[发明专利]一种基于动态视觉传感器焦点变化法的高速表面三维重建方法

权利要求书

1.一种基于动态视觉传感器的表面三维重建方法，其特征在于包括以下步骤：

步骤一、搭建基于焦点变化法的三维重建系统；所述三维重建系统中以动态视觉传感器作为待测表面的成像传感器；

步骤二、沿光轴方向移动待测表面，动态视觉传感器检测到待测表面移动过程中入射到传感器表面光强的变化，这些光强的变化根据变亮和变暗分别标注为正事件和负事件；移动结束后，与动态视觉传感器相连的计算机存储下这一过程产生的事件原始点云数据，这些事件原始数据按照事件发生的像素坐标(x,y)和发生时间点t进行有序排列，在此定义X、Y方向分别为像素坐标x,y增大的方向，T方向为事件发生时刻t增大的方向，并形成XYT三维事件点云立方；

步骤三、将步骤二中得到的XYT三维事件点云立方，在T方向按照Δt的时间间隔进行分块；对于每一像素坐标(x,y)统计每个Δt的时间间隔内正事件数量与负事件数量；最终得到一个正事件率立方与一个负事件率立方，立方中的元素为整型变量，分别代表每个像素在每个时间间隔内产生的事件总数；

步骤四、将步骤三中得到的正事件率立方与负事件率立方，分别沿T方向作小波滤波处理，得到滤波后的正负事件率立方；

步骤五、将步骤四中得到的滤波后的正负事件率立方在X及Y方向进行裂解，得到条数等同于动态视觉传感器像素数目的多条一维序列，每一条序列分别代表该像素的正负事件率一维序列；对于每个像素的正负事件率序列，根据它们两者关于准焦时间点对称分布的特性，构建准焦误差评价函数，得到准焦时间点，准焦时间点的具体含义为：在沿光轴运动过程中，图像最清晰的时间点；

步骤六、根据时间点与沿光轴位移量的对应关系，得到相对深度z，从而获得像素点的三维坐标(x,y,z)；所有像素点完成准焦位置判断后，得到待测表面的三维形貌特征。

2.根据权利要求1所述的一种基于动态视觉传感器的表面三维重建方法，其特征在于，根据步骤六得到的三维形貌面由于噪声的存在不一定平滑，所述方法还包括进行三维形貌连续性优化的步骤七；

步骤七、利用每个像素点周围像素的事件率信息，对该像素点的深度z进行联合优化，使得最终得到的三维形貌保证连续性；联合优化的过程包括：查找步骤六得到的三维形貌面中深度坐标z与其邻域内8个像素的深度均值大于给定阈值的像素；对所有这样的像素，将其邻域内8个像素未经过滤波的正负事件率序列与其本身未经过滤波的正负事件率序列进行加和，作为该像素新的正负事件率序列；将新的正负事件率序列进行小波滤波处理，并重复步骤五和步骤六，得到该像素点新的三维坐标。

3.根据权利要求1所述的一种基于动态视觉传感器的表面三维重建方法，其特征在于，所述的步骤三具体为:

3.1)对步骤二得到的事件原始点云数据在时间方向按照一定时间间隔Δt进行分块，对每个像素(x,y)统计每个时间间隔Δt发生的正事件总数与负事件总数；

3.2)假设x方向像素数为M，y方向像素数为N，在给定Δt时间间隔下，将整个采集时间段等分成了T段，就得到了M*N条长度为T的正事件率序列与负事件率序列；这M*N条长度为T的正事件序列与负事件率序列分别按照像素排列的方式进行堆叠，形成了大小为M*N*T的正事件率立方和负事件率立方。

4.根据权利要求1所述的一种基于动态视觉传感器的表面三维重建方法，其特征在于，所述的步骤四具体为:

对于选取的像素点(x_p,y_p)，步骤三中得到了其正事件率序列与负事件率序列，将步骤三得到的正、负事件率序列，利用小波滤波，去除其高频噪声，保留其低频信息，得到滤波后的正、负事件率序列；将所有像素对应的正、负事件率序列进行滤波后，按照像素排布顺序将这些序列堆叠起来就构成了滤波后的正、负事件率立方。

5.根据权利要求1所述的一种基于动态视觉传感器的表面三维重建方法，其特征在于，所述的步骤五具体为:

5.1)待测表面随着电机沿光轴运动的过程相当于不断改变每一点的物距的对焦过程；对于考察像素(x_p,y_p)而言，离焦到准焦过程的亮度变化应当与准焦到离焦过程的亮度变化一致，因此正、负事件率曲线的对称分布，且正、负事件率曲线的对称中心即为该点对焦最清晰的时间点t^*；

5.2)将正、负事件率序列P[t]与N[t]的下标变换到初值为0，

P′[t]←P[t+t₁]；

N′[t]←N[t+t₁]；

P[t]与N[t]为去除噪声后的正负事件率序列，其定义域为[t₁，t₂]；t₁代表沿光轴运动开始的时间点，t₂代表沿光轴运动结束的时间点；经过下标变换后，P′[t]与N′[t]的定义域为[0，t₂-t₁]；

5.3)定义准焦误差评价函数为

其中mse(a)为本发明定义的准焦误差评价函数，对于不同的自变量a来说，函数mse(a)值越小，代表越接近对焦最清晰的时间点t^*；a为准焦误差优化参数；t为时间序列自变量，代表正负事件率时间序列的下标；k为预设准焦时间点考察范围参数，k的取值可以取0到l的实数，k值越大代表准焦时间点考察范围越小；

5.4)正、负事件率的对称中心，即对焦最清晰的时间点t^*由以下公式给出：