彩色光栅投影3D模型恢复中的条纹图像处理

合集下载

相位偏移gamma矫正方法的结构光三维视觉测量技术

相位偏移gamma矫正方法的结构光三维视觉测量技术陆军;张艺竞;王成成;邵强【摘要】为补偿结构光三维测量过程中的非线性gamma误差,提出基于相位偏移的gamma误差矫正算法,对三维结构光视觉测量与重构技术进行了研究.首先,对结构光测量的基本原理和基于正弦条纹光栅的结构光测量方法做了介绍;其次研究了基于相位偏移方法的gamma矫正方法,通过实验对矫正方法的有效性进行了验证;最后通过三维重构实验得到被测量的物体矫正前后的三维重构图像,并且对其进行分析对比.实验结果表明,设计的矫正算法有效降低了三维测量中gamma畸变造成的相位误差的均方根值,提高了测量精度,具有实用价值.%To compensate for the nonlinear gamma error in the process of structured light 3D( three-dimensional) measurement, the gamma correction method based on the phase shift method is proposed in this paper. The technologies of structured light measurement and the 3D reconstruction are studied. Firstly, introduce the basic principles of structured light measurement and structured light measurement method based on sinusoidal fringe image. Secondly, the gamma correction method based on the phase shift method is studied, and the validity of the method is verified by experiments. Finally, the 3D reconstruction images before and after correction of the measured object are obtained through reconstruct experiment, and the analysis and comparison are made. The experimental results show that the correction algorithm designed in this paper can effectively reduce the RMS( root-mean-square) value of the phase error caused by gamma distortion inthree-dimensional measurement. This method improves the measurement accuracy and has practical value.【期刊名称】《哈尔滨工业大学学报》【年(卷),期】2017(046)009【总页数】7页(P182-188)【关键词】结构光三维测量;gamma畸变;gamma矫正;相位偏移;三维重构【作者】陆军;张艺竞;王成成;邵强【作者单位】哈尔滨工程大学自动化学院,哈尔滨150001;哈尔滨工程大学自动化学院,哈尔滨150001;中兴通讯股份有限公司南京研发中心,南京210000;哈尔滨工程大学自动化学院,哈尔滨150001【正文语种】中文【中图分类】TP391三维视觉测量技术指的是测量物体表面各点的三维分布，计算各点的深度和轮廓信息的点云数据，最后通过平面拟合来重构物体表面的三维轮廓信息[1]. 随着科技进步，三维测量技术在精度和速度方面都有了很大程度的提高，在工业自动化、汽车飞机制造、医学等领域具有广阔的应用前景[2]. 光学三维测量方法主要分被动式三维测量和主动式三维测量两种，前者测量设备本身不发出信号，通过被测物体辐射信号或者光反射回来的信号来实现测量，具有结构简单、成本低、受测量环境影响小等优点，但是测量精度低[3]. 而后者，测量系统主动将光信号投射到被测物体上，接收从物体表面反射回来的光信号，经过一系列的解码来完成测量，具有测量精度高，测量范围大等优点，不过测量设备复杂，受测量环境影响较大，存在gamma畸变[4].典型的gamma畸变矫正方法有gamma值预编码法、投影仪散焦法、相位迭代法、排除误差法、双三步相移法、高次谐波消除法等[5]，其中，gamma值预编码法[6]和投影仪散焦法[7]过程复杂，精度提高有限，相位迭代法的收敛条件有待解决[8]，而排除误差法受实时性制约. 本文为进一步提高光结构三维测量的精度，减小算法的计算量，提出了一种基于相位偏移的gamma误差补偿与矫正算法，该算法通过引入初始相位偏移，对相位角进行补偿，采取四步相移法求取包裹相位的平均值，来消除由测量设备的非线性所引起的gamma误差，并对矫正前后的三维重构点云图进行了对比分析.结构光法指的是使用投影仪等投射设备把光点、光栅或网格等已知的光模式投射到被测量的物体表面，然后被测量的物体会对这些图像进行调制，再用摄像机等装置捕获经被测物体的表面调制的图像，然后对这些图像进行解码操作，就可以把被测量物体的深度信息根据三角原理给求取出来. 结构光测量系统一般由图像投射装置、图像捕获装置(如摄像机)、图像处理装置(如计算机)等组成，图1为结构光测量系统示意图[9].基于三角形原理的结构光法测量系统如图2所示. 其中，投影仪分别在P1和P2进行光线的入射和出射，而摄像机分别在I1和I2进行光线的入射和出射. 由测量原理图可知，假设摄像机的成像光轴是垂直于参考面的，而投影仪的投射光轴和摄像机的捕获光轴在参考平面上的O点相交，则参考平面上各个点的相位值相对于点O是唯一的，而且是保持单调的[10].首先用投影仪将已知光模式投射到标准平板上，然后用摄像机捕获图像，再对图像进行相位展开，求取平板上各像素点的绝对相位值. 对于参考面上的一点A，在相机捕获的图像中该点的相位值为φA；对于参考面上的一点C，在相机捕获的图像中与C点相对应的点为E，且该点的相位值为φC. 然后，将被测量的物体放置到参考平面前面，则摄像机捕获的图像中的E点在这里对应的是被测量的物体表面的D点，此时E点的相位值就是φD. 根据已经知道的点C、点O和点A的坐标位置可以把两个像素点之间的距离和给求取出来，从而进行计算能够求出然后，利用三角形的相似原理，则点D的深度H的计算公式为式中：h为被测量的物体表面D点相对于参考平面的高度，L0和d为该测量系统的参数.相机从被测量的物体表面捕获的点E的对应相位为φD，而相机从参考平面上捕获的点E的对应相位为φC，由此可以把该像素点在被测量的物体放置前后的相位差值Δφ(x,y)给求取出来，然后就可以把被测量的物体在该像素点处的深度信息h(x,y)求出，即基于正弦条纹光栅图像的结构光三维测量方法，关键在于根据三角形原理和正弦条纹光栅的相位特性求取被测物体表面各点的深度信息和该点所对应的相位值之间的关系. 根据测量原理，求取摄像机捕获的条纹光栅图像的相位，便可得到被测量物体的深度信息. 下面对该方法中的相位提取和相位解包裹运算步骤进行介绍.1.2.1 相位提取常用的相位提取方法主要有相移法、傅里叶变换法、卷积解调法等. 使用傅立叶变换法和卷积解调法对相位进行提取均要把被测场景中的背景光强和噪声给最大程度地滤除掉，测量精度受当前滤波技术水平的限制并不是很高，两者应用范围都比较小[11]. 在使用结构光法进行三维测量时，通常会采用相移法，即向被测量的物体表面投射多幅正弦条纹光栅图像，然后用相机捕获这些光栅图像，最后对其进行处理计算得到其绝对相位的方法，如图3所示. 该方法计算时可以跳过某些深度信息比较低的点，分辨率较高，鲁棒性相对较好，测量精度高[12].相机捕获图像的光强分布为式中：a(x,y)为测量环境中的背景光强，b(x,y)为调制的正弦条纹光栅图像的幅值，φ(x,y)为被测量的物体表面像素点(x,y)处的相位值，δ(t)为根据计算的方法和相移的步数确定的相位偏移角度.式(3)中只有相移角度δ(t)为已知变量. 相机捕获的条纹光栅图像中像素点的相位值φ(x,y)包含被测量的物体的深度信息. 因此，向被测量物体表面投射3幅以上不同相位角度的条纹光栅图像，求出未知变量，然后计算出捕获图像中各个像素点相位值的分布，获得被测量的物体的深度信息，便可获得被测物体的三维轮廓信息[13]. 使用投影仪投射N幅等相位差的条纹光栅图像时的相移法称为N步相移法. N步相移法的相位分布为δi=.式中δi为在不同的相移步数下确定的相位角度值，i=1、2、3、…、N，N≥3.使用最小二乘法对N步相移算法的相位分布进行计算，得到的包裹相位为1.2.2 相位解包裹本文使用反正切函数提取相位，通过计算得出的相位值为包裹相位值，它与真实相位值存在2kπ的相位差(k为任意整数). 对求得的包裹相位值进行加减2kπ的解包裹计算，求得的连续的真实相位值就是绝对相位，整个求取过程就被称作相位解包裹或相位展开. 通常选包裹相位图中的某一点作起始位置，按照特定的展开路径进行相位展开，便可求出绝对相位图[14]如图4所示.若利用四步相移法求取包裹相位图，比较图中相邻两点的相位值. 任意连续的两个相位点，它们相位的差值不会超过±π. 当相邻两个像素点不连续时，相位值差值的绝对值会大于π，此时通过加上或者减去2π的整数倍的方法来使得这两个像素点的相位连续[15].受背景光强，gamma畸变以及光强饱和程度等因素的干扰，正弦条纹光栅的实际测量会产生一定误差. 由相机和投影仪等硬件设备产生的非线性畸变叫gamma畸变，会使经相机捕获的条纹光栅投影不能很好的满足正弦性质，产生非正弦波形[16]. 相较于更换硬件设备解决gamma畸变，选择从软件角度来解决畸变具有成本小、受测量局限性影响小等优点.gamma值预编码法的优点是理论简单，但需要计算系统的gamma值，由于gamma值与区域分布有关，计算复杂，纠正误差能力不高；投影仪散焦法具备低通滤波的效果，能滤除高次谐波，可往往会忽略测量中的其他噪声影响，提高的测量精度有限；相位迭代法通过多次迭代得到更为理想的相位值，虽能提高一定的测量精度，可收敛条件有待深入考虑；排除误差法、双三步相移法、高次谐波消除法、基于梯度相移的二次谐波保留法、基于神经理论的矫正法等，均需要投射5或6幅以上的条纹光栅图像，影响了算法的实时性[17]. 而本文提出的基于相位偏移的gamma矫正法具有精度高、计算量小的优势.2.2.1 无gamma畸变时的包裹相位无gamma畸变时，正弦条纹光栅的强度和包裹相位φ可表示为[18]φ=-arctan.式中为光栅强度，Ap为测量环境中背景光的强度值，Bp为光强的幅值，f为正弦条纹光栅的频率，n为相移的指数，N为总的相移图案的数量，相位φ和像素横坐标xp的关系为φ=2πfxp.根据求取出来的相位值φ，及与该相位所对应的相机捕获的条纹光栅图像的坐标(xp,yp)，通过三角测量的原理求取被测量物体的三维轮廓信息，从而实现被测量物体的三维重构.2.2.2 gamma模型的建立当考虑gamma畸变影响时，相机捕获的非线性条纹光栅图像强度表达式[19]为式中为相机捕获的带gamma畸变的条纹光栅图像的强度值，α∈[0,1]为被测量的物体的反射率，M和N分别为规范化的平均强度及调制强度，γ为照相机-投影仪系统的gamma值(γ≥1). 式(9)还可表示为式中p=N/M为调制强度与平均强度的比值. 对于式(10)，当γ=1.0时，就相当于不存在gamma畸变的情况. 将式(10)进行傅立叶级数展开、简化，得到gamma 畸变的数学模型为].式中k为所有非负的整数，而且2.2.3 相位误差分析本文用四步相移方法对包裹相位进行相位展开来求取误差. 将式(7)代入式(8)中求出理想相位φi，将式(11)代入式(8)中求出实际相位φ. 相位误差通过Δφ=φ-φi求取. 根据二项式级数的特点，如果γ为整数，而且γ≥1，那么当满足k>γ的条件时，Bk=0. 而如果γ不为整数，那么Bk就是收敛的无限级数的和. 通过实验数据得知，不管P取何值，Bk的值会随着k值的增大而迅速的减小.为了更精确分析相位误差的模型，利用三角函数的公式对Δφ进行展开操作时，只考虑8次谐波以内的谐波分量，更高次谐波因数值过小，可以忽略不计. 相位误差Δφ可表示为Δφ≈-arctan.式中：q=B3/B1，r=B5/B1，s=B7/B1.然后，根据泰勒公式展开的性质，对等式进行泰勒公式展开，可得公式Δφ≈ (-q+r+rs)sin 4φ+(--s)sin 8φ+qssin 12φ+sin 16φ.由于r≪q，s≪q，式(16)可以简化为2.2.4 相位偏移算法的原理本文设计了一种新算法来减少由测量设备的gamma非线性所引起的相位误差，由式(17)可知，该误差是由相位φ和参数q共同决定的，若在相位偏移条纹图案中引入一个初始相位偏移，那么相位误差也会相应变化. 引入3组初始相位偏移分别为-π/4，-3π/8，3π/8的条纹光栅图像，其各自对应的包裹相位图的相位误差将会变为Δφ2=Δ(φ-3π/8)=-qcos 4φ-sin 8φ，Δφ3=Δ(φ+3π/8)=qcos 4φ-sin 8φ.相位误差满足Δφ+Δφ1+Δφ2+Δφ3=0的特点. 因此，如果分别投影4组具有0，-π/4，-3π/8，3π/8初始相位偏移、相角差为90°的正弦条纹光栅图像，然后用四步相移法将它们的包裹相位值分别求取出来，并将这四组的包裹相位值相加，求出相位平均值，这样便可以消除由于测量设备的gamma非线性引起的相位误差，实现矫正.2.3.1 结构光三维测量系统的组成本文实验的测量系统由投影仪、摄相机、计算机、人脸头像雕塑等组成. 采用戴尔M110微型投影仪，设备分辨率为1 024像素×768像素. 通过使用计算机进行软件编程，可以生成不同波长的具有不同相位角度值的正弦条纹光栅图像. 采用大恒DH-HV2051UC数字摄像机，设备分辨率为1 600像素×1 200像素. 使用笔记本电脑保存相机捕获的变形条纹光栅图像和投影仪投射的标准正弦条纹光栅图像，用MATLAB程序进行图像处理.2.3.2 正弦条纹光栅图像的生成实验采用四步相移法，需投射四组初始相位偏移角分别为0°、-45°、-67.5°和67.5°的正弦条纹光栅图像，而每组又包含4幅图像，其相角差为90°. 表1为4组4幅正弦条纹光栅图像所对应的相位角.2.3.3 包裹相位的求取与矫正相机捕获的初始相位为0°偏移的包裹相位图如图5所示，4幅图像的相位分别为0°、90°、180°、270°，条纹宽度为32像素.对相机捕获的图像使用四步相移法进行相位展开，本文在求取包裹相位图是用正弦竖条纹光栅图像，这些条纹光栅图像在被测物体表面会发生变形，假设，由相机捕获的4幅经过被测物体表面调制的变形的条纹光栅图像分别为I1、I2、I3、I4，那么在像素点(i,j)处，当相位初始偏移角度为0°时有x=I1(i,j)-I3(i,j).当相位初始偏移角度为-45°时有x=I1(i,j)+I2(i,j)-I3(i,j)-I4(i,j).当相位初始偏移角度为-67.5°时有y=(I1(i,j)-I3(i,j))+(I4(i,j)-I2(i,j))，x=(I2(i,j)-I4(i,j))+(I1(i,j)-I3(i,j)).当相位初始偏移角度为67.5°时有y=(I3(i,j)-I1(i,j))+(I4(i,j)-I2(i,j))，x=(I4(i,j)-I2(i,j))+(I1(i,j)-I3(i,j)).在像素点(i,j)处，求得的包裹相位值为经过简单的处理，将得到的结果变换到[0,2π)，最终得到包裹相位的波形图，如图6(a)所示. 通过把包裹相位与理想相位进行比较计算，求出包裹相位的相位误差，如图6(c)所示. 使用基于相位偏移法的gamma矫正法对相位误差进行矫正，矫正后的相位波形如图6(b)、6(d).2.3.4 矫正结果分析本文实验采用基于相位偏移法的gamma矫正方法和基于相位迭代法的gamma 矫正方法分别对条纹宽度为32像素、48像素和90像素的条纹光栅图像的包裹相位进行了误差矫正. 表2为本文提出的相位偏移法矫正前后的相位误差RMS比较，表3为相位迭代法矫正前后的相位误差RMS的比较，通过对比可知，相位偏移矫正方法能较为有效地降低gamma畸变所引起的相位误差，精度较相位迭代方法高.为了验证本文中介绍的gamma矫正方法，选用上文提到的矫正方法实验测量系统里的人脸头像雕塑作为三维测量实验的对象.首先，用投影仪向被测量物体表面投射条纹宽度为16像素的正弦条纹光栅图像，并用相机捕获经过被测量的物体表面调制的变形的条纹光栅图像. 然后，用四步相移方法将相机捕获图像的包裹相位图给求取出来，根据相位解包裹的方法原理把被测量的物体的绝对相位图给求取出来. 最后进行三维重构，获得被测量物体的三维数据.按上述步骤，先用普通三维测量方法，没有对gamma畸变造成的相位误差进行矫正操作，投影仪投射的正弦条纹光栅的图像的相位角度值为0°、90°、180°、270°，图7为未进行矫正的情况下得到的三维重构点云图，从该图可知，被测量的物体在三维重构之后会出现比较明显的波浪形畸变现象，该现象产生的原因正是条纹光栅图像的gamma畸变.采用本文设计的基于相位偏移法的gamma矫正方法来对gamma畸变造成的相位误差进行矫正，用投影仪投射4组初始相位偏移分别为0°、-45°、-67.5°、67.5°的正弦条纹光栅图像，将矫正后的包裹相位求取出来，得到的包裹相位图如图8(a)所示，完成对被测量物体的三维重构操作，得到的三维重构点云图像如图8(b)所示.根据得到的重构结果，通过与图7进行对比可以发现，之前人脸头像雕像中存在的波浪形畸变在经过基于相位偏移法的gamma矫正方法矫正后畸变程度明显减小，从而可以验证该矫正方法的有效性.1)利用四步相移方法对包裹相位进行计算，针对相机和投影仪产生的gamma畸变的影响提出了基于相位偏移法的gamma误差矫正方法.2)所设计的误差矫正方法提高了正弦条纹光栅的测量精度，为获得准确的物体表面信息奠定了基础.3)通过与基于相位迭代法的gamma矫正方法的实验比较说明所设计的矫正方法稳定可靠，精度高，能较好地消除波浪形畸变现象，具有一定的可行性.【相关文献】[1] 孙宇臣，葛宝臻，张以谟.物体三维信息测量技术综述[J]. 光电子·激光, 2004, 15(2):248-254.DOI: 10.3321/j.issn:1005-0086.2004.02.031.SUN Yuchen, GE Baozhen, ZHANG Yimo. Review for the 3D information measuring technology[J]. Journal of Optoelectronics·Laser, 2004, 15(2):248-254.DOI:10.3321/j.issn:1005-0086.2004.02.031.[2] CHEN F, BROWN G M, SONG M. Overview of three-dimensional shape measurement using optical methods [J]. Optical Engineering, 2000, 39(1):10-22.[3] 冯宇.基于计算机立体视觉的三维重建系统研究[D]. 青岛:青岛科技大学,2009. DOI:10.7666/d.y1456702.FENG Yu. Study on the system of three-dimensional reconstruction based on computer stereo vision[D]. Qingdao:Qingdao University of Science & Technology, 2009.DOI:10.7666/d.y1456702.[4] 董欢.基于傅里叶变换轮廓术的光学三维形貌测量技术的研究[D]. 辽宁:辽宁师范大学,2012. DOI: 10.7666/d.Y2233507DONG Huan.3D shape measurement studies based on fourier transform profilometry[D]. Liaoning:Liaoning Normal University,2012. DOI: 10.7666/d.Y223350.[5] 陈晓波.结构光三维测量系统误差分析、控制及补偿技术的研究[D]. 上海:上海交通大学,2009. CHEN Xiaobo. Error analysis, control and compensation for a structured light measurement system[D]. Shanghai:Shanghai Jiao Tong University,2009.[6] 郑东亮,达飞鹏.提高数字光栅投影测量系统精度的gamma矫正技术[J].光学学报,2011,5(31):116-121. DOI: 10.3788/AOS201131.0512003.ZHENG Dongliang, DA Feipeng. Gamma correction method for accuracy enhancement in grating projection profilometry [J]. Acta Optica Sinica,2011,5(31):116-121. DOI:10.3788/AOS201131.0512003.[7] 吕江昭.基于散焦光栅投影的快速三维测量若干关键技术研究[D].南京:东南大学,2015.LÜ Jiangzhao.Research on some key technologies in high-speed three-dimensional measurement based on defocused fringe projection[D]. Nanjing: Southeast University,2015.[8] 黄利新,姚新,蔡冬梅,等.一种快速高精度的相位恢复迭代法[J].中国激光, 2010,5(37):1218-1221. DOI: 10.3788/CJL20103705.1218.HUANG Lixin,YAO Xin,CAI Dongmei,et al. A high accuracy and fast iterative algorithm for phase retrieval[J]. Chinese Journal of Lasers, 2010, 5(37): 1218-1221. DOI:10.3788/CJL20103705.1218.[9] 陆军,李积江,黄春明.符号M阵列结构光的解码[J].光学精密工程, 2013, 21(4):1069-1078. DOI:10.3788/OPE.20132104.1069.LU Jun, LI Jijiang, HUANG Chunming. Decoding of structred light based on symbol M-array[J].Optics and Precision Engineering, 2013, 21(4):1069-1078. DOI:10.3788/OPE.20132104.1069.[10]付强.扩大景深的波前编码系统成像特性研究[D].哈尔滨:哈尔滨工业大学,2010.FU Qiang.Property research on wavefront coding imaging systems for extanding the depth of field[D]. Harbin:Journal of Harbin Institute of technology, 2010.[11]HUANG P S, HU Q J, CHIANG F P. Double three-step phase-shifting algorithm[J]. Applied Optics, 2002, 41(22): 4503-4509. DOI: 10.1364/AO.41.004503.[12]LEITGEB R A, HITZENBERGER C K, FERCHER A F, et al. Novel phase-shifting algorithm to achieve high-speed long-depth range probing by frequency domain optical coherence tomography[J]. Optics Letters, 2003, 28(22):2201-2203.[13]HESHMAT S, TOMIOKA S, NISHIYAMA S. Phase unwrapping algorithm based on singularity compensation for three-dimensional shape measurement[J].Optical Review,2012,19(6):444-450.DOI: 10.1007/s10043-012-0076-9.[14]LI Yang, CAOYiping, HUANG Zhenfen ,et al. A three dimensional on-line measurement method based on five unequal steps phase shifting[J].Optics Communications, 2012,285(21/22):4285-4289.DOI: 10.1016/j.optcom.2012.06.062.[15]CHEN K, XI J, YU Y, et al. Fast quality-guided flood-fill phase unwrapping algorithm for three-dimensional fringe pattern profilometry[C]// Photonics Asia 2010 International Society for Optics and Photonics. Beijing: SPIE, 2010: 78550X-1-78550X-9.[16]SONG Z, PEISEN H. Phase error compensation for a 3-D shape measurement system based on the phase-shifting method[J].Optical Engineering,2007,46(6): 063601-1-063601-9. DOI: 10.1117/1.2746814.[17]郑东亮,达飞鹏.双步相移光栅投影测量轮廓术[J].光学学报, 2012,5(32):86-92.DOI:10.3788/AOS201232.0512004.ZHENG Dongliang,DA Feipeng. Double-step phase-shifting algorithm for fringe-projection measurement [J]. Acta Optica Sinica, 2012,5(32):86-92.DOI:10.3788/AOS201232.0512004.[18]HUO Jincheng,WU Qingyang, ZENG Xiangjun. A technique of phase-shifting for 3-D measurement using spectral-transform[J].Optics and Lasers in Engineering,2013,51(10):1133-1137.DOI: 10.1016/j.optlaseng.2013.04.014.[19]YE Xu,CHENG Haobo, WU Hengyu,et al.Gamma correction for three-dimensional object measurement by phase measuring profilometry[J]. Optik-International Journal for Light and Electron Optics,2015,126(24): 5534-5538. DOI: 10.1016/j.ijleo.2015.09.028.。

反求工程

二、点云数据的预处理取样及点云的修整，取样及点云的修整，是反求工程重要步骤
1、点云数据中噪音点的剔除、噪音点的剔除指令：噪音点的剔除指令：Poind Extranct Point Circle-Select Poind。或见图所示方式操作。。或见图3-14所示方式操作。所示方式操作
上述扫描机的测量精度为± 上述扫描机的测量精度为±0.05mm，各直线运动坐标轴的分辨率为， 0.005mm，旋转测量台的分辨率为，旋转测量台的分辨率为0.004°，被扫描物体的最大尺寸为： ° 被扫描物体的最大尺寸为： Φ457m m×457mm ×
所示为英国3D Scanners 图2.5所示为英国所示为英国公司生产的Reversa扫描头的原理图，公司生产的扫描头的原理这种扫描头可安装在CNC加工机或加工机或CMM 这种扫描头可安装在加工机或测量机上，构成激光扫描机。测量机上，构成激光扫描机。
常用的扫描机有传统有：常用的扫描机有传统有：
ห้องสมุดไป่ตู้
坐标测量机(Coordinate Measurement Machine，坐标测量机，简称(MM) 简称激光扫描机(Iaser Scanner) 激光扫描机零件断层扫描机(Croos Section Scanner) 零件断层扫描机 CT(Computer Tomography，计算机线断层照相术线断层照相术) ，计算机X线断层照相术 MRI(Magnetic Resonance Imaging，磁共振成像，磁共振成像)
二、结构光法结构光法：结构光法：是基于相位偏移测量原理的莫尔条纹法。量原理的莫尔条纹法。该种方法将光栅条纹投射到被测物体表面，光栅条纹受被被测物体表面，测物体表面形状的调制，测物体表面形状的调制，其条纹间的相位关系会发生变化，纹间的相位关系会发生变化，用数字图像处理的方法解析出光栅条纹图像的相位变化量来获取被测物体表面的三维信息。获取被测物体表面的三维信息。

华中科技大学计算机图形学作业及答案

第一次1.计算机图形学的研究内容是什么？计算机图形学的发展和应用；计算机图形设备和系统；国际标准化组织(ISO) 发布的图形标准；人机交互接口技术；基本图形实体、自由曲线和自由曲面的生成算法；图形变换和裁剪；曲面和实体造型算法；颜色、光照模型及真实感图形显示技术与算法等内容。

结合讲课的内容需要经过一定量的编程实践才能掌握，加深理解。

通过本课程的学习，要求学生了解计算机图形学的基本概念和方法，以及计算机处理图形的全过程，并能利用综合图形环境开发计算机辅助设计应用软件2.试阐述图形、图像的本质要素。

图像可以看作是由许许多多个点组成的，这是计算机表示图像的基本思想。

即在计算机中，通过取样把图像进行分割，分成一个个的点，并给每一个点赋予一个颜色值。

在图像处理中，我们把这些点称为像素。

因此，数字图像是离散的。

计算机图形又称矢量图形，是由数学方法描述的。

无论放大到多大，其输出质量都非常好。

我们可对矢量图形进行位置、尺寸、形状、颜色的改变，图形仍能保持清晰、平滑，丝毫不会影响其最终的印刷质量。

3.计算机图形学的相关学科有哪些？它们之间的相互关系如何？与计算机图形学密切相关学科有图像处理和模式识别。

它们研究的都是与图形图象处理有关的数据模型、图象再现的内容，它们相互融合、相互渗透。

4.什么是像素点?1、计算机图形的种类从本质上讲,主要有两种计算机图形:一种为位图图像,即是把图像分割成若干个小方格,每个小方格称为一个像素点,由这些像素点排列组成的栅格,.被称为“光栅”,计算机通过表示这些像素点的位置、颜色、亮度等信息,从而表示出整幅图像。

2、数字图像将图像分割成非常细小的点,称为像素点,像素点的值表示该点图像的亮度.但是,近年来的研究指出,利用光合(A)与蒸腾(E)之比获得的水分利用效率(WUE=AE),通常称为瞬时水分利用效率(WUEi),与δ13C不呈现显著的正相关关系。

3、像素点是显示器显示画面的最小发光单位，由红、绿、蓝三个像素单元组成，在彩色显像管中，电子枪通常有三支排列成三角形的单色电子枪组成，称为△（delta）配置，而显示器的荧光层也采用三位一体的荧光体，即含有红色、绿色、蓝色荧光体，它们的排列方式和电子枪的排列方式相同，这三种基色通过不同的亮度组合即可产生各种颜色。

应用SVM算法的相位—三维坐标标定方法

219第2期2022年2月机械设计与制造Machinery Design & Manufacture 应用SVM 算法的相位一三维坐标标定方法张瑞,王亚龙，张伟豪,朱振伟(郑州大学机械工程学院，河南郑州450001)摘要:在采用光栅投影轮廓术的立体视觉方法对目标物体重构过程中，关键的步骤就是求得目标物表面特征点的相位与三维坐标的映射关系。

通过对单目相机与投影仪组成的视觉系统建立模型，并对相机坐标系与投影仪坐标系进行空间解析，可得空间中任意一点在图像中坐标(",”)、绝对相位0与其在相机坐标系下的三维坐标(*c,yc,zc)存在复杂的非线映射关系。

提出基于SVM 算法的相位一三维坐标标定方法,用带有圆形标志点的平面标定板进行SVM 回归模型的样本采集与训练。

并通过对测试集回归预测的数据与实际测量中的数据进行对比,分析实验结果显示该标定方法确实可行，具有较高的标定精度。

关键词:光栅投影轮廓术;立体视觉;支持向量机(SVM)；相机标定；映射关系中图分类号:TH16;TH39文献标识码:A文章编号:1001-3997(2022)02-0219-05Calibration Method for Phase-Coordinate Value of 3D with SVM AlgorithmZHANG Rui, WANG Ya-long, ZHANG Wei-hao, ZHU Zhen-wei(School of Mechanical Engineering, Zhengzhou University, He'nan Zhengzhou 450001, China)Abstract ： Tn the process of o bject reconstruction using stereo vision method based on grating projection profilometry , the key stepis to obtain the mapping relationship between the phase of f eature points on the object surface and the three-dimensional coordi nates. By establishing a model of v ision system composed of m onocular camera and projector 9 spatial analysis of c amera coordi nate system and p rojector coordinate system , the coordinates (u, v) of a ny p oint in space in image can be obtained. Absolute phase theta has a complex non-linear mapping relationship with its 3D coordinates(x, y, z)in the camera coordinate system. A phase-three-dimensional coordinate calibration method based on SVM algorithm is proposed. Sample acquisition and training of S VMregression model are carried out with a plane calibration board with circular markers. The experimental data and analysis results show that the calibration method is f easible and has high calibration accuracy.Key Words : Grating Projection Profilometry ； Stereovision ； Support Vector Machine (SVM) ； Camera Calibra tion ；Mapping Relations1引言在智能产线中,为便于进行质量跟踪进行，对所有工件逐一分拣，进行工序间检测是基础要求。

基于改进三步相移法的结构光三维动态扫描系统

第33卷第5期2020年10月Vol.33 No.5Oct.2020大学物理实验PHYSICAL EXPERIMENT OF COLLEGE文章编号:1007-2934（2020）05-0005-06基于改进三步相移法的结构光三维动态扫描系统陈文娟**，高超，李迎春,唐子淇，胡姗姗收稿日期：2020-09-04基金项目：中国石油大学（华东）大学生创新创业训练项目（20190468）；中国石油大学（华东）重点教学实验技术改革项目（SZ201822）；中国石油大学（华东）校级重点教学改革项目（JY-A201820）*通讯联系人（中国石油大学（华东）理学院，山东青岛266580）摘要：提出了一种改进型三步相移法的结构光三维动态扫描系统,将三步相移图的获取方式由条纹移动的被动式获取转变为物体移动的主动式获取。

结合数字图像处理技术,根据物体运动速度与相移量的关系控制摄像头准确拍摄三步相移图片，无须投影多幅条纹和使用复杂算法，即可快速灵活地实现简单运动物体的三维重建。

在MATLAB 中仿真一个运动半球体进行结构光动态扫描实验，并使用自主开发的软件进行三维重建。

结果表明，该方法获取的三步相移图像能够较好地还原简单运动物体的三维形状，对低成本相机的动态三维成像的研究具有一定的参考价值。

关键词：结构光;条纹投影;三维扫描;三步相移中图分类号：O4-33 文献标志码：A D0I ：10.14139/22-1228.2020.05.002三维扫描成像将客观物理世界中的物体迅速转化为计算机中的三维数字像，从而获取物体三1 原理分析维形态和纹理信息，广泛应用于工业设计、文物恢复、虚拟现实以及产品逆向工程等多个领域[1] o其中结构光三维扫描技术具有非接触、无损伤、高精度、全场测量的优点,成为三维成像技术中的主流光学技术之一[2]o 然而，目前基于条纹相位测量的结构光三维扫描系统大部分通过投射多组光栅条纹进行静态物体成像,对动态物体成像时投影与拍摄装置的速度与性能要求高、结构复杂且算法繁琐⑶。

计算机游戏概论3D基本算法

索引值从“0”开始，先row，后col
#define D3D_OVERLOADS #include <d3d.h> D3DMATRIX mat;
//下面三种表示方式的意思都是一样的 mat._13 = 0.8f; mat[1][3] = 0.8f; mat(1,3) = 0.8f;

如果我们要建立一个平移的矩阵，其表示法如下图所示：
9.2.1 齐次坐标

「齐次坐标」具有四个不同的元素，简称
「四元素」，其表示法为（x,y,z,w），
如果将齐次坐标表示成3D坐标的话，其
表示法则为（x/w,y/w,z/w）。通常w元素都会被设成「1」。

W用意是用来表示一个比例因子。
9.2.2 矩阵平移（Translation）

即是物体在3D世界里向着某一个向量方向移动，如下图
基本的矩阵及向量运算函数
向量相乘
//将向量pV1与向量pV2相乘之后的结果传给向量pOut D3DXVECTOR3* D3DXVec3Cross( D3DXVECTOR3* pOut, CONST D3DXVECTOR3* pV1, CONST D3DXVECTOR3* pV2 );
基本的矩阵及向量运算函数

矩阵平移运算的表示法如下列所示：
9.2.3 矩阵旋转（Rotation）

定义是3D世界里的某一个物体绕着一个特定的坐标轴旋转，如下图所示：

绕着x轴旋转

绕着y轴旋转

绕着z轴旋转
Y Y’=r*sin（a+ Ø ）
=r*sina*cos Ø+r*sina*cos* Ø
=x*cos Ø+y*cos Ø (x’,y’) (x,y) Ø a X

专升本《计算机图形学》-试卷-答案

专升本《计算机图形学》一、（共57题,共150分）1. 下列设备中属于图形输出设备的是( ）①鼠标②LCD ③键盘④LED ⑤打印机⑥扫描仪⑦绘图仪⑧触摸屏（2分）A。

①③⑥⑧ B.②④⑤⑦ C.②⑤⑥⑦ D.④⑥⑦⑧标准答案：B2. 用正负法画圆，如果圆心在原点(0,0)处，初始点(0，R ），顺时针生成圆，若当前点Pi在圆外,则下一点Pi+1向左走一步，递推公式为（ )。

（2分)A。

B 。

C.D.标准答案:D3。

在三维空间中点P(3， 5， 4)绕z轴旋转180o后的坐标为:( ) (2分）A。

（3， 4， 5) B.（—5，-3， 4) C.（5， 3， 4） D.（4， 4， 4）。

标准答案：B4。

4.在三维几何实体的表示法中，（ )表示法的结果难以实现绘图输出。

（2分）A。

CSG法 B.八叉树表示法C.扫描表示法 D。

对称数据结构法。

标准答案：A5. 在种子填充算法中所提到的四向连通区域算法,（）填充八向连通区。

(2分）A.可以B.不一定。

标准答案：B6. 下列（）是用实型量计算，且每一步需对Y进行四舍五入。

（第一象限内,0￡k￡1的直线） (2分）A。

DDA算法 B。

Bresenham算法C.中点画线算法D.DDA算法和Bresenham算法标准答案：A7。

在齐次坐标中，最后一维坐标H称为（）因子。

(2分)A。

比例 B.旋转 C.反射 D.斜切标准答案：A 8。

线模型的数据结构简单且易于实现，只要给出所有顶点坐标及线段与其顶点的关系即可。

（2分）A.颜色 B。

角度 C.平面 D。

顶点坐标。

标准答案：D9。

参数曲线的表示有代数形式（）和两种。

（2分）A.几何形式B.分数 C。

阵列 D.固定形式标准答案：A10. 多边形填充时，下述哪个论述是错误的？（）（2分）A。

多边形被两条扫描线分割成许多梯形,梯形的底边在扫描线上,腰在多边形的边上，并且相间排列；B。

多边形与某扫描线相交得到偶数个交点,这些交点间构成的线段分别在多边形内.外，并且相间排列；C。

常用shader

常用shader摘要：1.概述2.Shader 的定义和作用3.常用Shader 的类型4.如何使用Shader5.结论正文：1.概述Shader 是一种计算机程序，主要用于实现3D 模型的渲染和动画效果。

它们通常在图形处理器（GPU）上运行，可以对模型的表面进行操作，例如改变颜色、纹理和光照效果等。

Shader 在游戏开发、电影特效和建筑可视化等领域中广泛应用。

2.Shader 的定义和作用Shader 是一种由着色器（Shader）和渲染管线（Render Pipeline）组成的渲染技术。

着色器是一种计算机程序，用于处理3D 模型的顶点（Vertex）和片段（Fragment），并计算它们在屏幕上的颜色和位置。

渲染管线则是一个处理3D 模型的框架，包括几何（Geometry）、光栅化（Rasterization）和后处理（Post-processing）等步骤。

Shader 的作用是将3D 模型的顶点数据转换为二维图像，并在屏幕上显示。

它们可以实现各种渲染效果，例如漫反射光照、镜面反射光照和环境光遮蔽等。

3.常用Shader 的类型常用的Shader 类型包括：- 顶点着色器（Vertex Shader）：用于处理3D 模型的顶点数据，例如位置、颜色和纹理坐标等。

- 片段着色器（Fragment Shader）：用于处理3D 模型的片段数据，例如计算颜色和光照效果等。

- 几何着色器（Geometry Shader）：用于处理3D 模型的几何数据，例如裁剪、投影和视图变换等。

- 光栅化着色器（Rasterization Shader）：用于将3D 模型转换为二维图像，并进行光栅化处理。

- 后处理着色器（Post-processing Shader）：用于对渲染后的图像进行后处理，例如模糊、色调映射和抗锯齿等。

4.如何使用Shader要使用Shader，您需要了解图形编程的基本概念，例如着色器语言（Shader Language）和渲染管线（Render Pipeline）。

三维视觉检测

II
哈尔滨工业大学
目录
摘要........................................................................................................................ I Abstract ................................................................................................................. II 第 1 章绪论..................................................................................................... - 1 1.1 课题背景............................................................................................. - 1 1.2 结构光三维测量技术......................................................................... - 1 1.3 国内外发展现状................................................................................. - 1 第 2 章光学三维测量技术............................................................................. - 3 第 3 章三维测量技术中相位移及相位展开................................................. - 4 3.1 相位移原理......................................................................................... - 4 3.2 相位展开算法..................................................................................... - 5 3.2.1 空间相位展开算法.................................................................. - 5 3.2.1 时间相位展开算法.................................................................. - 6 第 4 章三维重建过程..................................................................................... - 7 4.1 三步相移算法..................................................................................... - 7 4.2“2+1”步相移算法 ................................................................................ - 7 4.3 时间相位去包裹法............................................................................. - 8 4.4 杂点去除算法..................................................................................... - 9 4.5 相位值向空间三维坐标转换算法..................................................... - 9 4.6 基于 Look-up Table 的快速算法 ..................................................... - 10 第 5 章总结与展望....................................................................................... - 10 -

零件轮廓表面检测与三维重构技术的研究

ｂｕｈｕｆｃｐｇａｈｆｂｅｔｈｅｏｍｅｒｔｇｐｔｒｓｉｐｔｎｏａｃｍｐｔｒｂＤａｒｎｒ— ｏｔｔｅｓｒａｅｔｏｒｐｙｏＤｏｊｃ．ＴｅｄｆｒｄｇａｉａｔｎｉｎｕｔｏｕｅｙＣＣｃｍｅａａｄｐｏｏ３ｎｅｉ
［摘要】基于零件实物样件的几何模型反求技术已成为ＣＤＣＭ领域的研究热点之一，Ａ／Ａ现提出一种基于面结构光投影法
的复杂零件轮廓表面检测与三维重构技术．此技术通过向被测物体表面投射条纹光栅，得到包含物体表面形状的畸变条纹，畸变条纹图像由ＣＤ拍摄并传送至计算机，过对畸变条纹图像的分析处理，到被测物体表面的三维外形数据信息．Ｃ通得根据检测得到的三维点云数据的特点，用基于曲率抽样的拓扑矩形阵列进行了ＮＲＳ曲面拟合．ＵＢ实验结果表明基于面结构光投影法的重构系统具有检测准确、快捷、非接触等特点，能对复杂零件外形进行有效检测与三维重构．且
Ａｂｓｒｔｔａｃ：ＴｈｅｅｓｎｇｎｅｉｇｏｅｍｅｒｃｍｏｅｓｄｏｔｅｅｌｒｈａｅｏｎｅｏｈｅｅｒｈｆｃｓｓｉｅｒｖｒｅｅｉｅｒｎｆｇｏｔｄｌｂａｅｎｐａｘｍｐａｓｂｃｍｅｏｆｔｅｒｓａｃｏｕｅｎｉＣＡＤ／ＣＡＭｅｄ．Ｔｈｓｐｐｅｅｅｔｈｅｈｄｆ３ＤｈｐｅｍｅｓｒｍｅｔａｄｒｃｎｓｒｃｉｎｂａｅｎｓＹａ．ＴｈｉｆｌｉａｒｐｒｓｎｓｔｅｍｔｏｓｏｓａａｕｅｎｎｅｏｔｕｔｏｓｄｏＨｆｃｅｅ

1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。

维普资讯
第３５卷（０７第１期２０）１
计算机与数字工程
８５
彩色பைடு நூலகம் 栅投影３Ｄ模型恢复中的条纹图像处理
尹庆吉唐立新
武汉４０７）３０４（中科技大学机械科学与工程学院华摘要
２条纹图像颜
色调整
投射ＲＢ三Ｇ
基色有序条纹到
经过颜色调整的条纹图像ＲＢ值中最大的与该点Ｇ在人眼中看到的颜色达到一致，故直接将像素点的
第３５卷
中心，选取的条纹宽度均为奇数个像素。所
ｏｑ央红条纹２
．
获得的条纹图像即使是红色条纹中也存在蓝色和绿色的成分。由于后续采用的是二值条纹细
化方法，以要先对条纹图像进行颜色纯化处理。所
非接触式测量方法的发展方向。
本研究采用的面结构光模式为如１图所示的ＲＢ三基色有序条纹。Ｇ该模式以中央红条纹为对称轴，两边依次对称分布着绿色、蓝色和红色条纹。中央红条纹较其他条纹宽，为条纹编码基准，码为０以中央红作编。条纹为中心，向上编码依次增加为正值，向下编码依次减小为负值。为保证模板条纹有严格的几何
光栅投影３Ｄ模型恢复技术以其非接触、测量速度高且易于实现自动化而受到普遍的关注和广泛的研究，条
纹图像处理是其关键技术之一。采用ＲＢ三基色有序条纹结构光投射模式，Ｇ基于该模式提出无需任何偏色图像先验信息或理想假设条件的图像偏色调整方法，在条件并行细化算法基础上研究改进细化算法，研究了条纹中心线自动编码和存储的方法。实验表明得到的条纹中心线单像素程度高、中性好；居条纹自动编码准确率高，均达到工程实际应用的要求。
关键词偏色调整条纹细化条纹编码
中图分类号Ｔ９１７Ｎ１．３
１引言
物体３Ｄ模型恢复技术是逆向工程、速原型快制造等高速发展领域的关键技术之一。它在飞机、
汽车、船舶、玩具及个性化产品制造业和其他涉及
作者简介：尹庆吉，，女硕士研究生，研究方向：彩色光栅投影３Ｄ模型恢复中的条纹图像处理。唐立新，，男副教授，
硕士生导师，究方向：器视觉。研机
维普资讯
８６
尹庆吉等：彩色光栅投影３Ｄ模型恢复中的条纹图像处理
ＣＭ３ｎｅｎｔｎｌ司都已经利用激光扫描技ＳＤＩｔｒａｏａ公ｉ术开发出成型的人体扫描仪 … 。激光的扫描光强度比较高，因此反求系统不易受到图像采样噪声及物体表面纹理的影响。但是
激光扫描技术整个测量过程需要的时间长、理的处
图像数据量大，使激光扫描技术无法满足对动态这物体快速测量的要求。
２条纹中心提取
２１结构光模式．
光栅投影法投射一次光栅就可获得物体一个侧面形状的三维信息，与激光扫描法相比减少了信息的冗余，有速度快，具精度高等优点，代表了光学
要将物体置于高精度的相移装置上多次取图像，既限制了所测物体的尺寸，又要求物体在测量时不能有形状上的改变，因此不适用与对动态物体快速测
量。而条纹中心法无需辅助的相移设备，幅图像一就可以实现摄像装置一个视场范围内的全场测量，具有速度快、数据集中的优点适合人及动物的形体测量。综上本文的脚部３Ｄ模型恢复技术采用了基于条纹亮度分析的条纹中心法。
信息的重要手段，而光栅投影法是其目前的主要的发展方向。
在非接触测量方法中，激光扫描技术目前已经
比较成熟，工程实际中得到广泛应用。美国的在
Ｓａｐｈｒ
—
Ｓａｅ司、ｏｔｎｇｍｎ公司和英国的ｈｐ公Ｆｏｍａａｅｅｔ
自由曲线曲面的工业领域内得到了广泛的应用。光学非接触式测量方法是目前获取物体３模型Ｄ
同时，被测物体表面也存在也存在着灰度的变
化，使得能够真正运用于三维测量的灰度范围变得很有限。另外，位法中单幅条纹图像的相位处理相技术还不成熟的；多幅条纹图像的相移技术则需而
模式，通过求解光栅相位受到物体表面高度调制发生的偏移量，终获得被测物体的３最Ｄ模型信息。由于周期变化的光栅光场采用的是连续变化的强度对周期光栅进行编码，因此这种变化是模拟量，容易受到噪声的干扰。
基于光栅投射的３Ｄ模型恢复技术大体上分
为两类Ｊ基于空间相位分析的相位法和基于条：纹亮度分析的条纹中心法。相位测量法一般采用向物体表面投射正弦光栅或线性周期光栅的投射
收到本文时间：０７年１３日２０月０