[发明专利]基于线性扩散板与反射分量分离理论的高光去除方法

说明书

技术领域

本发明属于三维结构光测量领域，具体涉及一种基于线性扩散板与反射分量分离理论的高光去除方法。

背景技术

上世纪70年代以来，编码光三维测量技术在高速检测、产品开发、质量控制、反求工程等领域得到广泛的应用和发展，其具有高精度、高效率、非接触等优点。在编码光三维测量中，需要在物体表面投射条纹，条纹携带了物体表面的三维信息，条纹的灰度变化反映了物体表面轮廓的变化。然而在实际工业测量中，条纹截面的灰度变化会受到很多因素的干扰，其中高光是影响最为强烈的一个因素。高光的存在不仅可能会使相机饱和，丢失条纹灰度变化信息，而且还将改变原有漫反射条纹的灰度分布，从而影响条纹中心提取的准确性。去高光问题目前已是利用光学方法测量金属陶瓷等强反射物体所面临的一个难点与共性问题。

现有的基于漫反射与镜面反射的分离高光抑制方法中，双色模型只适用于非导体材质，不适用于金属表面。极化方法在入射角接近90度时,金属表面的菲涅耳系数才有少许变化，易造成相机的饱和。而在避免和减少镜面反射方法中，单独使用多光源、多角度、多曝光、喷雾法、光度学等方法仍然存在着高光区域重叠部分不能完全去除、不能满足测量的精度需求、对金属表面造成腐蚀等问题。总之,在编码光三维测量领域，现有的方法仍然无法克服高光成分对三维重构的影响。

发明内容

针对上述问题，本发明公开了一种基于线性扩散板与反射分量分离理论的高光去除方法，该方法将线性扩散板与反射分量分离理论进行软硬有机结合，使二者彼此支持，实现线性扩散板或反射分量分离理论单独存在时，都不具有的抑制高光的作用，从而降低高光部分对三维重构的影响。

本发明的目的是这样实现的：

基于线性扩散板与反射分量分离理论的高光去除方法，包括以下步骤：

步骤a、在投影仪与被测物之间加入线性扩散板；

步骤b、建立待处理图像信息模型；

步骤c、建立待处理图像漫反射与强反射色度模型；

步骤d、建立归一化图像模型；

步骤e、建立非强反射图像模型；

步骤f、确定强反射像素点；

步骤g、处理强反射像素区域。

上述基于线性扩散板与反射分量分离理论的高光去除方法，步骤b到步骤g具体为：

步骤b、建立待处理图像信息模型

待处理图像表示为：

A_R(X)＝α(X)∫_ΩT(λ,X)B(λ)Q_R(λ)dλ+β(X)∫_ΩB(λ)Q_R(λ)dλ

A_G(X)＝α(X)∫_ΩT(λ,X)B(λ)Q_G(λ)dλ+β(X)∫_ΩB(λ)Q_G(λ)dλ

A_B(X)＝α(X)∫_ΩT(λ,X)B(λ)Q_B(λ)dλ+β(X)∫_ΩB(λ)Q_B(λ)dλ

其中，A(X)为图像强度，α(X)为漫反射加权因子，β(X)为强反射加权因子，X＝{x,y}为像素点坐标，T(λ,X)为漫反射功率谱，B(λ)为强反射功率谱，Q(λ)为传感器灵敏度，下角标R、G、B分别表示图像的红色通道、绿色通道、以及蓝色通道；

令：

D_R(X)＝∫_ΩT(λ,X)B(λ)Q_R(λ)dλ

D_G(X)＝∫_ΩT(λ,X)B(λ)Q_G(λ)dλ

D_B(X)＝∫_ΩT(λ,X)B(λ)Q_B(λ)dλ

S_R＝∫_ΩB(λ)Q_R(λ)dλ

S_G＝∫_ΩB(λ)Q_G(λ)dλ

S_B＝∫_ΩB(λ)Q_B(λ)dλ

有：

A_R(X)＝α(X)D_R(X)+β(X)S_R