专利名称：一种针对结构光的光带分离和峰值定位方法
技术领域：
本发明涉及结构光三维扫描技术，尤其涉及针对结构光的光带分离和峰值定位方法。
背景技术：
3D技术发展迅速，是国际性的研究热点，具有广阔的市场和应用前景，如3D电视、3D电影、3D医学成像、3D游戏以及3D地图等等。3D技术主要由3D信息采集技术、3D影像的制作技术、3D信息的理解与识别技术以及3D影像的显示技术等组成，其中3D信息采 集技术是整个3D技术的基础，对其它3D技术的发展具有重要影响。从采集的方式上来分类，3D信息采集技术可分为被动式和主动式两大类。被动式技术的特点是在获取物体三维坐标时不对场景引入新能量。被动式技术的代表是立体视觉技术，但立体视觉技术需要从多个视角的图像来重建3D物体，而多幅图像的特征点匹配比较困难。当物体没有纹理或角点等特征点时，立体视觉技术很难重建3D物体，同时它还存在计算量大这一显著缺点。另一种3D信息采集技术是主动式技术。其中最具代表性的是激光雷达以及结构光扫描技术。激光雷达利用计算激光的飞行时间(Time Of Flight)等方式来获取深度图像，而结构光扫描通过投影设备、物体以及摄像头的三角关系计算出物体的深度。结构光扫描技术主要分为两大类。第一类是时间编码技术，在一定时间内，通过投射一系列的结构光，从而获得高精度的三维点云数据，但这类方法只适用于静态场景扫描。另一类是空间编码技术，这类技术的优点是能够通过一次结构光投射获取三维点云数据，从而能够扫描运动物体。在结构光扫描技术中，一个重要的步骤是对采集图像中的结构光进行识别。如，在投射颜色编码的结构光带系统中，颜色光带之间加以黑色带间隔，在拍摄到投射了结构光的被扫描物体后，其表面的结构光光带及峰值需要被检测和精确定位出来，以便于进行3D坐标计算。为了解决这一问题，文献《J. Pags, J. Salvi, C. Collewet,and J. Forest. Optimised de bruijn patterns for one-shot shape acquisition. Imageand Vision Computing，23 (8) :707_720，2005.》中提出了使用二次梯度来检测结构光带的方法，但是在增加亮度对比度的同时，二次梯度同样增强了噪声，使得这种方法对于噪声和背景敏感° 文献《P. Fechteler and P. Eisert. Adaptive colour classification forstructured light systems. Computer Vision, IET, 3 (2) :49-59, June 2009.》根据每个候选光带的计算亮度和形状来计算其为真实光带的概率，因为把亮度作为标准之一，这种方法难于检测到亮度较弱的光带。针对上述问题，本发明提出了一种针对基于局部趋势的结构光带检测以及峰值定位方法。这种方法通过提取结构光带的局部趋势来确定光带的上升沿和下降沿，从而确定光带的区域。在光带区域之中进一步采用修正的加权均值来估计光带的峰值位置。
发明内容
本发明解决的技术问题是本发明提出了一种利用局部趋势测量的方法，实现了光带的M通道上升沿和下降沿检测，并以之为判定光带的依据，从而得到了结构光带的区域，并在结构光带中进一步计算加权均值的方法实现了峰值位置的准确提取。这种方法排除了条纹亮度不一对光带查找带来的影响，并能够检测出光带峰值的准确位置，并且对噪声具有一定的鲁棒性。该解决方案的技术要点是将获取图像的RGB通道融合为M通道，然后M通道提取局部趋势，利用M通道的局部趋势信息标定结构光带区域，在区域中寻找峰值相关点集，将M通道的值作为权值，对相关点集进行加权平均来估计峰值位置。本发明的主要用途是在光带型结构光扫描系统中进行光带分离和峰值位置提取，从而提高了 3D重建的准确率和对被扫描物体表面形状颜色等的鲁棒性。在颜色编码结构光扫描系统中，如图I所示，102投影仪投射103结构光，结构光由红、绿、蓝三种颜色构成，并进行编码，如一条光条的颜色只有红色组成，就可以编码为1，如果红色和绿色组成，就可以编码为2。由三种颜色组成的结构光可以构成7个有效编码(去除黑色)，从中选择几个编码，然后生成Bruijin序列，每个编码间用黑色间隔，就形成了投射的103结构光。当光线投射到104物体表面上，经过物体表面反射，由101摄像头捕捉得 到彩色图片。首先将每个像素的RGB值按照公式(I)融合为M通道。在M通道中，按照公式(2)提取M通道的局部趋势信息。在局部趋势中，最大值对应于M通道的上升沿，最小值对应于M通道的下降沿。将局部趋势信息的最大值区域标定为光带区域的开始，将其最小值区域标定为光带区域的结束，一对最大值和最小值位置之间的区域即为光带区域。利用公式(3)可以计算得到光带中的峰值准确位置。M(i) =Inax(RpGpBi)-Iiiin(RpGpBi) (I)where i = 1,2, , width (CapturedImage)
k+N-\ k+NTk=Y ^signiSj-Si)(2)
i=k j=i+lwith k = 1,2,..., n-Nand
I if a> bsign{a - &) = s 0 if a = b
-I if a<b
Ylk^k
center = -, where pk e P (3)四
图I是颜色编码结构光扫描系统架构2是带结构光的被扫描物体图3是光带检测和峰值提取的流程图五、具体实施方法下面说明本发明的具体实施过程，如图3所示步骤200获取图片当102投影仪投射103结构光后，由101摄像头捕捉得到彩色图片。步骤201将RGB三个通道融合将101摄像头捕捉得到彩色图片中的RGB三个通 道融合为M通道。步骤202M通道局部趋势提取通过计算M通道的局部趋势，得到其局部趋势信息。步骤203标定光带区域:M通道的局部趋势信息中，将最大值部分作为光带的开始，最小值部分作为光带的结束，中间区域即为标定的光带区域。步骤204寻找峰值相关点集在光带区域中，首先找到M通道的最大值及其位置，在最大值附近，定义M通道值大于最大值一定百分比的像素定义为相关点集，如公式(4)。P= {pk|lk^ a related*Vfflax} (4)步骤204计算光带中峰值位置在峰值相关点集中，将M通道值作为权值，利用公式(5)对点集的所有元素的位置进行加权平均，得到的平均位置即为估计的峰值位置。
权利要求
1.一种针对结构光的光带分离和峰值定位方法，其特征包含以下几个步骤 A.获取图片当投影仪投射结构光后，由摄像头捕捉得到影色图片。
B.RGB三个通道融合在摄像头捕捉得到彩色图片中，用每个像素的RGB三个通道的最人值减去最小值，将得到的差值作为该像素的融合通道值。
C.光带区域分离对融合后的通道进行局部趋势分析，将局部单调递增区域定义为光带的开始，局部单调递减区域定义为光带的结束，每对光特的开始和结束位置之间标记为光带区域。
D.寻找峰值相关点集在每个光带区域中，定位融合通道的最大值及其位置，在最大 值位置附近，将融合通道值大于最人值一定百分比的像素归于峰值相关点点集。
E.峰值定位在峰值相关点集中，对所有的成员位置进行加权平均，权值为像素的融合通道值，加权平均的结果为估计得到的峰值位置。
全文摘要
本发明是一种基于局部趋势的结构光带检测以及峰值定位方法，所属技术领域为结构光三维扫描技术。本发明解决的技术问题是针对由被扫描物体表面不平整引起的条纹亮度不一现象，本发明提出使用局部趋势提取的方法，实现了光带的M通道上升沿和下降沿检测，从而得到了结构光带的区域，并在结构光带中进一步应用计算加权均值的方法实现了峰值位置的准确提取。这种方法排除被扫描物体表而特征及颜色的影响，能够检测出光带峰值的准确位置，并且对噪声具有一定的鲁棒性。解决该问题的技术方案要点是将获取图像的RGB通道融合为M通道，然后M通道提取局部趋势，利用M通道的局部趋势信息标定结构光带区域，在区域中寻找峰值相关点集，将M通道的值作为权值，对相关点集进行加权平均来估计峰值位置，从而提高了3D重建的准确率和对被扫描物体表面形状颜色等的鲁棒性。
文档编号G06T7/00GK102779337SQ201110092099
公开日2012年11月14日 申请日期2011年4月13日 优先权日2011年4月13日
发明者于耀, 周余, 孔令红, 李杨, 王自强, 袁杰, 赵东威, 赵康链, 邹润, 都思丹 申请人:南京大学