[发明专利]一种基于图像融合来执行三维表面形貌测量的方法

权利要求书

1.一种基于图像融合来执行三维表面形貌测量的方法，其特征在于，该方法包括下列步骤：

(a)图像采集步骤

针对待测量对象，采用表面形貌测量设备对其进行扫描，获得具备第一分辨率的初始表面形貌图像；同时采用视觉相机获得与此初始表面形貌图像保持对应且具备第二分辨率的灰度原图，其中该视觉相机具备达到需求标准的较高分辨率，也即该第二分辨率被设定为大于该第一分辨率；

(b)照明估计步骤

对步骤(a)所获得的灰度原图进行基于本征图像分解的照明估计，该步骤具体包含下列子步骤：

(b1)针对所述灰度原图，首先依照下列表达式来执行全局照明估计以获得优化后的全局照明条件，然后采用该全局照明条件对该灰度原图进行补偿处理：

其中，表示优化后的全局照明条件，也即所述灰度原图在自然光照条件下与表面法线相关的全局朗伯阴影，它可采用低阶球谐函数或二次函数近似得到；表示所述灰度原图在自然光照条件下的谐波系数列向量；并用于表示对的增广向量的转置，其中为所述初始表面形貌图像的表面法线矢量，T表示对的矩阵转置；

(b2)依照下列公式来执行局部照明估计以获得优化后的局部照明条件，然后采用该局部照明条件继续对该灰度原图进行补偿处理，由此得到新的更接近真实照明的优化后灰度图像：

其中，I表示所述灰度原图，其用各像素点的灰度值来表示；α表示所有因素造成的总的局部照明变化；表示通过步骤(b1)所获得的全局朗伯阴影；|| ||表示对I和做差之后各分量的平方和的开根号也即范数；μ_α表示预设的用于控制局部照明估计精度与平滑度之间的权衡系数；Ω_α表示α的邻域；w_k表示预设的用于表示强度相似度的加权系数；α_k则表示α邻域中第k个的局部照明变量；

(c)图像融合步骤

将通过步骤(a)获得的初始表面形貌图像与通过步骤(b)得到的优化后灰度图进行融合，生成分辨率获得增强的优化后表面形貌图像，由此完成整体的三维表面形貌测量过程。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在步骤(a)中，在采用表面形貌测量设备扫描获得初始表面形貌图像之后，执行Delaunay线性插值来使得其与所述灰度原图具备同样本尺寸。

3.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，在步骤(b)中，首先建立如下的本征图像照明模型，并通过该模型来逼近包括自然照明、远点照明、近点照明、朗伯阴影、镜面反射、相互反射以及与材料相关的反照率变化这些阴影因子：

其中，R表示图像强度也即图像灰度值；α表示所有因素造成的总的局部照明变化；表示所述灰度原图在自然光照条件下与表面法线相关的全局朗伯阴影。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，在步骤(c)中，采用SFS技术也即阴影形状恢复技术来将所述初始表面形貌图像与所述优化后灰度图进行融合。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，在步骤(c)中，采用以下函数式f(Z)来将所述初始表面形貌图像与所述优化后灰度图进行融合：

其中，Z表示融合之后所生成的分辨率获得增强的优化后表面形貌图像；I表示所述灰度原图，其用各像素点的灰度值来表示；表示通过照明估计新生成的灰度图像；|| ||表示对I和做差之后各分量的平方和的开根号也即范数；μ_z1和μ_z2分别是预设的用于重建保真度和平滑度控制的调节参数；Z₀表示所述初始表面形貌图像；而Δ表示拉普拉斯算子。

6.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，在步骤(c)之后，还包括对所述优化后表面形貌图像和所述初始表面形貌图像进行精度评估的步骤(d)。