利用谐波幅值判定饱和的高动态三维测量方法
专利汇可以提供利用谐波幅值判定饱和的高动态三维测量方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 公开了一种利用谐波幅值判定饱和的高动态三维测量方法。使用投影装置向三维目标投射多组结构光图案序列，并用摄像装置进行同步拍摄，通过控制扫描参数获取具有不同的 亮度 的结构光图像组，对每组图像分别计算其时间序列的非主频成分幅值，把非主频成分幅值小于一定 阈值 的 像素 区域为判定为非亮度饱和区域，对每一个像素点在该点未饱和的图像组中找到亮度最大的一组，并用这组图像计算该像素点的 相位 ，最后根据相位和系统标定参数计算出物体表面的三维坐标。本发明可用于测量反射率变化大的物体的三维面形。本发明能精确稳定地判定饱和区域，达到较高的三维测量 精度 。，下面是利用谐波幅值判定饱和的高动态三维测量方法专利的具体信息内容。
1.一种利用谐波幅值判定饱和的高动态三维测量方法，其特征在于使用投影装置向三维目标投射多组结构光图案序列，并用摄像装置进行同步拍摄，通过控制扫描参数获取具有不同的亮度的结构光图像组，对每组图像分别计算其时间序列的非主频成分幅值，把非主频成分幅值小于一定阈值的像素区域为判定为非亮度饱和区域，对每一个像素点在该点未饱和的图像组中找到亮度最大的一组，并用这组图像计算该像素点的相位，最后用相位和系统标定参数计算出物体表面的三维坐标。
2.根据权利要求1所述的结构光图案序列，其特征是：图案用空间周期信号进行编码，相邻图案之间存在固定相移量，图案序列的总相移量为一个周期，典型图案序列包括正弦波图案序列、三角波图案序列、梯形波图案序列。
3.根据权利要求1所述的控制扫描参数，其特征是：调节摄像装置的曝光时间；或者改变投影图案的亮度，或者调节摄像装置的光圈。
4.根据权利要求1所述的非主频成分，其特征是：信号主频成分以外的频率成分，一般是信号的高次谐波；例如，正弦波的非主频成分为二次及以上谐波，三角波的非主频成分为二次及以上的偶次谐波。
5.根据权利要求1所述的利用谐波幅值判定饱和的高动态三维测量方法，其特征是：
利用图像非主频成分幅值定位饱和区域，准确测量反射率变化大的物体。
利用谐波幅值判定饱和的高动态三维测量方法
技术领域
背景技术
profilometry，简称PMP）、三角波图案相移轮廓术（triangular-pattern phase-shifting
profilometry，简称TPP）等。如何用结构光技术重建反射率变化大的物体（又称高动态三
维测量）是一个技术难题，因为在捕获的结构光图像中，一方面，反射率大的区域可能会产
生亮度饱和，另一方面，反射率小的区域信噪比较低，而亮度饱和与低信噪比均会导致明显
的测量误差。针对这一问题，最典型的方法Zhang和Yau在论文“Zhang S, Yau S T. High
dynamic range scanning technique[J]. Optical Engineering, 2009, 48(3)”提出的相
位融合方法。该方法通过调节曝光时间获取多组具有不同亮度的图像，直接利用亮度值是
否达到摄像头的最大量化值（如8-bits摄像头的最大量化值为255）作为饱和的判定标准，
每个像素点的相位是由在该点未饱和图像组中亮度最大的一组计算得到。理论上，该方法
既避免了饱和又实现了尽可能大的信噪比。然而，在饱和程度不大的区域，摄像头模糊效应
和随机噪声可能会导致亮度偏离最大量化值，因此，直接基于亮度判定饱和的方法并不精
确。如何精确检测图像饱和区域，从而提高高动态三维测量的精度，应用本发明提及的方案
就可以解决这一关键技术问题。
发明内容
编码，相邻图案之间存在固定相移量，图案序列的总相移量为一个周期，并用摄像装置进行
同步拍摄，通过控制扫描参数获取具有不同的亮度的结构光图像组，对每组图像分别计算
其时间序列的非主频成分幅值，把非主频成分幅值小于一定阈值的像素区域为判定为非亮
度饱和区域，对每一个像素点在该点未饱和的图像组中找到亮度最大的一组，并用这组图
像计算该像素点的相位，最后用相位和系统标定参数计算出物体表面的三维坐标。
波形进行判定，所以受由摄像头模糊效应和随机噪声导致的亮度偏差影响较小，能精确稳
定地判定饱和区域，与现有技术相比，能达到更高的三维测量精度。
附图说明
具体实施方式
率为62帧/s。1台具有Core i3 3530 CPU，4GB内存的计算机，由计算机对结构光投影和
拍摄过程进行控制。附图1为本实施例利用谐波幅值判定饱和的高动态三维测量方法流程
图。本实例具体实施步骤如下：
（1）对摄像头和投影机进行标定，分别得到摄像头与投影机大小为的投影矩阵 、
。
其中， 为投影机空间坐标，m为图案组序号，n为图案的相移序号，M和 N分别
为图案组数目和每组图案的相移总次数， 表示第(m+1)组第(n+1)幅图案在像素点
处的灰度值， 是投影机空间的高度， 是结构光图案的空间频率， 为结构光
图案的直流分量， 为结构光图案的交流振幅，满足 ，图案亮度随图案组序号增
加而减小。本实例正弦结构光图案的参数为： ，M=45，N=4， f=16，
。由于结构光系统的非线性不仅会产生测量误差，还会产生谐波，干扰本方法
对饱和的判定，所以我们对投影图案进行非线性预补偿，非线性预补偿的方法在论文“Liu
K, Wang S, Lau D L, et al. Nonlinearity calibrating algorithm for structured
light illumination[J]. Optical Engineering, 2014, 53(5)”中有详细介绍。
（2）
其中， 为摄像头图像坐标， 表示拍摄的第(m+1)组图像序列中第(n+1)幅
图在 处的亮度值； 、 和 分别表示第(m+1)组图像序列在 处的平
均亮度值、亮度调制和相位。
（3）
其中， 表示第(m+1)组图像序列在 处二次谐波的幅值。
其中，T为用户自定义阈值，本实例取 T=4， 表示所有在 处未饱和的图像组
序号的集合。取 中具有最大亮度的一组图像作为 对应的最佳图像组，即：
，（5）
其中， 表示最小值函数， r表示 对应的最佳图像组序号。
其中， 表示 处得到的相位值。
phase-measuring-profilometry light-sensor temporal-noise sensitivity[J]. JOSA
A, 2003, 20(1): 106-115.”中有详细介绍。
根值（RMS）分别为0.00162和0.00214，这表明本发明方法比现有技术测量精度更高。
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