. 4X0. 6m的t800复合材 料板，光条以一定角度打到复合材料板上，激光器以均匀速度做扫描运动，工业摄像机以一 定帧频进行图像动态采集。
[0044] 实施例，本发明采用配置广角镜头的工业摄像机拍摄一系列光条扫描图像。摄像 机型号为viewworksVC-12MC-M/C65摄像机，分辨率：4096X3072,图像传感器：CMOS，帧 率：全画幅，最高64. 3fps。广角镜头型号为EF16-35mmf/2. 8LIIUSM，参数如下所示，镜 头焦距：f= 16-35,APS焦距：25. 5-52. 5,光圈：F2. 8~F16,镜头尺寸：82X106。拍摄条 件如下：图片像素为4096X3072,镜头焦距为17mm，物距为750mm，视场约为800mmX800mm〇
[0045] 根据附图1的扫描光条动态采集示意图，首先采用激光器2对被测物表面1进行 一次预扫描，确定该视场下的图像采集范围，图像初始采集位置A和终止采集位置C。扫描 第i张图像的光条位置B获得预扫描光条序列图像，对其光条灰度进行分析建立光条灰度 时变模型，确定不同位置光条图像i确定合理的曝光参数h，使得能够获取高质量的光条图 像；然后激光器2结合摄像机3进行光条扫描测量图像采集，实时控制不同位置的摄像机曝 光参数，最终快速实现高清特征图像的获取。
[0046] 根据附图2的高清图像动态采集方法流程图，高清图像获取的流程主要分为建立 图像质量评价准则、高反光分离、曝光参数实时控制等步骤。
[0047] 第一步建立光条图像质量评价准则
[0048] 本实例根据公式（1)建立光条图像质量评价模型，认为图像的光条平均灰度在 (Ia，Ib)区间时获取的图像为高质量图像，其获得的图像光条特征清晰，有利于高精度的提 取图像特征。根据实验经验光条不能过曝，否则光条区域灰度分布将丧失高斯特性，影响光 条特征信息的提取；且灰度值不能过小，否则光条特征将极易被背景光干扰，出现双峰或多 峰等现象，造成光条特征提取出现较大偏差，应大于背景灰度值40~60 ;故高质量图像光 条灰度值确定在（100, 255)区间范围。
[0049] 第二步基于光谱选择的高反光分离
[0050] 1)多光源环境光照强度差异模型
[0051] 由附图3可知所选用的摄像机感光特性规律，即摄像机芯片光电转换效率与入射 光波长的关系，结合测量现场投射激光和环境光的光照特性分析，建立如公式（2)所示的 多光源环境下光照强度差异模型，通过计算得到不同波长A对应的激光和环境光强度的 差异值A(A);
[0052] 2)基于光谱选择确定最佳采集波长
[0053] 通过公式（3)对其进行最优化求解，选择在可见光范围内进行图像采集，即限定 入G(380, 760)进行计算，最终求得激光和环境光强度的差异值A(A)最大时对应的最佳 采集波长此时相机采集的图像光条亮度较高，特征清晰；因此，为获得特性清晰的光条 图像，选择A。±SA的滤波通道采集图像信息，可有效分离测量现场高亮反光，获得有效 的光条特征图像。实验计算可得^= 46011!!!时，特征激光与环境光的光强差异最大，且相 机采集的亮度较高；并采用XQ= 460nm±20nm的滤波通道采集图像信息，获得的高反光分 离结果图像如附图4所示，可发现高反光分离之后的光条图像特征清晰。
[0054] 第三步摄像机曝光参数实时控制
[0055] 在激光扫描测量过程中，采用高反光分离后的摄像机进行图像采集，其整个测量 过程多采集的光条图像将不再受到高光干扰的影响，只需对扫描序列图像中的光条亮度在 采集过程中进行调控即可获得高质量的光条特征图像。本实例采用摄像机曝光参数实时控 制的方式进行图像采集，具体步骤如下：
[0056] 1)预扫描建立光条灰度时变模型
[0057] 本实例以大型飞机典型复合材料构件表面为例，首先采用一定的转速co预扫描 被测物表面，利用高反光分离后的摄像机以一定适当的曝光时间参数t。进行激光扫描序列 图像采集；计算每张序列图像中的激光光条平均灰度建立光条扫描灰度时变关系（4)，进 一步由光条灰度与摄像机进光量的关系可得摄像机进光量时变函数公式（7);
[0058] 2)曝光时间实时控制参数确定
[0059] 结合公式（7)和（8)计算可得不同采集位置i摄像机曝光时间^应实时控制在式 (9)所示范围，即以高反光分离后的摄像机进行第i张光条图像采集时，其摄像机曝光参数
范围可最终获得特征清晰且亮度均匀的序列光条扫描图像，完成 大视场测量过程中高清晰图像的采集。其中光条扫描灰度时变关系f(i)与摄像机预扫描 曝光时间参数t。根据实验环境和实验设置的不同不设定值。最终得到摄像机曝光参数应
[0060] 本发明采用基于光谱选择的高反光分离方法滤去测量现场中的高反光干扰，在此 基础上采用实时控制摄像机曝光参数的方式使得在整体的图像采集过程中获取亮度基本 均匀且特征清晰的光条图像。该方法能够实现高清晰特征图像的快速获取，避免测量现场 环境中高反光对光条特征的干扰，确保图像处理过程中能够快速获得高精度的图像特征信 息，为三维形貌的精确测量提供了保证。
【主权项】
1. 一种基于光谱分析的高清图像动态采集方法，其特征是，该方法首先建立光条图像 质量评价准则，获得满足光条特征信息提取要求的图像平均灰度阈值范围；对现场测量环 境下的多光源信息进行光谱分析，基于特征光和环境光的光谱差异分离出高亮度的环境 光；再通过实时调节摄像机的曝光时间，控制摄像机的采集光量进行线激光扫描图像动态 采集，从而在整体线激光扫描测量过程中得到亮度基本一致且满足光条特征信息提取的高 质量序列图像；方法具体步骤如下： 第一步建立光条图像质量评价准则 以光条横截面平均灰度来表征光条图像的质量，建立图像质量评价准则如下：其中，I表示图像的光条横截面平均灰度分布，而（Ia，Ib)为高质量光条图像的光条横 截面平均灰度分布区间；当Ia〈I〈Ib，认为光条图像质量较好，可提取出精确的光条特征信 息；当I彡IaorI多Ib，认为光条图像质量较差，需要在图像采集阶段通过实时调节曝光 参数的方式进行控制，使得其采集的光条图像满足高质量要求，进而提取精确的光条特征 信息； 第二步基于光谱选择的高反光分离方法 1) 多光源环境光照强度差异模型 对摄像机采集的激光与环境光强度差异性进行分析；综合考虑测量现场环境中照明光 源、太阳光和投射激光的光照特性以及摄像机采集芯片的感光特性，建立多光源环境光照 强度差异模型如下： A(A) =Iic(A)X(Elas(A)-Eenv(A)) (2) 其中，rI。（X)为相机在不同波长A下的量子效率，Elas(A)、E_ (A)分别为特征激光、 环境干扰光在不同波长A下的光照强度，则A(A)为摄像机感光芯片接收到的激光和环 境光强度差异性的表征； 2) 基于光谱选择确定最佳采集波长 利用摄像机感光芯片接收到的激光和环境光强度差异性最大时的有效波长进行图像 采集，获得特征清晰度最高的光条图像；对多光源环境光照强度差异模型进行最优化求解 如下：其中，根据摄像机感光特性通常选择在可见光范围内进行图像采集，即采集波长在 入G(380, 760)范围内进行光谱选择，A。为最优化求解得到的最佳采集波长，此时特征激 光与环境光的光强差异较大，且相机采集的亮度最高；因此，为获得特性清晰的光条图像， 选择A。±SA的滤波通道采集图像信息，有效分离测量现场高亮反光，获得有效的光条特 征图像； 第三步摄像机曝光参数实时控制方法 1)预扫描建立光条灰度时变模型 采用一定的转速《预扫描被测物表面，利用高反光分离后的摄像机以一定适当的曝 光时间参数t。进行激光扫描序列图像采集；分别对每张序列图像中的激光光条做灰度分 析，计算每条光条的平均灰度值I1，对应序列图像的采集位置i建立光条扫描灰度时变模型 如下 Ii=f(i) (4) 其中，f为光条平均灰度I1与序列图像采集位置i的函数关系，由被测物表面激光预扫 描实验得到； 2)曝光时间实时控制参数确定 光条的平均灰度由摄像机的单位时间进光量￡1与采集曝光时间t决定，可如下表示因此，由预扫描光条灰度时变关系可得不同位置i光条平均灰度Ii=f(i) =E山（6) 故在不同位置i摄像机的进光量￡1可表示为Ei=f(i)/t0 (7) 因此基于光条质量评价准则（1)可得其中，X为正式激光扫描测量时摄像机采集得到的光条图像中光条的平均灰度值；以 满足高质量特征图像为条件，结合公式（7)和（8)计算可得不同采集位置i摄像机曝光时 间心应实时控制在以下范围即以高反光分离后的摄像机进行第i张光条图像采集时，其摄像机曝光参数控制在范围可最终获得特征清晰且亮度均匀的序列光条扫描图像，完成大视场 测量过程中高清晰图像的采集。
【专利摘要】本发明一种基于光谱分析的高清图像动态采集方法属于计算机视觉测量技术领域，涉及一种基于光谱选择的高反光分离方法以及基于摄像机曝光参数时控的高清图像动态采集方法。该方法首先建立光条图像质量评价准则，获得满足光条特征信息提取要求的图像平均灰度阈值范围；对多光源信息进行光谱分析，基于特征光和环境光的光谱差异分离出高亮度的环境光；通过实时调节摄像机的曝光时间，控制摄像机的采集光量，在整体线激光扫描测量过程中得到亮度基本一致，满足光条特征信息提取的高质量序列图像。该方法能在三维形貌测量过程中有效地获得高质量的光条特征图像，得到的光条序列图像质量好、特征清晰、无强光干扰，可以满足高精度图像特征的提取。
【IPC分类】H04N17/00, G01B11/25, H04N5/235
【公开号】CN105222725
【申请号】CN201510618110
【发明人】刘巍, 高鹏, 杨帆, 张洋, 李晓东, 贾振元, 高航
【申请人】大连理工大学
【公开日】2016年1月6日
【申请日】2015年9月24日