[发明专利]一种基于聚类分析的颜色分类方法

说明书

技术领域

本发明提出一种基于聚类分析的颜色分类方法，属于计算机图像处理技术领域。

背景技术

结构光三维测量方法主要分为两个部分，第一部分是投影结构光并拍摄获得结构光图像，然后进行结构光解码得到结构光的图像二维信息；第二部分是根据投影仪、摄像机和目标物体的相对位置把结构光的图像二维信息转化为目标物体的三维信息。

从本质上说，基于结构光的三维重构系统是传统立体视觉系统的一种改进与延伸。它使用一个投射编码图像的设备来代替立体视觉系统中的一个摄像机，解决了特征点设置和特征点搜寻的难题。基于结构光的三维重构系统具有非接触、精度高、速度快、适用范围广等优点。广泛应用于自动化加工、高速在线检测、质量控制、航空航天、汽车制造、实物仿型、服装加工、投影系统等领域，是反向工程和计算机视觉中的重要组成部分。

在基于结构光的三维重建中，解决摄像机观测条纹与投影仪投射模式条纹之间的匹配问题最有效的方法是对结构光进行编码，利用各种编码策略使像素本身带有先验编码信息，通过解码，实现光条或点的精确定位。合肥工业大学张勇斌等人提出了一种伪随机编码方案，该方案根据伪随机彩色编码原理，代数摄影几何中的交比不变性质，将一副伪随机编码图案与投影系统相结合，构造了一种新的视觉投影系统。浙江大学黄红强等人提出了一种颜色编码方案，用胶片拍摄调值分布具有一定规律的条纹状图案，然后利用该胶片投影得到彩色结构光。由于在图像摄取时黑色对彩色条纹的影响不大，又考虑到边缘提取的需要，选取黑色作为底色。

对于解码方法来说，张超等人提出一系列图像预处理方法，可以更加准确地提取较细格雷码的条纹；于晓洋等人采用一种基于边缘导向的亚像素定位技术提取格雷码条纹边缘；Philipp Fechteler等人提出了自适应彩色分类方法和捕获3D模型的方法，解决了环境光、颜色、人脸特征对重构质量的影响，提高了系统的鲁棒性。Willie Brink等人根据图中已记录条纹的潜在关联性和邻接性，提出了最大生成树算法，使用该算法可以得到比以往方法更精确、更可靠的重构结果。孔令富等人利用序列的窗口特性和空间邻域编码思想对各条纹边界进行标识，采用全局优化思想对条纹边界进行最优邻域匹配，不需要假定物体全表面单调，对其连续性也不做严格要求。LiZhang等人引入了多通道动态规划思想，来克服图像中的条纹遮挡问题，但常会出现对局部单调区域之间的边界集的解码误差。

发明内容

为了精确地对彩色结构光编码图片中特征点的颜色进行分类，本发明提出一种基于聚类分析的颜色分类方法。

一种基于聚类分析的颜色分类方法，其特征在于，该方法所需设备和实现步骤如下：

所需设备：如图1所示，所需设备包括投影机1，投影屏幕2，摄像机3，计算机4，待测物体5；其中投影机1和摄像机3都通过电缆与计算机4连接。

实现步骤：

步骤1、计算机4通过投影机1将一幅每个像素点的RGB值都分别为255，0，0的红色图像经过待测物体5调制后投影到投影屏幕2上，生成调制后的红色投影图像。

步骤2、计算机4通过摄像机3拍摄步骤1生成的调制后的红色投影图像，得到红色结构光编码图片；由红色结构光编码图片上所有像素点按照从左到右，从上到下的顺序构成矩阵R1，设矩阵R1有m行，n列；构造m行n列矩阵R，矩阵R的第i行第j列元素为R(i，j)＝(RR(i，j)，RG(i，j)，RB(i，j))，其中RR(i，j)、RG(i，j)、RB(i，j)分别为R1(i，j)的RGB值。

步骤3、保持投影机1位置、姿态、内部参数不变，计算机4通过投影机1将一幅和红色图像的大小相同且每个像素点的RGB值都分别为0，255，0的绿色图像经过待测物体5调制后投影到投影屏幕2上，生成调制后的绿色投影图像。

步骤4、保持摄像机3位置、姿态、内部参数不变，计算机4通过摄像机3拍摄步骤3生成的调制后的绿色投影图像，得到绿色结构光编码图片；由绿色结构光编码图片上所有像素点按照从左到右，从上到下的顺序构成矩阵G1；构造矩阵G，矩阵G的第i行第j列元素为G(i，j)＝(GR(i，j)，GG(i，j)，GB(i，j))，其中GR(i，j)、GG(i，j)、GB(i，j)分别为G1(i，j)的RGB值。

步骤5、保持投影机1位置、姿态、内部参数不变，计算机4通过投影机1将一幅和红色图像的大小相同且每个像素点的RGB值都分别为0，0，255的蓝色图像经过待测物体5调制后投影到投影屏幕2上，生成调制后的蓝色投影图像。