CN108981610B - 一种基于时序逻辑边缘检测的三维测量阴影去除方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于时序逻辑边缘检测的三维测量阴影去除方法。采集光栅投影图像，光栅投影图像中包含阴影区域，阴影区域为待测物体背向光栅光源的一侧挡住光栅光源进而产生在相机成像上的区域；通过投影仪投影、通过相机采集进行N步相移获得N幅光栅投影图像作为相移图，预先设置高度跳变性和间断性阈值；合成处理获得包裹相位图，按时序逻辑状态表遍历各个像素点，遍历前初始化设置时序逻辑的各个变量，记录正跳变或负跳变作为时序逻辑的两个外输入值，根据外输入值和现态值确定各个像素点的次态值。本发明对光栅投影法三维测量后，分布在三维实体轮廓边缘的阴影相位进行有效去除，提高基于光栅投影法的三维形貌测量精度。
Description
技术领域
本发明涉及主动式三维形貌测量领域，主要涉及到基于光栅投影法的逆向工程中，利用阴影区域相位分布在三维实体边缘的显著特征对其进行去除，尤其涉及一种基于时序逻辑边缘检测的三维测量阴影去除方法。
背景技术
光栅投影法是一种全场三角测量技术，其测量速度和测量精度较高，近年来已发展成为主动式三维形貌测量的主要技术之一。
在光栅投影法的实际应用中，需要在空间内投影呈周期分布的光栅场，物体的形貌高度变化会对光栅场产生调制。由于被测物体边缘与测量平面之间存在高度的突变，光栅容易在被测物体边缘形成盲区和阴影噪声，导致解相位的精度较低，影响三维形貌测量精度。
现有去除三维形貌测量结果中阴影噪声的方法，主要从避免阴影产生和克服阴影噪声影响两方面展开。在避免阴影产生的方面，苏礼坤等人采用基于调制度测量的三维检测法，通过保证投影方向与观察方向一致，可避免阴影、遮挡等现象的发生；邵双运等人利用调制度测量轮廓术实现对物体的垂直测量，特别适合于测量表面有高度剧烈变换或不连续区域的物体；郑东亮等人提出采用飞行时间法进行三维形貌测量，可以从根本上避免阴影噪声的产生。在克服阴影噪声影响方面，刘智娟等人提出了一种光栅投影图像的空域二值分割方法，克服了阴影噪声对解相位的影响；吴双卿等人采用柔性多标记点方法进行逐点增长解相，而且解相的区域通过模板图像处理得到的边界来限定，一定程度地消除了图像阴影的影响；吴剑波等人提出了一种基于网格光栅投影的立体视觉三维表面重建***，在网格提取后可有效地消除阴影噪声。
上述现有方法的问题主要有：
其一，现有避免阴影产生的方法中，基于调制度测量的三维检测法对光学***中相机和投影装置的位置关系有严格要求，难以实现；利用飞行时间法进行三维形貌测量的准确性不高，其测量结果存在中心点偏移、距离歧义性、混合像素等问题，且易受曝光时间和主动光源影响。
其二，现有克服阴影噪声的方法，由于没有找到将阴影区别于实体的突出特征，所以在抑制阴影噪声的同时，会对待测物体的形貌特征进行破坏，引入附加测量误差。
发明内容
针对上述问题，本发明提出了一种基于时序逻辑边缘检测的三维测量阴影去除方法，通过时序逻辑分析方法，对光栅投影法三维形貌测量所得包裹相位图中阴影噪声区域的跳变性和间断性特征进行检测，从而实现阴影去除，有效地提高基于光栅投影法三维形貌测量的精度。
本发利用光栅投影法三维测量所得包裹相位图中阴影噪声区域的边缘特征，包括高度跳变性和间断性，并基于阴影噪声区域的边缘特征，采用时序逻辑分析法进行检测，并对阴影噪声区域进行去除。
如图2所示，本发明所采用的技术方案是：
步骤1)，采集光栅投影图像，光栅投影图像中包含阴影区域，阴影区域为待测物体背向光栅光源的一侧挡住光栅光源进而产生在相机成像上的区域；
所述步骤1)中，采用以下光栅投影***：包括投影仪、相机和平台，待测物体置于平台上，投影仪和相机分别置于待测物体上方的两侧，投影仪的镜头和相机的镜头均朝向待测物体；投影仪产生相移光栅图样作为光栅光源投影到待测物体和平台上，投影方向和待测物体不垂直，相机采集相移光栅图样投影到待测物体和平台后的图像作为光栅投影图像；
所述的相移光栅图样中每条条纹沿竖直方向分布，各条条纹沿水平方向的灰度变化呈现正弦性周期分布。
步骤2)，通过投影仪投影、通过相机采集进行N步相移获得N幅光栅投影图像作为相移图，N幅光栅投影图像所投影的相移光栅图样的相位不同，每相邻两幅光栅投影图像所投影的相移光栅图样的相位之差均相同；预先设置用于对阴影噪声区域的高度跳变性和间断性特征进行检测的阈值，阴影噪声区域是指光栅投影图像中阴影区域在包裹相位图中所产生的噪声区域；
所述包裹相位图由N幅光栅投影图像合成处理获得；所述的高度跳变性是指位于包裹相位图同一行或同一列中相邻两像素点灰度值的超过高度跳变阈值的特征；间断性是指位于包裹相位图同一行或同一列的像素中连续两个及以上像素点的灰度值为0的特征。
包裹相位图中个像素点的值为相位值，该值与三维相貌测量在该像素点所测量的高度正相关；为更直观地表达包裹相位图，将包裹相位图中个像素点的相位值正比例地换算为灰度值，该灰度值同样与该像素点所测量的高度正相关。步骤3)，时序逻辑检测和阴影去除：由N幅光栅投影图像合成处理获得一幅包裹相位图，沿包裹相位图的行/列按照时序逻辑状态表遍历各个像素点，遍历前初始化设置时序逻辑的各个变量，并将正跳变或负跳变的发生与否记录在时序逻辑变量中，作为时序逻辑的两个外输入值，并根据外输入值和现态值确定各个像素点的次态值；次态值为时序逻辑中表示状态变量的下一个变化值。根据时序逻辑的输出结合阴影噪声区域的前后边界值去除阴影噪声区域，从而完成三维测量阴影的去除。
所述步骤2)具体包括设置高度跳变阈值，高度跳变阈值用于对位于同一行或者同一列身上的相邻两像素点间进行高度跳变性检测；设置跨度阈值，跨度阈值用于后续对阴影噪声分布的间断性进行检测。
在步骤2)中，需要设置两个阈值：一个是高度跳变阈值，作为阴影噪声区域高度跳变性的检测判据；另一个是跨度阈值，作为阴影噪声区域间断性的检测判据。在待测物体三维形貌测量表面的非边缘区域，一般不会检测到高度跳变性，所以上述高度跳变形检测判据不会将三维重构表面误判为阴影噪声区域，因此，该部分区域通过高度跳变性区别于阴影噪声区域。在待测物体三维形貌测量表面的边缘区域，虽然可能检测出高度跳变性，但考虑到阴影噪声区域分布的间断性，即阴影噪声区域的长度远小于待测物体表面，可以利用上述跨度阈值防止阴影噪声区域的误判。
所述的时序逻辑为mealy型的同步时序逻辑，包括以下变量：第一、第二状态变量Q1、Q2，共构成的四种逻辑状态；第一、第二外输入U、D，用于记录正跳变或负跳变的逻辑变量；第一、第二输出变量Z1、Z2，其中Z1表征是否进行去除阴影噪声区域并决定阴影噪声区域的后边界的记录时间，Z2决定阴影噪声区域的前边界的记录时间；阴影噪声区域的前后边界值u1、u2。
所述时序逻辑边缘检测方法在包裹相位图中进行逐行循环或逐列循环。若阴影噪声区域主要在包裹相位图的行方向上分布，宜选择逐行循环的方式；若阴影噪声区域主要在包裹相位图的列方向上分布，宜选择逐列循环的方式。
所述步骤3)，针对每一行/列均采用以下方式进行时序逻辑遍历，包括：
3.1)在各行/列遍历开始时对时序逻辑的变量进行初始化：
初始化两个状态变量为置0，即第一状态变量Q1＝0，第二状态变量Q2＝0；初始化将阴影噪声区域的前后边界值置为1，即前边界值u1＝1，后边界值u2＝1；初始化将第一、第二输出变量Z1、Z2置为0；并且，对于第一个像素点，进行高度跳变检测前，在第一个像素点前构建第零个像素点，作为第一个像素点的前一个相邻像素点，第零个像素点的灰度值置为0；
3.2)从每一行/列第一个像素点作为当前像素点开始，采用以下方式对各行/列所有像素点依次进行遍历：
3.2.1)根据当前像素点和前面的相邻像素点进行比较确定当前像素点的外输入值：
若相邻两像素点的灰度值之差的绝对值小于高度跳变阈值，则未出现高度跳变，将当前像素点的两个外输入均置为U＝0，D＝0，U表示正跳变时序逻辑的外输入值，D表示负跳变时序逻辑的外输入值；
若相邻两像素点的灰度值之差的绝对值不小于高度跳变阈值，则出现高度跳变，并进一步判断：若前一个像素点的灰度值大于后一个像素点的灰度值，则出现负跳变，将当前像素点的第一、第二外输入分别置为U＝0，D＝1；若后一个像素点的灰度值大于前一个像素点的灰度值，则出现正跳变，将当前像素点的第一、第二外输入分别置为U＝1，D＝0；
3.2.2)确定次态值：
采用以下表格表示的时序逻辑状态表，根据当前像素点的外输入值和现态值确定当前像素点的次态值，当前像素点的现态值为当前像素点的状态变量Q1、Q2，当前像素点的次态值为将当前像素点的现态值代入以下时序逻辑状态表所得的状态变量，和时序逻辑状态表一致的时序逻辑状态图如图3所示：
表1
上表中，S表示现态，Sn+1表示次态，S1～S4分别表示由状态变量Q1、Q2的不同取值组合而成4种时序逻辑状态，由S1～S4构成现态S和次态Sn+1的所有可能情况。
即根据当前像素点的第一、第二外输入值U、D找到时序逻辑状态表的后三列中对应的一列，当前像素点的第一个状态变量Q1、Q2找到时序逻辑状态表的后四行中对应的一行，行列交点格所对应的第一、第二输出变量Z1、Z2作为当前像素点的次态值；
然后以当前像素点的次态值作为与当前像素点相邻的下一个像素点的现态值；
3.2.3)针对每一行/列遍历中的当前，依据当前像素点的第一、第二输出变量Z1和Z2，采用以下方式实时刷新阴影噪声区域的前后边界值u1、u2：
当第一、第二输出变量满足Z1＝1且Z2＝1时，首先将后边界u2赋值为当前像素点所处行/列的点序数，当且仅当前、后边界作差值u2-u1小于跨度阈值时，对阴影噪声区域[u1,u2]进行去除，即将阴影噪声区域所在区间[u1,u2]内的所有像素点赋值为0，再将前边界值u1赋值为当前像素点处于所在行/列的序数；
当第一、第二输出变量满足Z1＝0且Z2＝1时，将前边界值赋值为当前像素点所处行/列中的点序数；
当第一、第二输出变量满足Z1＝1且Z2＝0时，将后边界值赋值为当前像素点所处行/列中的点序数，当且仅当前、后边界值作差值u2-u1小于跨度阈值时，对阴影噪声区域[u1,u2]进行去除；
当第一、第二输出变量满足Z1＝0且Z2＝0时，不进行任何操作。
通过不断重复上述步骤能够实现所有像素点时序逻辑的遍历和阴影噪声区域的前后边界值的更新。
所述步骤3.2)中，为减少外输入的个数，对如下一种特殊情况进行单独处理：当对包裹相位图的行/列进行遍历至最后一个像素点时，若两个状态变量Q1、Q2的现态值分别为1、0，则将阴影噪声区域的后边界值赋值为最后一个像素点所处行/列中的点序数，然后执行阴影噪声区域去除操作，具体是将阴影噪声区域的前后边界之间且包含前后边界的所有像素点的灰度值置为0；否则不作任何处理；
本发明方法在包裹相位图中将步骤3)进行逐行循环或逐列循环，即对包裹相位图逐行或逐列进行时序逻辑边缘检测，完成对三维形貌测量结果的阴影噪声进行去除。
本发明的有益效果是：
其一，本发明充分利用阴影噪声区域的高度跳变性、间断性特征，采用时序逻辑边缘检测的方法对光栅投影法三维测量后分布在待测物体边缘的阴影噪声区域进行有效检测和去除，并尽可能避免了阴影噪声区域的误判，保证了算法的可靠性，提高了基于光栅投影法的三维形貌测量边缘区域的精度。
其二，本发明避免了现有方法为防止阴影产生而对相机和投影仪位置进行的严格要求。
其三，本发明在去除阴影的同时，不会对待测物体的形貌特征进行破坏，不会引入附加测量误差。
综合以上，本发明对光栅投影法三维测量后分布在待测物体边缘的阴影噪声区域进行有效去除，提高了基于光栅投影法的三维形貌测量边缘区域的精度。
附图说明
图1为本发明投影光栅***布置连接示意图；
图2是本发明时序逻辑边缘检测流程图；
图3是本发明的时序逻辑状态图；
图4是将本发明应用于包裹相位图中某行/列进行阴影噪声区域去除的一个具体实例；
图5是以遥控器背板为待测物体，通过投影仪投影、通过相机采集所获得的4幅包含阴影区域的光栅投影图像；图5中(a)～(b)所示光栅投影图像所对应的相移光栅图样相位依次相差(π/4)；
图6是根据图5所示的4幅光栅投影图像，合成处理获得的包裹相位图；
图7是将本发明应用于图6所示包裹相位图后，去除阴影噪声后的包裹相位图；
图8是根据图6所示包裹相位图，所得三维形貌测量结果；
图9是根据图7所示包裹相位图，所得三维形貌测量结果。
图中：投影仪1、相机2、平台3、待测物体4。
具体实施方式
下面结合图和实例对本发明进行进一步描述。
参阅图4，本发明算法的实施例如下，结合具体实例对本发明进行详细描述：
步骤1)，采用以下光栅投影***采集光栅投影图像：包括投影仪1、相机2和平台3，待测物体4置于平台3上，投影仪1和相机2分别置于待测物体4上方的两侧，投影仪1的镜头和相机2的镜头均朝向待测物体4；投影仪1产生相移光栅图样作为光栅光源投影到待测物体4和平台3上，相机2采集相移光栅图样投影到待测物体4和平台3后的图像作为光栅投影图像。
光栅投影图像中包含阴影区域，阴影区域为待测物体4背向光栅光源的一侧挡住光栅光源进而产生在相机2成像上的区域。
步骤2)，通过投影仪1投影、通过相机2采集进行N步相移获得N幅光栅投影图像作为相移图，N幅光栅投影图像所投影的相移光栅图样的相位不同，每相邻两幅光栅投影图像所投影的相移光栅图样的相位之差均相同；预先设置高度跳变阈值和跨度阈值。
步骤3)，时序逻辑检测和阴影去除：由N幅光栅投影图像合成处理获得一幅包裹相位图，沿包裹相位图的行/列按照时序逻辑状态表遍历各个像素点，遍历前初始化设置时序逻辑的各个变量，并将正跳变或负跳变的发生与否记录在时序逻辑变量中，作为时序逻辑的两个外输入值，并根据外输入值和现态值确定各个像素点的次态值；根据时序逻辑的输出结合阴影噪声区域的前后边界值去除阴影噪声区域。具体如下举例：
在图4中，a～k点依次为包裹相位图某行/列沿遍历方向上的像素点，a点和k点分别为包裹相位图中某行或某列的起始点和终止点。在对某行或某列进行逐点分析前，进行初始化操作，将两个状态变量置0，即有Q1＝0、Q2＝0；将阴影噪声区域的前、后边界值置1，即有u1＝1、u2＝1；将第一、第二输出变量置0，即有Z1＝0、Z2＝0；并且，在第一个像素点前构建第零个像素点，并将其灰度值置0。
在a点处，出现一次正跳变，外输入U＝1，D＝0，现态为S＝Q1Q2＝00，根据时序逻辑状态表，次态为Sn+1＝Q1 n+1Q2 n+1＝10，输出变量Z1＝0，Z2＝0。
在a点至b点中间任一处，均未出现任何跳变，外输入U＝0，D＝0，现态为S＝Q1Q2＝10，根据状态表，次态为Sn+1＝Q1 n+1Q2 n+1＝10，输出变量Z1＝0，Z2＝0。
在b点处，出现一次负跳变，外输入U＝0，D＝1，现态为S＝Q1Q2＝10，根据时序逻辑状态表，次态为Sn+1＝Q1 n+1Q2 n+1＝10，输出变量Z1＝1，Z2＝0，将阴影噪声区域的后边界值赋值为u2＝b，且此时u2-u1小于跨度阈值，故区间[u1,u2]＝[1,b]内所有像素点为阴影噪声区域，对上述阴影噪声区域进行去除。
在b点至c点中间任一处，未出现任何跳变，外输入值U＝0，D＝0，现态为S＝Q1Q2＝10，根据时序逻辑状态表，次态为Sn+1＝Q1 n+1Q2 n+1＝10，输出变量Z1＝0，Z2＝0。
在c点处，出现一次正跳变，外输入U＝1，D＝0，现态为S＝Q1Q2＝10，根据时序逻辑状态表，次态为Sn+1＝Q1 n+1Q2 n+1＝10，输出变量Z1＝0，Z2＝1，将阴影噪声区域的前边界值赋值为u1＝c。
在c点至d点中间任一处，未出现任何跳变，外输入U＝0，D＝0，现态为S＝Q1Q2＝10，根据时序逻辑状态表，次态为Sn+1＝Q1 n+1Q2 n+1＝10，输出变量Z1＝0，Z2＝0。
在d点处，出现一次正跳变，外输入U＝1，D＝0，现态为S＝Q1Q2＝10，根据时序逻辑状态表，次态为Sn+1＝Q1 n+1Q2 n+1＝10，输出变量Z1＝0，Z2＝0。
在d点至e点中间任一处，未出现任何跳变，外输入U＝0，D＝0，现态为S＝Q1Q2＝10，根据时序逻辑状态表，次态为Sn+1＝Q1 n+1Q2 n+1＝10，输出变量Z1＝0，Z2＝0。
在e点处，出现一次负跳变，外输入U＝0，D＝1，现态为S＝Q1Q2＝10，根据时序逻辑状态表，次态为Sn+1＝Q1 n+1Q2 n+1＝10，输出变量Z1＝1，Z2＝1，首先将阴影噪声区域的后边界值赋值为u2＝e，且此时u2-u1小于跨度阈值，故将阴影噪声区域[u1,u2]＝[c,e]进行去除，再将阴影噪声区域的前边界值赋值为u1＝e。
在e点至f点中间任一处，未出现任何跳变，外输入U＝0，D＝0，现态为S＝Q1Q2＝10，根据时序逻辑状态表，次态为Sn+1＝Q1 n+1Q2 n+1＝10，输出变量Z1＝0，Z2＝0。
在f点处，出现一次负跳变，外输入U＝0，D＝1，现态为S＝Q1Q2＝10，根据时序逻辑状态表，次态为Sn+1＝Q1 n+1Q2 n+1＝10，输出变量Z1＝1，Z2＝0，将阴影噪声区域的后边界值赋值为u2＝f，且此时u2-u1小于跨度阈值，故将阴影噪声区域[u1,u2]＝[e,f]进行去除。
在f点至h点中间任一处，未出现任何跳变，外输入U＝0，D＝0，现态为S＝Q1Q2＝10，根据时序逻辑状态表，次态为Sn+1＝Q1 n+1Q2 n+1＝10，输出变量Z1＝0，Z2＝0。
在h点处，出现一次正跳变，外输入U＝1，D＝0，两状态变量的现态为S＝Q1Q2＝10，根据状态表，次态为Sn+1＝Q1 n+1Q2 n+1＝10，输出变量Z1＝0，Z2＝1，将阴影噪声区域的前边界赋值为u1＝h。
在h点至i点中间任一处，未出现任何跳变，外输入U＝0，D＝0，两状态变量的现态为S＝Q1Q2＝10，根据状态表，次态为Sn+1＝Q1 n+1Q2 n+1＝10，输出变量Z1＝0，Z2＝0。
在i点处，出现一次负跳变，外输入U＝0，D＝1，现态为S＝Q1Q2＝10，根据时序逻辑状态表，次态为Sn+1＝Q1 n+1Q2 n+1＝10，输出变量Z1＝1，Z2＝1，首先将阴影噪声区域的后边界值赋值为u2＝i，又因为u2-u1大于跨度阈值，故不进行任何操作。
由于h点至i点为待测物体表面，故在该区域中不判定出任何阴影噪声区域，是正确的。
在i点至j点中间任一处，未出现任何跳变，外输入U＝0，D＝0，现态为S＝Q1Q2＝10，根据时序逻辑状态表，次态为Sn+1＝Q1 n+1Q2 n+1＝10，输出变量Z1＝0，Z2＝0。
在j点处，出现一次正跳变，外输入U＝1，D＝0，现态为S＝Q1Q2＝10，根据时序逻辑状态表，次态为Sn+1＝Q1 n+1Q2 n+1＝10，输出变量Z1＝0，Z2＝1，将阴影噪声区域的前边界值赋值为u1＝j。
在j点至k点中间任一处，未出现任何跳变，外输入U＝0，D＝0，现态为S＝Q1Q2＝10，根据时序逻辑状态表，次态为Sn+1＝Q1 n+1Q2 n+1＝10，输出变量Z1＝0，Z2＝0。
在k点处，满足“对包裹相位图的行/列进行遍历至最后一个像素点时，两个状态变量Q1、Q2的现态值分别为1、0”条件，因此，将阴影噪声区域的后边界值赋值为u2＝k，故将阴影噪声区域[u1,u2]＝[j,k]进行去除。至此，图3所示的某行或某列阴影去除完毕。
为表明本发明对包裹相位图中阴影噪声区域的去除效果，以遥控器背板为待测物体，通过投影仪投影、通过相机采集所获得的4幅光栅投影图像如图5所示，图5中(a)～(b)所示光栅投影图像所对应的相移光栅图样相位依次相差(π/4)。根据图5所示的4幅光栅投影图像，合成处理获得的包裹相位图如图6所示。采用本发明所述方法，对图6所示包裹相位图中的阴影噪声区域进行去除，去除结果如图7所示。
由图5可知，光栅投影图像中，位于遥控器背板上边缘和右边缘存在明显阴影区域，其在图6所示的包裹相位图中表现为分布于上边缘和右边缘的白色区域。需要说明的是，包裹相位图中各像素点的颜色越接近白色，表明该像素点的灰度值越高，即该像素点所对应的相位值越大。由光栅投影三维测量的原理可知，包裹相位图中各像素点的相位值与该像素点所对应的测量高度正相关，因此，分布在图6所示包裹相位图中遥控器背板上边缘和右边缘的白色区域，与其周围的灰色区域形成鲜明对比，上述白色区域即为需要去除的阴影噪声区域。
在图7中，与图6相比，包裹相位图中遥控器背板上边缘和右边缘的白色区域被明显去除，从遥控器背板边缘至遥控器背板内部，像素点灰度值过渡均匀，表明包裹相位图中位于待测物体边缘的阴影噪声区域被有效去除。根据图6所示包裹相位图，所得三维形貌测量结果如图8所示；根据图7所示包裹相位图，所得三维形貌测量结果如图9所示。在图9中，与图8相比，遥控器背板的三维形貌测量结果边缘高度突变的点云噪声被有效去除，提高了基于光栅投影法的三维形貌测量精度。
Claims (5)
1.一种基于时序逻辑边缘检测的光栅投影图像中三维测量阴影去除方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1)，采集光栅投影图像，光栅投影图像中包含阴影区域，阴影区域为待测物体(4)背向光栅光源的一侧挡住光栅光源进而产生在相机(2)成像上的区域；
所述步骤1)中，采用以下光栅投影***：包括投影仪(1)、相机(2)和平台(3)，待测物体(4)置于平台(3)上，投影仪(1)和相机(2)分别置于待测物体(4)上方的两侧，投影仪(1)的镜头和相机(2)的镜头均朝向待测物体(4)；投影仪(1)产生相移光栅图样作为光栅光源投影到待测物体(4)和平台(3)上，相机(2)采集相移光栅图样投影到待测物体(4)和平台(3)后的图像作为光栅投影图像；
步骤2)，通过投影仪(1)投影、通过相机(2)采集进行N步相移获得N幅光栅投影图像作为相移图，N幅光栅投影图像所投影的相移光栅图样的相位不同，每相邻两幅光栅投影图像所投影的相移光栅图样的相位之差均相同；预先设置用于对阴影噪声区域的高度跳变性和间断性特征进行检测的阈值，阴影噪声区域是指光栅投影图像中阴影区域在包裹相位图中所产生的噪声区域；
步骤3)，时序逻辑检测和阴影去除：由N幅光栅投影图像合成处理获得一幅包裹相位图，沿包裹相位图的行/列按照时序逻辑状态表遍历各个像素点，遍历前初始化设置时序逻辑的各个变量，并将正跳变或负跳变的发生与否记录在时序逻辑变量中，作为时序逻辑的两个外输入值，并根据外输入值和现态值确定各个像素点的次态值；根据时序逻辑的输出结合阴影噪声区域的前后边界值去除阴影噪声区域。
2.根据权利要求1所述的一种基于时序逻辑边缘检测的光栅投影图像中三维测量阴影去除方法，其特征在于：所述步骤2)具体包括设置高度跳变阈值，高度跳变阈值用于对位于同一行或者同一列身上的相邻两像素点间进行高度跳变性检测；设置跨度阈值，跨度阈值用于后续对阴影噪声分布的间断性进行检测。
3.根据权利要求1所述的一种基于时序逻辑边缘检测的光栅投影图像中三维测量阴影去除方法，其特征在于：所述的时序逻辑为mealy型的同步时序逻辑，包括以下变量：第一、第二状态变量Q1、Q2，共构成的四种逻辑状态；第一、第二外输入U、D，用于记录正跳变或负跳变的逻辑变量；第一、第二输出变量Z1、Z2；阴影噪声区域的前后边界值u1、u2。
4.根据权利要求3所述的一种基于时序逻辑边缘检测的光栅投影图像中三维测量阴影去除方法，其特征在于：所述步骤3)，针对每一行/列均采用以下方式进行时序逻辑遍历，包括：
3.1)在各行/列遍历开始时对时序逻辑的变量进行初始化：初始化两个状态变量为置0，即第一状态变量Q1＝0，第二状态变量Q2＝0；初始化将阴影噪声区域的前后边界值置为1，即前边界值u1＝1，后边界值u2＝1；初始化将第一、第二输出变量Z1、Z2置为0；并且，对于第一个像素点，进行高度跳变检测前，在第一个像素点前构建第零个像素点，第零个像素点的灰度值置为0；
3.2)从每一行/列第一个像素点作为当前像素点开始，采用以下方式对各行/列所有像素点依次进行遍历：
3.2.1)根据当前像素点和前面的相邻像素点进行比较确定当前像素点的外输入值：若相邻两像素点的灰度值之差的绝对值小于高度跳变阈值，则未出现高度跳变，将当前像素点的两个外输入均置为U＝0，D＝0，U表示正跳变时序逻辑的外输入值，D表示负跳变时序逻辑的外输入值；若相邻两像素点的灰度值之差的绝对值不小于高度跳变阈值，则出现高度跳变，并进一步判断：若前一个像素点的灰度值大于后一个像素点的灰度值，则出现负跳变，将当前像素点的第一、第二外输入分别置为U＝0，D＝1；若后一个像素点的灰度值大于前一个像素点的灰度值，则出现正跳变，将当前像素点的第一、第二外输入分别置为U＝1，D＝0；
3.2.2)确定次态值：采用以下表格表示的时序逻辑状态表，根据当前像素点的外输入值和现态值确定当前像素点的次态值，当前像素点的现态值为当前像素点的状态变量Q1、Q2，当前像素点的次态值为将当前像素点的现态值代入以下时序逻辑状态表所得的状态变量：
表1
然后以当前像素点的次态值作为与当前像素点相邻的下一个像素点的现态值；
3.2.3)依据当前像素点的第一、第二输出变量Z1和Z2，采用以下方式实时刷新阴影噪声区域的前后边界值u1、u2：
当第一、第二输出变量满足Z1＝1且Z2＝1时，首先将后边界u2赋值为当前像素点所处行/列的点序数，当且仅当前、后边界作差值u2-u1小于跨度阈值时，对阴影噪声区域[u1,u2]进行去除，再将前边界值u1赋值为当前像素点处于所在行/列的序数；
当第一、第二输出变量满足Z1＝0且Z2＝1时，将前边界值赋值为当前像素点所处行/列中的点序数；
当第一、第二输出变量满足Z1＝1且Z2＝0时，将后边界值赋值为当前像素点所处行/列中的点序数，当且仅当前、后边界值作差值u2-u1小于跨度阈值时，对阴影噪声区域[u1,u2]进行去除；
当第一、第二输出变量满足Z1＝0且Z2＝0时，不进行任何操作。
5.根据权利要求4所述的一种基于时序逻辑边缘检测的光栅投影图像中三维测量阴影去除方法，其特征在于：所述步骤3.2)中，当对包裹相位图的行/列进行遍历至最后一个像素点时，若两个状态变量Q1、Q2的现态值分别为1、0，则将阴影噪声区域的后边界值赋值为最后一个像素点所处行/列中的点序数，然后执行阴影噪声区域去除操作，具体是将阴影噪声区域的前后边界之间且包含前后边界的所有像素点的灰度值置为0；否则不作任何处理。
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Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN1928492A (zh) * | 2006-09-15 | 2007-03-14 | 东南大学 | 三维扫描***中基于格雷码的相位展开方法 |
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN1928492A (zh) * | 2006-09-15 | 2007-03-14 | 东南大学 | 三维扫描***中基于格雷码的相位展开方法 |
| CN104160241A (zh) * | 2012-03-14 | 2014-11-19 | 独立行政法人产业技术总合研究所 | 利用高维亮度信息的条纹图像的相位分布分析方法、装置及其程序 |
| CN105547190A (zh) * | 2015-12-14 | 2016-05-04 | 深圳先进技术研究院 | 基于双角度单频率条纹投影的三维形貌测量方法及装置 |
Non-Patent Citations (5)
| Title |
|---|
| An evaluation of moving shadow detection techniques;Mosin Russell等;《Computational Visual Media》;20160930;第2卷(第3期);第195-217页 * |
| Improved keypoint descriptors based on Delaunay triangulation for image matching;Xinyue Zhao等;《optik》;20141231(第125期);第3121-3123页 * |
| 一种新的模板匹配算法及其在三维形貌测量中的应用;康新等;《计量学报》;20020430;第23卷(第2期);第90-93页 * |
| 一种新颖的基于边缘检测的车辆阴影去除方法;李浩亮等;《郑州大学学报（工学版）》;20140930;第35卷(第5期);第11-14页 * |
| 光栅投影三维物体重建中的二值化方法研究;刘智娟等;《四川大学学报（自然科学版）》;20051031;第42卷(第5期);第957-962页 * |
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