[发明专利]一种条纹阴影定位的方法、装置、介质及设备

说明书

本发明提供了一种条纹阴影定位的方法、装置、介质及设备，应用于条纹投影轮廓术，方法包括：在向测试对象投射正弦光栅条纹时，采集所述测试对象在水平方向和垂直方向上的正弦光栅条纹图像；根据所述水平方向上的正弦光栅条纹图像和所述垂直方向上的正弦光栅条纹图像，得到水平包裹相位和垂直包裹相位；根据所述水平包裹相位和垂直包裹相位，得到水平离散阴影区域和垂直离散阴影区域；将所述水平离散阴影区域和垂直离散阴影区域进行融合得到融合后的离散阴影区域；对所述融合后的离散阴影区域进行光强分类和排序，得到阴影阈值；利用所述阴影阈值对正弦光栅条纹图像进行条纹阴影定位，得到条纹阴影定位结果。

技术领域

本发明涉及三维成像技术领域，特别涉及一种条纹阴影定位的方法、装置、介质及设备。

背景技术

条纹投影轮廓术(fringe projection profilometry，FPP)是一种高精度、高效率和非接触式的光学三维成像方法，现已被广泛应用于增材制造、虚拟现实、生物医学和工业检测等领域中。由于阴影遮挡问题会影响三维成像的精度，所以阴影问题也一直是条纹投影轮廓术中的研究热点问题。条纹投影轮廓术中的阴影是由于被测物中的部分区域受投射角度和投射位置的影响不能被光栅条纹照射而形成的无效区域。由于阴影会对条纹投影轮廓术后续的相位计算和点云计算过程造成影响，所以我们需要对条纹的阴影区域进行定位和移除。

值得注意的是，阴影问题不仅只存在于条纹投影轮廓术中，还存在于其他研究领域中，如遥感图像和车辆运动图像。针对遥感图像和车辆运动图像的阴影检测算法较多，主要可分为以下几类：基于颜色的阴影检测方法、基于纹理的阴影检测方法、基于统计的阴影检测方法和基于梯度的阴影检测方法。然而，用于遥感图像和车辆运动图像的阴影检测算法并不一定能解决条纹投影轮廓术中的阴影问题，其根本原因在于条纹投影轮廓术中的图像和遥感图像或车辆运动图像之间存在以下明显的差异：

遥感图像和车辆运动图像一般是以太阳光或路灯作为光源，属于被动光源；而条纹投影轮廓术是通过投影仪投射具有编码信息的结构光图案到被测物上，结构光图案可以人为进行调整，属于主动光源；除此之外，由于投射角度和被测物并非固定位置，所以阴影区域的位置也是不确定的。

遥感图像和车辆运动图像一般为多通道彩色图像，包含丰富的色彩特征；然而条纹投影轮廓术中的条纹图像一般为灰度图像，缺乏色彩信息，所以基于色彩特征的阴影检测方法将不能适用。

遥感图像和车辆运动图像中一般包含大量的主体，单个主体和阴影区域占整个图像的比例较小，主体和阴影特征较为模糊；而条纹投影轮廓术针对的是单个主体或少量主体，主体占成像视野的大部分，局部特征明显，阴影区域的轮廓和边界也较为清晰。

遥感和车辆跟踪领域仅通过光强图像进行阴影的检测，但是光强图像中包含的信息有限，仅包含纹理、色彩、梯度等特征。而条纹投影轮廓术中包含丰富的多源信息，不仅包括光强图像、还包含光栅条纹图像和相位图像。

由于遥感图像和车辆运动图像受气候、雾霾和灰尘影响较大，导致采集到的图像容易模糊和出现噪点，成像质量较低。而条纹投影轮廓术一般应用于室内环境，受气候和外界干扰较小，成像质量较高。

另外，从阴影检测角度来看，遥感图像和车辆目标图像对阴影检测的精度要求较低，通常只需要获得阴影的大致区域，对阴影轮廓和阴影边缘检测要求较低。然而，条纹投影轮廓术需要严格区分被测物中的正常区域和阴影区域，对阴影的检测精度要求较高，通常为像素级。如果被测物的正常区域被误认为阴影处理，会造成被测物正常区域三维点云的丢失；而当阴影区域不能被完整识别和定位时，又会造成三维点云中出现大量的异常点。综上所述，由于图像本身和检测需求的差异，用于遥感图像和车辆目标图像的阴影检测方法难以满足条纹投影轮廓术中的阴影检测要求。