR2,QR3和QR4定义如下：QR1(s,t)＝PR1/(s+1)(t+1)0≤i≤s,0≤j≤tQR2(s,t)＝PR2/(t+1)(L1-s-1)s+1≤i≤L1-1,0≤j≤tQR3(s,t)＝PR3/(L2-t-1)(s+1)0≤i≤s,t+1≤j≤L2-1QR4(s,t)＝PR2/(L1-s-1)(L2-t-1)s+1≤i≤L1-1,t+1≤j≤L2-1(5)当阈值(s,t)求取时，可以建立一个共生掩模用于图像分割。OTSU算法应用在强度图像Ia(x,y)中获取强度掩码值Maskia，如果共生矩阵和强度掩码都为真，则对象区域本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种条纹图像目标区域提取方法，其特征在于，包括：进行条纹图像的目标区域提取；在所述目标区域提取的基础上，进行亚像素视差获取；在亚像素视差获取的基础上，通过视差滤波器进行视差过滤，以获得精确的视差；获得精确的视差后，通过标定参数计算三维点云。

【技术特征摘要】
1.一种条纹图像目标区域提取方法，其特征在于，包括：进行条纹图像的目标区域提取；在所述目标区域提取的基础上，进行亚像素视差获取；在亚像素视差获取的基础上，通过视差滤波器进行视差过滤，以获得精确的视差；获得精确的视差后，通过标定参数计算三维点云。2.如权利要求1所述的条纹图像目标区域提取方法，其特征在于，进行条纹图像的目标区域提取，包括：条纹图像的强度写为：I1(x,y)＝Ia(x,y)+Im(x,y)cos(φ(x,y))I2(x,y)＝Ia(x,y)+Im(x,y)cos(φ(x,y)+π/2)I3(x,y)＝Ia(x,y)+Im(x,y)cos(φ(x,y)+π)I4(x,y)＝Ia(x,y)+Im(x,y)cos(φ(x,y)+3π/2)(1)其中，Ia(x,y)表示环境光的强度，Im(x,y)表示调制强度，φ(x,y)是展开相位，从公式(1)中，Ia(x,y)和Im(x,y)描述为：Ia(x,y)＝(I1+I2+I3+I4)/4Im(x,y)＝(((I4-I2)^2+(I1-I3)^2)^0.5)/2(2)共生矩阵定义为：其中，Cij表示在Im中具有i值以及在Ia中具有j值的像素总数，Pij是概率值，(s,t)是将矩阵分为四个象限的阈值(R1,R2,R3和R4)；为了获得最佳阈值，确保方程(4)的最小值；其中，QR1,QR2,QR3和QR4定义如下：QR1(s,t)＝PR1/(s+1)(t+1)0≤i≤s,0≤j≤tQR2(s,t)＝PR2/(t+1)(L1-s-1)s+1≤i≤L1-1,0≤j≤tQR3(s,t)＝PR3/(L2-t-1)(s+1)0≤i≤s,t+1≤j≤L2-1QR4(s,t)＝PR2/(L1-s-1)(L2-t-1)s+1≤i≤L1-1,t+1≤j≤L2-1(5)当阈值(s,t)求取时，建立一个共生掩模用于图像分割：将OTSU算法应用在强度图像Ia(x,y)中获取强度掩码值Maskia，如果共生矩阵和强度掩码都为真...

【专利技术属性】
技术研发人员：尚继辉，张韶越，何志成，裘泽锋，陈曾沁，孟繁冲，高洋，
申请(专利权)人：航天智造上海科技有限责任公司，
类型：发明
国别省市：上海,31