一种面向彩色结构光编码与边缘提取方法与流程

本发明涉及一种边缘提取的方法，属于一般的图像数据处理或产生技术领域。

背景技术：

HSI色彩空间是从人的视觉系统出发，用色调（Hue）、色饱和度（Saturation或Chroma）和亮度（Intensity或Brightness）来描述色彩。色调H（Hue）：与光波的波长有关，它表示人的感官对不同颜色的感受，如三原色红色、绿色、蓝色或是次三原色黄、青、品红等等，它也可表示一定范围的颜色，如暖色、冷色等。饱和度S（Saturation）：表示颜色的纯度，纯光谱色是完全饱和的，加入白光会稀释饱和度。饱和度越大，颜色看起来就会越鲜艳，反之亦然。亮度I（Intensity）：对应成像亮度和图像灰度，是颜色的明亮程度。HSI模型的建立基于两个重要的事实： ① I分量与图像的彩色信息无关；② H和S分量与人感受颜色的方式是紧密相联的。这些特点使得HSI模型非常适合彩色特性检测与分析。若将RGB单位立方体沿主对角线进行投影，可得到六边形，这样，原来沿主对角线的灰色都投影到中心白色点，而红色点（1，0，0）则位于右边的角上，绿色点（0，1，0）位于左上角，蓝色点（0，0，1）则位于左下角。

对于物体的三维扫描属于逆向工程，产品质量检测，人工智能，虚拟现实等技术的前提基础。随着科学技术的发展和市场需求的不断扩大，基于光学的非接触式三维物体形貌测量技术得到了长足的发展，该技术已经广泛应用于各个领域，如文化艺术数字化保存、医学研究中的重建下颌骨以及假肢的扫描重构等方面。对于传统的扫描方法（Canny边缘检测算子），第一步是对原始数据与高斯平滑模板作卷积，得到的图像与原始图像相比有些轻微的模糊（blurred）。这样，单独的一个像素噪声在经过高斯平滑的图像上变得几乎没有影响。图像中的边缘可能会指向不同的方向，所以 Canny 算法使用 4 个 mask 检测水平、垂直以及对角线方向的边缘。原始图像与每个 mask 所作的卷积都存储起来。对于每个点我们都标识在这个点上的最大值以及生成的边缘的方向。这样我们就从原始图像生成了图像中每个点亮度梯度图以及亮度梯度的方向。因此根据制作出多幅基于正弦变化的灰度条纹序列图像，该序列图像需要在同周期下具有不同的相位，将图像序列投影到物体表面，通过相移解码从而重建出整个场景。这种方法或是与之类似的方法主要是处理黑白图像，尽管整体扫描精度较高，但是速率较差，对于动态的物体无法测量。且如果物体表面有其他颜色干扰，还需向物体表面进行喷粉处理，操作较为复杂。如果待测物体表面如图1所示具有大量深度不连续的区域，该方法将无法准确扫描，其就会出现如图2a所示的结果。

而对于现行的工件曲面重建方法，需要投影多张图，并且投影过程中需要再封闭环境下进行，而封闭环境会对操作带来困难，影响使用体验，而若是在投影多张图片时环境被破坏或是变动，则要重新进行采集，致使操作重复繁琐，影响效率。

技术实现要素：

本发明要解决的技术问题是，针对现有技术不足，提出一种基于HSI颜色空间的面向彩色结构光编码与边缘精确提取的方法，主要针对实物物体表面实时重建。

本发明为了解决上述技术问题提出的技术方案是，面向彩色结构光编码与边缘提取方法，其特征在于执行如下步骤：

1）建立标定环境系统；

2）制作关于三原色和次三原色满饱和度的单色图像各一，以及三原色和次三原色满饱和度但强度渐变的原色图像若干；

3）将步骤2）中制作的单色图像及原色图像分别投影到步骤1）建立的工作环境下的白色背景上，采集各单色图像对应的图像序列；

4）建立第一HSI空间坐标系，所述第一HSI空间坐标系为标准HSI颜色模型；

5）将步骤3）采集到的各单色图像的图像序列转化到所述第一HSI空间坐标系统中，将所述图像序列映射到所述第一HSI空间坐标系统中；

6）对步骤5）映射到所述第一HSI空间坐标系统中的图像序列的点云进行分类辨识，以建立第二HSI空间坐标系统；

7）对三原色以及次三原色进行编码，并建立符合边缘唯一性原则的编码序列，生成以此编码序列为基础的条纹图像；

8）在所述标定环境系统中，将待测物体表面打上所述条纹图像，并使所述条纹图像完全覆盖于所述待测物体的表面，采集当前状态下待测物表面的图像序列；

9）将步骤8）采集到的所述图像序列进行解码，得到任一条纹图像的唯一编码值；

10) 将步骤7）采集到的待测物表面图像序列转化到第二HSI空间坐标系统中，根据第二HIS空间坐标系统中的色彩边缘来确定所述待测物表面图像序列的边界，以实现彩色结的边缘提取。

上述技术方案的改进是：步骤7）中对三原色以及次三原色的编码如下，三原色红色、黄色、绿色分别对应1、2、3，次三原色青色、蓝色、品红分别对应4、5、6，使得满足条纹彩色条纹图像中的边缘唯一性原则，并建立编码的条纹序列，以及基于此序列制作出条纹图像。

上述技术方案的改进是：在步骤2）中，每种三原色和/或次三原色均有12张满饱和度且强度不同的单色图像。

上述技术方案的改进是：所述标定环境系统包括，白色背景板、顶部投影仪、左侧CCD相机、右侧CCD相机和两个相机镜头步骤以及用于处理图像的图像处理系统。

上述技术方案的改进是：在步骤3）和步骤8）进行图像采集时，左、右CCD相机需各自采集一张图像。

本发明采用上述技术方案的有益效果是：1)通过特殊的编码解码方式，使得能够快速提取出精确的彩色条纹边缘；

(2) 通过建立排除环境干扰的第二HSI空间系统坐标，使得能够在复杂环境光条件下工作；

(3)利用多张满饱和度和强度不同的三原色以及次三原色图像并以此对系统进行一系列的校正使得对于条纹颜色能够准确快速识别；

(4) 使用该方法进行图像重建仅需要目标的单张图像即可重建出整个场景。

附图说明

下面结合附图对本发明作进一步说明。

图1是本发明背景技术提到的待测物表面打上条纹图像后的视图。

图2a 是对图1采用的canny算法进行图像边缘提取所得到的结果图。

图2b是本发明的实施例中的最终结果图。

图 3a是本发明实施例中的一个三维物体模型。

图 3b是图3a中的三维物体模型经过物体表面调制的条纹图像。

图 3c是图3a中的三维物体模型经过本发明实施例中方法重建的三维物体模型。

具体实施方式

实施例

本实施例的面向彩色结构光编码与边缘提取方法，执行如下步骤：1）建立标定环境系统；

2）制作关于三原色和次三原色满饱和度的单色图像各一，以及三原色和次三原色满饱和度但强度渐变的原色图像若干；

3）将步骤2）中制作的单色图像及原色图像分别投影到步骤1）建立的工作环境下的白色背景上，采集各单色图像对应的图像序列；

4）建立第一HSI空间坐标系，所述第一HSI空间坐标系为标准HSI颜色模型；

5）将步骤3）采集到的各单色图像的图像序列转化到所述第一HSI空间坐标系统中，将所述图像序列映射到所述第一HSI空间坐标系统中；

6）对步骤5）映射到所述第一HSI空间坐标系统中的图像序列的点云进行分类辨识，以建立第二HSI空间坐标系统；

7）对三原色以及次三原色进行编码，并建立符合边缘唯一性原则的编码序列，生成以此编码序列为基础的条纹图像；

8）在所述标定环境系统中，将待测物体表面（在本实施例中的待测物体为如图3a所示的三维物体图像）打上所述条纹图像，并使所述条纹图像完全覆盖于所述待测物体的表面，采集当前状态下待测物表面的图像序列，如图3b所示；

9）将步骤8）采集到的所述图像序列进行解码，得到任一条纹图像的唯一编码值；

10) 将步骤7）采集到的待测物表面图像序列转化到第二HSI空间坐标系统中，根据第二HIS空间坐标系统中的色彩边缘来确定所述待测物表面图像序列的边界，以实现彩色结的边缘提取；

11）将步骤10）中得到的精确边缘进行三维重建得到物体的三维数据，最终得到如图3c所示的图像，三维重建可以采用基于多视角几何的三围重建、基于相位解码的三围重建或基于视差的三角形法则进行三围重建。

本实施例的步骤7）中对三原色以及次三原色的编码如下，三原色红色、黄色、绿色分别对应1、2、3，次三原色青色、蓝色、品红分别对应4、5、6，使得满足条纹彩色条纹图像中的边缘唯一性原则，并建立编码的条纹序列，以及基于此序列制作出条纹图像。由于附图限制只能以黑白图片形式显示，而实际图片为彩色，在本实施例中的条纹序列为12435612141423421263421265341。

本实施例的在步骤2）中，每种三原色和/或次三原色均有12张满饱和度且强度不同的单色图像。

本实施例的所述标定环境系统包括，白色背景板、顶部投影仪、左侧CCD相机、右侧CCD相机和两个相机镜头步骤以及用于处理图像的图像处理系统。

本实施例的在步骤3）和步骤8）进行图像采集时，左、右CCD相机需各自采集一张图像。

为了方便比较本实施例使用本申请的方法对图1的图像进行条纹边缘提取，最终得到的结果如图2b所示，可以看到在图1中没有显示的斜线在图2中清晰可见，而该斜线显然是待测物表面的特点，现有技术对于类似的情况处理较为粗糙，而本方法则使得此类边缘清晰可见。

本发明不局限于上述实施例。凡采用等同替换形成的技术方案，均落在本发明要求的保护范围。