[发明专利]一种隐式相位-视差映射的双目测量缺失点云插补方法

说明书

本发明公开了双目条纹投影三维面形测量点云数据孔洞插补技术领域的一种隐式相位‑视差映射的双目测量缺失点云插补方法。步骤包括：S1，计算双目匹配视差数据，获得视差匹配成功区域和视差缺失区域；S2，对视差缺失区域的单相机相位进行归一化处理；S3，根据视差匹配成功区域的单相机相位和双目匹配视差数据，计算隐式相位‑视差映射关系模型参数；S4，根据视差缺失区域的归一化单相机相位和隐式相位‑视差映射关系模型参数，计算视差缺失区域的视差数据；S5，获得完整视差数据，计算三维点云数据。本发明的方法避免了因映射关系中精度不一致造成的插补点云数据分层和边界阶梯跳变的现象。并且孔洞视差补全方法更简单，计算速度更快。

技术领域

本发明涉及双目条纹投影三维面形测量点云数据孔洞插补的技术领域，特别涉及一种隐式相位-视差映射的双目测量缺失点云插补方法。

背景技术

基于条纹投影的结构光三维测量技术(Fringe Projection Profilometry:FPP)具有非接触、全场获取、分辨率高、测量精度高等优点，已成为重要的三维数据测量手段。FPP的市场应用领域广泛，如基于红外条纹投影的3D人脸数据测量FPP为具有更好防伪性的3D人脸识别提供基本的数据来源，在国土安防安全和支付安全等领域FPP成为生物识别新技术的争夺战场；在航空航天等高端制造中，FPP用于对部组件复杂面形的三维数据测量与检测；FPP还应用于逆向工程、文物数字化保护、口腔正畸和虚拟现实等领域。

FPP技术中，基于条纹投影的双目测量系统因其测量精度高而更受青睐。由于双目系统图像对应点的匹配是在两台相机测量视场的公共区域中进行的，而系统中两台相机的位置存在一定夹角，容易受待测物体表面的遮挡和阴影等因素影响，出现一幅图像中的相位值在另一幅图像中无法找到对应的匹配相位，也就无法获取该点的视差值，最终在物体重建的三维点云数据中对应出现缺失和孔洞，影响被测物体三维模型的完整性及重建质量。因此，对点云数据中的孔洞进行补全具有重要价值。

近年来，国内外许多学者对重建缺失区域点云数据进行了研究。Wang J在对点云数据作三角剖分的基础上，提出一种移动最小二乘方法插补点云的缺失部分，但在缺失区域形状复杂时效果不够理想。Dinesh C提出一种基于样本结构的三维点云插补方法，缺失区域较大时仍有较好结果，但算法复杂且存在大量迭代过程，耗时较多。雷彦章提出一种单双目结合的测量方法，分别将两个相机与投影仪组成两套单目系统对缺失区域进行补全，但是需要同时进行双目系统和单目系统标定及完成三套系统坐标系的统一。张利萍基于盖绍彦提出的相位-高度映射模型提出一种双目点云重建单目点云的方法，但在计算该映射模型参数时会引入误差。于瑾提出一种改进的最近点迭代(ICP)算法，提高了算法鲁棒性，将不同视角下的点云数据融合到相同坐标系下，但仍存在多次迭代耗时的问题。耿英楠提出了一种基于RGB矢量空间的三目立体匹配算法，改善了遮挡区域和其他一些原因导致的误匹配问题，但是增加了一台相机的成本，且计算过程较为复杂。李承杭等针对竖直条纹相位高度映射近似相等假设提出隐式相位-高度映射的单双目测量方法，但该方法依靠近似数假设导致不够精度。上述方法对重建缺失区域点云数据虽有改进，但都存在着不同的缺陷，因此，需要对重建缺失区域点云数据进行改进，以克服缺陷。