一种用于高精度三维测量的细纹幂增立体匹配方法组成比例

本发明专利技术属于图像处理和模式识别领域，涉及一种应用于高精度三维视觉测量的细纹幂增 立体匹配方法。该方法是将二次幂增方法、步移方法、差影方法、递缩方法和立体匹配方法 相结合的编码和立体匹配方法。通过二次幂增和步移方法的结合，所投射光信息可以覆盖全 部被测物空间；通过差影方法，可以去除被测空间中的背景干扰；通过递缩方法，可以减少 光信息搜索范围，提高光信息匹配的速度和精度；通过立体匹配方法，可以计算物空间的三 维坐标。本发明专利技术所设计的细纹幂增方法，可以有效解决立体匹配过程中出现的误判断现象， 提高三维测量的精度和可靠性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种用于三维测量设备的立体匹配方法，更具体的说，本专利技术涉及一种用于 高精度三维视觉测量设备的采用细纹幂增方案的立体匹配方法。
技术介绍
在工业检测和工业设计领域，现有的较成熟的三维测量仪器主要有三坐标测量机，激光 扫描仪和光栅测量仪，它们在一定程度上可以进行曲面测量，但还分别存在以下不足所述的三坐标测量机是高精度的接触式测量仪器，每次只能测量一个点，测量速度慢， 难于进行曲面的造型设计，而且无法测量软质物体，操作起来非常繁琐；所述的激光扫描仪属于非接触式光学测量仪器，该仪器体积庞大，需要导轨(通常是平 移平台和旋转平台)，从而使其精度、速度均受导轨限制，难以实现高精度、高速度的测量， 同时由于其有效平台尺寸的限制，又使其测量范围很窄。所述的光栅式三维测量仪采用光栅作为光源，该仪器可以实现对物体外形的非接触三维面测量，大大提高了测量速度(例如德国的ATOS)。但是光栅测量方式对光照环境要求较高， 在光源存在干扰的情况下，光栅被复杂形状物体调制后，容易出现栅线交叠、栅线混乱等现 象，干扰正常解码操作，严重影响三维测量的精度和可靠性。三维视觉测量研究的发展开始于20世纪60年代初，但由于硬件条件的限制，许多学者 只限于一些基础理论的研究。1982年Marr的视觉计算理论，提出从图像恢复物体的三维形 状，推动了基于图像技术的三维形貌测量技术的研究。20世纪90年代后，随着图像处理理 论，模式识别理论，视觉标定理论，光学测量理论，外极约束理论，二维和三维拼接理论等 相关理论的发展，三维视觉测量技术在不同领域转化成工业产品，并具有检测速度快，非接 触，精度高等优势。如德国G0M公司的AT0S三维光学扫描仪，德国Ettemeyer 3D公司的G-Scan 系列，美国法如(FARO)科技的便携式激光扫描仪等。所得到的三维形貌数据，可直接用于视 觉检测和逆向工程等领域，在汽车、摩托车、模具、服装、鞋帽、雕刻等领域，具有深远的 意义。已有的三维视觉测量装置中，采用二分编码作为光源投射和立体匹配方案的较多，但 是二分编码中的白光编码面积大，容易造成边缘弥散、非边缘噪声干扰等现象，影响测量精度及点云质量由此可见，已有的用于三维视觉测量的立体匹配方法对外界环境的适应性差，容易出现 匹配错误，影响三维测量精度。因此研究更好的立体匹配方法，提高三维视觉测量设备的可 靠性和准确度，以适应外形设计中的全方面曲面测量，已成为各个行业对几何量检测与设计 的最迫切需求。
技术实现思路
本专利技术的目的就是克服以上现有技术的不足，提供一种可靠、实用、操作便捷的立体匹 配方法，该方法采用细纹幂增的光源投射方案，可以弥补现有技术存在的缺陷。本专利技术提出的细纹幂增立体匹配方法是用于改善二维视觉测量装置的测量准确度和可靠 性。所述的三维视觉测量装置的组成包括用于建立高精度坐标基准的标定平台；用于精度控制、图像采集和数据处理的计算机；用于提供光源及扩展投射结构光条的光源投射装置；用于采集图像的两个彩色或黑白摄像机；用于放置所述的商用投影仪和所述的两个摄像机的扫描平台；所述的细纹幂增立体匹配方法是通过二次幂方法和步移方法利用所述的光源投射装置投 射光条；利用所述的两个摄像机采集图像；利用差影方法、递縮方法提取高精度光条信息； 利用立体匹配方法确定左右图像的对应点坐标。所述的细纹幂增方法可细分为下述五个方法用于对测量空间进行逐步细分的二次幂增方法；用于减少光强弥散的步移方法；用于去掉背景干扰的差影方法；用于提高条纹提取速度的递縮方法；用于确定左右图像对应点的立体匹配方法；所述的二次幂增方法是按照2的幂次方递增的顺序，从少到多向被测物体投射条纹。投 射的光条将整个测量区域进行了逐步的细分。所述的步移方法与相移方法有一定的相似性，但成像点云的均匀性和一致性要优于相移 技术。由于细纹个数增加到一定程度时，采集到的细纹图像会存在比较严重的光强弥散现象， 无法进行细纹的检测与提取。因此当细纹增加到适当的个数时，就不能再继续增加细纹的数 量。没有被投射条纹覆盖的区域采用步移方法逐渐移动细纹，通过二次幂方法和步移方法的 结合，被测物空间全部都能被光条覆盖到。与相移技术不同的是，步移技术中每次步进的长 度是相同的、均匀的，而不是按照相位规律变化的。所述的差影方法是将每个含有光条的信号与背景进行差影运算，该方法可以去除背景干 扰，更好的提取所投射的光条信息。差影运算后的图像中含有清晰的细纹投影条纹，很容易 通过边缘检测等图像处理方法检测到条纹在图像屮的坐标信息。所述的递縮方法是为了提高条纹提取的速度和准确度。由于物体形变的影响，投射条纹 的图像坐标信息存在多样性和不确定性。在整个图像中寻找条纹信息容易出现条纹编码混乱 和编码错误。采用递縮方法，逐步縮小条纹的图像搜索区域。这种方法不但可以提高条纹的 提取速度，还可避免噪声的干扰。所述的立体匹配方法，是将左右摄像机提取后的条纹进行立体匹配，为后续的三维重建奠定基础。本专利技术的细纹幂增立体匹配方法工作步骤分为六步第一步启动摄像机采集程序，采集未投射光之前的图像，分别保存为ImageLeft。和 ImageRightoc第二步启动光投射程序，按照2的幂次方递增的顺序，从少到多向被测物体投射条纹。如图1所示，在时刻l投射一根光条，后面按照2的幂次原则逐渐增加光条的个数。投射的 光条将整个测量区域进行了逐步的细分。如果投射到2的n次幂的时候，光条已经密集到无 法正确区分的话，则停止幂次光条投射程序。每次光条投射后，均需启动摄像机采集程序， 保存带有光条信息的图案，分别记为ImageLefU ImageRighU I腿geLefU ImageRight2…… ImageLeftn, ImageRightn。第三步对第二步最后一次光条图案进行步移，通过二次幂方法和步移方法的结合，被 测物空间全部都能被光条覆盖到。所有步移的光条图案均要进行摄像机采集。假设进行了M次步移，则摄像机采集保存后的图像分别为ImageLeft +1， ImageRightn+1， ImageLeft +2， ImageRightn+2......ImageLeftn+M， ImageRightn+M。第四步对第二步和第三步所采集到所有图像均与第一步采集到的背景图像做差影运算，即ImageLefta到ImageLeft計u均与工mageLeft。做差运算；即ImageRight!到ImageRight满均与 ImageRight。做差运算；差影运算可以有效去除背景干扰，更好的提取所投射的光条信息。差 影运算后的图像中含有清晰的细纹投影条纹，可通过边缘检测等图像处理方法检测到条纹在 图像中的坐标信息。第五步第二步和第三步所投射的条纹均需要找到它们在左右图像的对应关系。当投射 一根条纹的时候，左右摄像机很容易找到对应的象素点，但是当条纹个数逐渐增多时，由于 物体形变的影响，投射条纹的图像坐标信息存在多样性和不确定性。在整个图像中寻找条纹 信息容易出现条纹编码混乱和编码错误。采用递縮方法，逐步縮小条纹的图像搜索区域。即 第一条条纹把物空间分为parti和part2两部分，用适当的坐标信息记录两部分的边界信息； 当投射第二和第三条条纹时候，第二条条纹只需要在p本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种用于高精度三维视觉测量的细纹幂增立体匹配方法，其特征是，它包括用于对测量空间进行逐步细分的二次幂增方法；用于减少光强弥散的步移方法；用于去掉背景干扰的差影方法；用于提高条纹提取速度的递缩方法；用于确定左右图像对应点的立体匹配方法。所述的二次幂增方法是按照２的幂次方递增的顺序，从少到多向被测物体投射条纹。投射的光条将整个测量区域进行了逐步的细分。　所述的步移方法是对没有被投射条纹覆盖的区域采用步移方法逐渐移动细纹，使得被测物空间全部都能被光条覆盖到。　所述的差影方法是每个含有光条信息的图像与背景图像进行差影运算，以有效去除背景干扰。　所述的递缩方法是逐步缩小条纹的图像搜索区域，以提高条纹的提取速度和准确度，还可避免噪声的干扰。　所述的立体匹配方法，是将左右摄像机提取后的条纹文进行立体匹配，为后续的三维重建奠定基础。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：宋丽梅，
申请(专利权)人：天津工业大学，
类型：发明
国别省市：12