一种基于图像辐照强度的朗伯体微观表面重构方法与流程

本发明涉及机器视觉物体表面重构技术，尤其是涉及一种基于图像辐照强度的朗伯体微观表面的重构方法。

背景技术：

针对单张图像进行三维重构对工程应用有着重要的现实意义，其中影致留形(shapefromshading,sfs)是一种常用的由物体表面在同轴平行光源作用所产生的亮度信息恢复其三维空间位置的方法([1]sunw,chenb,yaob,etal.complexwaveletenhancedshapefromshadingtransformforestimatingsurfaceroughnessofmilledmechanicalcomponents[j].journalofmechanicalscience&technology,2017,31(2):823-833；[2]何昱超,孙维方,陈彬强,等.复小波域影致留形及金属铣削表面质量评估[j].国外电子测量技术,2017(5))。影致留形方法sfs是物体成像机理在数学上的反演。然而由于成像噪声等不可控因素，该方法难以进行前期校正。曲率滤波是一种新型的图像滤波方法，得到了越来越多的关注([3]gongy,sbalzariniif.curvaturefiltersefficientlyreducecertainvariationalenergies[j].ieeetransactionsonimageprocessing,2017,26(4):1786-1798；[4]gongy.bernsteinfilter:anewsolverformeancurvatureregularizedmodels[c]//ieeeinternationalconferenceonacoustics,speechandsignalprocessing.ieee,2016)。获取图像信息后的后处理多依赖于操作人员的先验知识，因此对其广泛应用造成了一定的影响。较之常规方法，本发明能够有效的解决非光滑曲面的突变等问题。

技术实现要素：

本发明需要解决的技术难题是一种基于图像辐照强度的朗伯体微观表面重构方法。

本发明包括以下步骤：

1)固定合适的同轴平行光源方向，采集一张被重构表面的数字影像；

2)采用平均曲率滤波对采集图像进行滤波处理；

3)创建n×n的滤波窗口，其中，n为奇数，枚举所有经过滤波窗口中心元素的半窗口组合，计算所有组合的方差，并选择方差最小的半窗口组合，即图像亮度变化较为平缓的半窗口；

在步骤3)中，所述选择方差最小的半窗口组合的具体算法可为：

其中，loc为方差最小的半窗口组合位置，varm为第m个半窗口组合的方差，n为半窗口所包含像素个数，xn为半窗口第n个像素值，μ为半窗口平均值。

4)选择方差最小的组合，根据图像亮度与反射图的关系枚举所有可能存在的微平面法矢方向，其所有可能的法矢方向绕着同轴平行光源方向组成一个圆锥；

在步骤4)中，所述所有可能的法矢方向绕着同轴平行光源方向组成一个圆锥的具体算法可为：

其中，θn＝arctan(in/max(i))为像素点in与图像采集方向之间的夹角，为与x轴正方向的夹角。

5)选择方差最小组合，选择该法矢作为滤波窗口中心元素的法矢方向，其具体算法为：

6)依次找到所有像素点对应的法矢方向；

7)根据格林函数，计算表面纹理相对高度，选择不同的路径积分并最终计算其平均值，其具体算法为：

其中，l1、l2、ln是从某固定点到点(x,y)的任一曲线，c是积分常数。

本发明首先固定合适的同轴平行光源照射方向，通过数字图像采集设备对被测表面进行拍摄；随后通过平均曲率滤波对采集图像进行滤波处理，在保留图像边缘特征的同时进行曲率滤波；进而创建n×n的滤波窗口(n为奇数)，枚举所有经过滤波窗口中心元素的半窗口组合，计算所有组合的像素点亮度方差并选择最小的方差组合；根据图像亮度与反射图的关系枚举所有可能存在的微平面法矢方向；计算所有可能存在的法矢方向并选择方差最小组合，选择该法矢作为滤波窗口中心元素的法矢方向；依次找到所有像素点的法矢方向；最后根据格林函数，计算各像素点相对高度信息，选择不同的路径进行积分并最终计算其平均值。若进行影像采集前对相机亮度进行标定，则可进一步得到其绝对高度信息，并可进行相关表面参数评价。该重构方法硬件成本较低，即可完成表面的重构，适合进行微观表面的重构和测量。

附图说明

图1为图像采集方法示意图。在图1中，各标记为：1、获取的影像；2、工业相机；3、半透镜；4、待测朗伯体表面；5、平行光源。

图2为采集的数字影像。

图3为曲率滤波后影像。

图4为微平面法矢方向示意图。在图4中，各标记为：1、朗伯体微观表面一点的光源入射方向；2、朗伯体微观表面；3、该点与光源入射方向呈一定夹角的矢量组成的圆锥面。

图5为n＝3时半窗口组合示意图。

图6为表面重构结果三维图。

具体实施方式

下面将结合附图对本发明作进一步说明。

为了对基于图像辐照强度的朗伯体微观表面重构方法进行有效性验证，进行金属平面铣削实验。本发明在vmc650e/850e加工中心上进行，试验采用硬质合金立铣刀对航空铝合金7075进行端铣加工。工件材料为航空铝合金7075，铣削方式为顺铣，刀具为直径60mm的可转位面铣刀。方料尺寸为145mm×92mm×25mm。铣削参数：主轴转速1200r/min，进给速度200mm/min，沿着料长方向进行铣削加工。试验在vmc650e/850e加工中心上进行，其进给范围为650mm×400mm×500mm，轴向重复定位精度为±0.003mm。假设该铣削表面是一个朗伯体表面，则其具体流程如下：

采用同轴平行光源对被重构表面进行影像获取，其结构示意图如图1所示。其中被重构对象为上述加工的航空铝合金7075。获取的数字影像如图2所示，采集的照片蕴含了较好的表面纹理信息。

曲率滤波后的影像如图3所示，选择平均曲率进行滤波处理，迭代次数为50次，曲率滤波有效的滤除了躁点等噪声，同时图像的边缘纹理信息得到了良好地保留。

对于朗伯体表面，当入射光方向与强度确定时，物体表面某点的辐照强度与该点法矢与入射光的夹角有关，所以可以基于前文所述滤波后图像各像素点的亮度求解与各像素点对应之朗伯体表面各点的法矢与平行光源入射方向的夹角。

仅由法矢与光源入射方向的夹角无法完全确定朗伯体表面上一点的法矢方向，如图4所示，朗伯体表面2上一点的入射光矢量如1所示，以该点为起点，与入射光矢量呈夹角θ的矢量构成一个圆锥面，如图4中的3所示。要确定朗伯体表面上该点的法矢方向，还需要确定图像上该点的亮度梯度方向。

对于微观表面重构，必须考虑表面的细微纹理，则对于图像中某一点周围的微小区域，从该点向各方向的辐照强度变化梯度各不同，因而存在一个辐照强度梯度较大的方向。

对于数字化图像，将微小区域的尺寸设置为3×3像素，仅考虑一半辐照强度较高一半辐照强度较低的大概率事件，包括如图5所示的8种可能情况，图中圆圈表示像素，白色圆圈表示像素的辐照强度较高，黑色表示像素辐照强度较低，垂直于黑色圆圈与白色圆圈的交界线即为辐照强度变化较大的方向。

如前文所述，建立8种滤波模板，如图5所示。对于图像中的一个待处理点，将滤波模板的中心与该点重合，计算重合区域图像各像素辐照强度值与滤波模板各对应点的方差，遍历所有滤波模板并选择方差最小的半窗口组合，进而遍历整张图片求解整张图片的边缘数据，具体算法可为：

forifrom2to图像行数-1

forjfrom2to图像列数-1

subarea{1}＝[im(i-1,j-1),im(i-1,j),im(i,j-1),im(i+1,j-1),im(i+1,j),im(i,j)]；

subarea{2}＝[im(i-1,j-1),im(i-1,j),im(i-1,j+1),im(i,j-1),im(i,j+1),im(i,j)]；

subarea{3}＝[im(i-1,j),im(i-1,j+1),im(i,j+1),im(i+1,j),im(i+1,j+1),im(i,j)]；

subarea{4}＝[im(i,j-1),im(i,j+1),im(i+1,j-1),im(i+1,j),im(i+1,j+1),im(i,j)]；

subarea{5}＝[im(i-1,j-1),im(i-1,j),im(i-1,j+1),im(i,j-1),im(i+1,j-1),im(i,j)]；

subarea{6}＝[im(i-1,j-1),im(i-1,j),im(i-1,j+1),im(i,j+1),im(i+1,j+1),im(i,j)]；

subarea{7}＝[im(i+1,j+1),im(i,j+1),im(i+1,j-1),im(i+1,j),im(i+1,j+1),im(i,j)]；

subarea{8}＝[im(i-1,j-1),im(i,j-1),im(i+1,j-1),im(i+1,j),im(i+1,j+1),im(i,j)]；

subarea{9}＝[im(i-1,j-1),im(i,j-1),im(i+1,j-1),im(i-1,j),im(i,j),im(i+1,j),…

im(i-1,j+1),im(i,j+1),im(i+1,j+1)]；

varrange＝[var(subarea{1}),var(subarea{2}),var(subarea{3}),var(subarea{4}),...

var(subarea{5}),var(subarea{6}),var(subarea{7}),var(subarea{8},var(…

subarea{9})]；

[～,minloc]＝min(varrange)；

thetarange(i,j)＝acos(subarea{minloc}(1:end-1)/1)；

end

end

5)选择方差最小的组合minloc，根据图像亮度与反射图的关系枚举所有可能存在的微平面法矢方向。其算法为：

phirange＝linspace(0,2pi*((phinum-1)/phinum,phinum)；其中phinum为分割数目

nxrange(1,:)＝sin(thetarange(1)*cos(phirange))；

nyrange(1,:)＝sin(thetarange(1)*sin(phirange))；

nzrange(1,:)＝cos(thetarange(1))；

nxrange(2,:)＝sin(thetarange(2)*cos(phirange))；

nyrange(2,:)＝sin(thetarange(2)*sin(phirange))；

nzrange(2,:)＝cos(thetarange(2))；

nxrange(3,:)＝sin(thetarange(3)*cos(phirange))；

nyrange(3,:)＝sin(thetarange(3)*sin(phirange))；

nzrange(3,:)＝cos(thetarange(3))；

nxrange(4,:)＝sin(thetarange(4)*cos(phirange))；

nyrange(4,:)＝sin(thetarange(4)*sin(phirange))；

nzrange(4,:)＝cos(thetarange(4))；

nxrange(5,:)＝sin(thetarange(5)*cos(phirange))；

nyrange(5,:)＝sin(thetarange(5)*sin(phirange))；

nzrange(5,:)＝cos(thetarange(5))；

6)选择方差最小组合，选择该法矢作为滤波窗口中心元素的法矢方向，其算法为：

nij＝{nxij∈nx,nyij∈ny,nzij∈nzs.t.varij＝min(var)}；

7)依次找到所有的法矢方向；

8)根据格林函数，计算表面纹理相对高度，选择不同的路径积分并最终计算其平均值，其具体算法为：

其中，l1、l2、ln是从某固定点到点(x,y)的任一曲线，c是积分常数。

9)采用上述方法对滤波后影像进行重构后其表面重构结果如图6所示，其表面纹理得到了较好的恢复，铣刀铣削过后的弓形纹理也得到了较大程度的保留。