[发明专利]一种基于边缘检测的彩色结构光解码方法

权利要求书

1.一种基于边缘检测的彩色结构光解码方法，由投影机，投影屏幕，摄像机，计算机，待测物体5部分组成；其特征在于：投影机和摄像机都通过电缆与计算机连接；在计算机中，使用已经授权专利“一种彩色结构光图像编码方法”（授权号：ZL201010160418.0）生成一幅彩色结构光编码图像，并存储在计算机中；

具体方法按以下步骤实现：

步骤1、

步骤1.1、共使用八种颜色块对彩色结构光编码图像进行编码，其中：第一个颜色块为红色，其RGB值分别为255，0，0，用1标记此颜色；第二个颜色块为绿色，其RGB值分别为0，255，0，用2标记此颜色；第三个颜色块为蓝色，其RGB值分别为0，0，255，用3标记此颜色；第四个颜色块为黑色，其RGB值分别为0，0，0，用4标记此颜色；第五个颜色块为青色，其RGB值分别为0，255，255，用5标记此颜色；第六个颜色块为品红色，其RGB值分别为255，0，255，用6标记此颜色；第七个颜色块为黄色，其RGB值分别为255，255，0，用7标记此颜色；第八个颜色块为白色，其RGB值分别为255，255，255，用8标记此颜色；

步骤1.2、将所述的八种颜色块分为两组，一组是由1、2、3、5、6、7六种颜色块组成，称为彩色元组；另一组是由4、8两种颜色块组成，称为黑白元组；

步骤1.3、使用黑白元组中的元素组成两种类型的3×3方形区域，称为微区域；这两种类型的微区域均由黑色、白色交替排列形成；在第一种类型中，3×3方形区域的（1，1）、（1，3）、（2，2）、（3，1）、（3，3）块为白色，其余块为黑色,称为白微区域；在第二种类型中，每一块的颜色都与第一种类型中相同位置块的颜色相反，称为黑微区域；

步骤1.4、根据彩色元组中六种彩色颜色块的灰度值的不同将彩色元组划分为两组，一组是由1、3、6三种彩色颜色元素组成，称为高值彩色元组，另一组是由2、5、7三种颜色元素所组成，称为低值彩色元组；

步骤1.5、利用彩色元组中的六种彩色颜色生成步骤1.3所述的微区域的两种类型的一层彩色边界，称为彩色原子边界；在第一种类型的彩色原子边界中，左上方第一个颜色块为高值彩色元组中的元素，称为高值彩色原子边界；在第二种类型的彩色原子边界中，左上方第一个颜色块为低值彩色元组中的元素，称为低值彩色原子边界；在这两种类型彩色原子边界生成的过程中，采用以下原则：与低值彩色元组中元素相邻的颜色块为在高值彩色元组中随机选取的元素，与高值彩色元组中元素相邻的颜色块为在低值彩色元组中随机选取的元素；

步骤1.6、使用低值彩色原子边界和白微区域构成5×5的方形区域，称为低值原子区域；使用高值彩色原子边界和黑微区域构成5×5的方形区域，称为高值原子区域；

步骤1.7、根据具体问题的需要，使用高值原子区域和低值原子区域的排列来生成彩色结构光编码图像；在彩色结构光编码图像生成的过程中，采用以下原则：在高值原子区域的上方、下方、左边、右边相邻的原子区域只能为低值原子区域，在低值原子区域的上方、下方、左边、右边相邻的原子区域只为高值原子区域；并且在彩色结构光编码图像中，任意两个高值原子区域的彩色原子边界都不能具有相同的颜色块组成结构，同时任意两个低值原子区域的彩色原子边界都不能具有相同的颜色块组成结构；

步骤2、计算机（4）通过投影机（1）将步骤1中产生的彩色结构光编码图像经过待测物体（5）调制后投影到投影屏幕（2）上，生成调制后的投影图像；

步骤3、计算机（4）通过摄像机（3）拍摄步骤2生成的调制后的投影图像，得到彩色结构光编码图片；

步骤4、设彩色结构光编码图片共有m行像素，每行有n个像素点，得到由这些像素点构成的m×n阶矩阵H；设H（i，j）为矩阵H中的第i行第j列元素，设H（i，j）的RGB值分别为r（i，j），g（i，j），b（i，j）；将每个像素点的RGB值都按照公式P（i，j）＝(r（i，j）×x+g（i，j）×y+b（i，j）×z)/3,x+y+z=1灰度化，得到H（i，j）的灰度值，用P（i，j）表示；

步骤5、构造矩阵P_k，设P_k（i,j）是矩阵P_k的第i行第j列元素，对i=1,2,…,m，有

P_k(i,1) = P(i,1)；

P_k(i,2)=（P(i,1)+P(i,2)+P(i,3)）/3；

P_k(i,j)=（P(i,j-2)+2×P(i,j-1)+3×P(i,j)+2×P(i,j+1)+P(i,j+2)）/9,

j=3,4，…，n－2；

P_k（i,n-1）=(P(i,n-2)+P(i,n-1)+P(i,n))/3；

P_k（i,n）=P(i,n)；

步骤6、根据矩阵P_k的第i行元素，得到第i行元素的横向灰度波形曲线，在第i行元素的横向灰度波形曲线中，横坐标为矩阵P_k中第i行元素所对应的j值，纵坐标为P_k（i，j）；

步骤7、由第i行元素的横向灰度波形曲线中的所有波峰和波谷点处的横坐标，从左至右构造向量E（i），i＝1,2,…,m;设E（i）中有c（i）个元素，E（i）（j）是向量E（i）的第j个元素,j＝1,2…,c（i）；

步骤8、对于i＝1,2…,m;构造向量F（i），设F（i）（j）是向量F（i）的第j个元素，其中

步骤9、构造矩阵G，设G（i，j）是矩阵G的第i行，第j列元素，对i＝1,2,….,m；j＝1,2…,c（i）;有G（i，j）＝（i，F（i）（j））；

步骤10、构造矩阵P_s，设P_s（i,j）是矩阵P_s的第i行第j列元素，对j=1,2,…,n，有

P_s(1,j)= P(1,j)；

P_s(2,j)=（P(1,j)+P(2,j)+P(3,j)）/3；

P_s(i,j)=（P(i-2,j)+2×P(i-1,j)+3×P(i,j)+2×P(i+1,j)+ P(i+2,j)）/9,

i=3,4，…，m－2；

P_s（m-1,j）=(P(m-2,j)+P(m-1,j)+P(m,j))/3；

P_s（m,j）=P(m,j)；

步骤11、根据矩阵P_s的第j列元素，得到第j列元素的纵向灰度波形曲线，在第j列元素的纵向灰度波形曲线中，横坐标为矩阵P_s中第j列元素所对应的i值，纵坐标为P_s（i，j）；

步骤12、由第j列元素的纵向灰度波形曲线中的所有波峰和波谷点处的横坐标，从左至右构造向量U（j），j＝1,2…,n;设U（j）中有d（j）个元素，U（j）（i）是向量U（j）的第i个元素，i=1,2,…,d（j）；

步骤13、对于j＝1,2…,n;构造向量V（j），设V（j）（i）是向量V（j）的第i个元素，其中

步骤14、构造矩阵W，设W（i，j）是矩阵W的第i行，第j列元素，对j＝1,2,...,n;i=1,2,…,d（j）;有W（i，j）＝（V（j）（i）,j）；

步骤15、设G（e，f，t）表示G（e，f）的第t个分量，t＝1，2；对于i＝1,2,…d（j），从左至右判断，对j=1,2,…n;找到V（j）（i）等于G（e，f，1）并且j等于G（e,f,2）的i和j值,然后将与这些i，j值对应的W（i,j）依次保存到矩阵Q的第i行；

步骤16、设Q（i，j，t）表示Q（i，j）的第t个分量，t＝1，2；H（Q(i,j,1)，Q(i,j,2)）为彩色结构光编码图片中的特征点，其中i=1,2,…,d（j）;j=1,2,…,c（i）;构造矩阵Z，矩阵Z的第i行第j列元素为Z(i,j)＝（R（i，j），G（i，j），B（i，j）），i=1,2,…,d（j）;j=1,2,…,c（i）;其中R（i，j），G（i，j），B（i，j）分别为H（Q(i,j,1)，Q(i,j,2)）的RGB值；

步骤17、彩色结构光编码图像中的颜色块共有8种颜色，分别用a₁,a₂,…,a₈表示，其中颜色a_x的RGB值分别用r_x，g_x，b_x表示，x＝1,2,…,8；

步骤18、设N_q＝0，q=1,2,…,8；构造矩阵D，其中D（i，j，s）表示Z(i,j)到点（r_s，g_s，b_s）的距离，所述距离的定义如下：

其中i=1,2,…,d；j=1,2,…,c；s=1,2,…,8；

步骤19、对固定i，j的Z（i，j），设D（i，j，q）是｛（D（i，j，1），D（i，j，2），…,D（i，j，k）｝中的最小值且q值最小，N_q＝N_q+1；构造矩阵I_q，其中I_q（h,y）为矩阵I_q的第h行第y列元素，y＝1，2…,8；I_q（N_q，1）＝Z（i，j，l），I_q（N_q，2）＝Z（i，j，2），I_q（N_q，3）＝Z（i，j，3）；

对i=1,2,…,d，j=1,2,…,c，重复步骤19中的上述过程；

如果对于每一个q＝1,2,…,8都有N_q＝M_q，那么彩色结构光编码图片中的特征点的颜色确定完毕，否则继续执行步骤20；

步骤20、根据以下公式修改a₁,a₂,…,a₈的RGB值，

 q=1,2,…,8；

M_q＝N_q，q=1,2,…,8；转而执行步骤18；

通过以上步骤可以快速提取彩色结构光编码图片中的特征点，并确定每个特征点的颜色，再通过与彩色结构光编码图像中的颜色块的颜色值作比较，就可以确定彩色结构光编码图片中每个特征点与彩色结构编码图像中的颜色块的匹配关系，为待测物体（5）的三维重构作好了准备。