CN110887451A - 一种基于相机响应曲线的条纹检测方法 - Google Patents

一种基于相机响应曲线的条纹检测方法 Download PDF

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Abstract

一种基于相机响应曲线的条纹检测方法，包括以下步骤：1)通过拍摄不同曝光时间的固定场景的照片得到相机的响应曲线；2)将正弦变化的灰度条纹投影到物体上；3)利用相机响应曲线将灰度条纹转化成能量条纹；4)利用相移技术将能量条纹进行相位解码，得到待测物体模型。本发明提供一种精度较高的基于相机响应曲线的条纹检测方法。

Description

一种基于相机响应曲线的条纹检测方法
技术领域
本发明属于物体检测领域，涉及一种基于相机响应曲线的条纹检测方法。
背景技术
条纹检测法作为一种非接触式的三维检测方法，具有高效、快速、精度适中、简单非侵入等优点，被广泛地应用于逆向工程、产品质量检测、医学诊断等方面。条纹检测法需要将正弦变化的灰度条纹利用投影仪投影到物体上，再用照相机捕获条纹的形变，利用相移算法进行解码，获得物体的三维模型。在检测的过程中，获取正弦条纹质量的好坏(条纹的正弦性及噪声)将直接影响测量的精度，由于环境光影响与投影仪、照相机的***误差，使用直接获得的正弦条纹会产生较大的误差。
发明内容
为了克服已有条纹检测方法的精度较低的不足，本发明提供了一种精度较高的基于相机响应曲线的条纹检测方法。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：
一种基于相机响应曲线的条纹检测方法，包括以下步骤：
1)通过拍摄不同曝光时间的固定场景的照片得到相机的响应曲线；
2)将正弦变化的灰度条纹投影到物体上；
3)利用相机响应曲线将灰度条纹转化成能量条纹；
4)利用相移技术将能量条纹进行相位解码，得到待测物体模型。
进一步，所述步骤1)中，获取一组不同曝光时间的照片来恢复相机的响应曲线；同一像素值曝光的时间越长，则其吸收的能量越大，用Zij表示像素值，其中i是像素点，j为经过的曝光时间Δtj，所以可以认为相机响应曲线是单调递增的，则相机响应描述为：
Zij＝f(EiΔtj) (1)
因为f是单调递增的，所以将(1)改写为：
f-1(Zij)＝EiΔtj
将两边写为对数形式，得到：
lnf-1(Zij)＝lnEi+lnΔtj
为了简化方程，定义g＝lnf-1，则将方程写为：
g(Zij)＝lnEi+lnΔtj (2)
由于假设g是单调且递增的，所以用最小二乘拟合来得到响应关系，得到方程：
Figure BDA0002280119880000021
其中权重函数：
Figure BDA0002280119880000022
k为欠曝图片的张数。
再进一步，所述步骤3)中，在得到灰度条纹之后，将其由灰度域的值转化为能量域的值，之后再使用相移算法得到待测模型纹理。
本发明的有益效果主要表现在：精度较高。
附图说明
图1是基于相机响应曲线的条纹检测方法的流程图。
图2是正弦灰度条纹。
图3是正弦能量条纹。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步描述。
参照图1，一种基于相机响应曲线的条纹检测方法，包括以下步骤：
1)通过拍摄不同曝光时间的固定场景的照片得到相机的响应曲线；
2)将正弦变化的灰度条纹投影到物体上；
3)利用相机响应曲线将灰度条纹转化成能量条纹；
4)利用相移技术将能量条纹进行相位解码，得到待测物体模型。
进一步，所述步骤1)中，拍摄到曝光时间分别为1/2，1/10，1/30，1/60，1/80，1/100，1/160(曝光时间自己设定)的图像。
获取一组不同曝光时间的照片来恢复相机的响应曲线；同一像素值曝光的时间越长，则其吸收的能量越大，用Zij表示像素值，其中i是像素点，j为经过的曝光时间Δtj，所以可以认为相机响应曲线是单调递增的，则相机响应描述为：
Zij＝f(EiΔtj) (1)
因为f是单调递增的，所以将(1)改写为：
f-1(Zij)＝EiΔtj
将两边写为对数形式，得到：
lnf-1(Zij)＝lnEi+lnΔtj
为了简化方程，定义g＝lnf-1，则将方程写为：
g(Zij)＝lnEi+lnΔtj (2)
由于假设g是单调且递增的，所以用最小二乘拟合来得到响应关系，得到方程：
Figure BDA0002280119880000031
其中权重函数：
Figure BDA0002280119880000032
用来平滑曲线，k为欠曝图片的张数。
再进一步，所述步骤3)中，在得到灰度条纹之后，将其由灰度域的值转化为能量域的值，灰度上的条纹如图2所示，灰度条纹可以表示为：
Figure BDA0002280119880000033
其中I1(x,y)，I2(x,y)是两道背景光强，设I0(x,y)＝I1(x,y)+I2(x,y)称为平均强度。条纹分辨率为：
Figure BDA0002280119880000041
则(3)式可以改写为：
I(x,y)＝I0(1+γcos(φ(x,y)+δ)) (5)
根据(2)式的相机响应过程，我们可以根据响应曲线将灰度条纹还原出一条能量相关的条纹曲线：
IE(x,y)＝IE0(1+γEcos(φ(x,y)+δ)) (6)
将(6)式展开可以得到：
IE(x,y)＝IE0+IE0γEcos(φ(x,y))cosδ-IE0γEsin(φ(x,y))sinδ (7)
令a0＝IE0；a1＝IE0γEcos(φ(x,y))；a2＝IE0γEsin(φ(x,y))，则(7)式可以表示为：
IE(x,y)＝a0+a1 cosδ-a2 sinδ (8)
则可以得到测量光束的和参考光束的相位差：
Figure BDA0002280119880000042
能量上的条纹如图3所示。之后再使用相移算法得到待测模型纹理。

Claims (3)

1.一种基于相机响应曲线的条纹检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
1)通过拍摄不同曝光时间的固定场景的照片得到相机的响应曲线；
2)将正弦变化的灰度条纹投影到物体上；
3)利用相机响应曲线将灰度条纹转化成能量条纹；
4)利用相移技术将能量条纹进行相位解码，得到待测物体模型。
2.如权利要求1所述的一种基于相机响应曲线的条纹检测方法，其特征在于，所所述步骤1)中，获取一组不同曝光时间的照片来恢复相机的响应曲线；同一像素值曝光的时间越长，则其吸收的能量越大，用Zij表示像素值，其中i是像素点，j为经过的曝光时间Δtj，所以可以认为相机响应曲线是单调递增的，则相机响应描述为：
Zij＝f(EiΔtj) (1)
因为f是单调递增的，所以将(1)改写为：
f-1(Zij)＝EiΔtj
将两边写为对数形式，得到：
ln f-1(Zij)＝ln Ei+lnΔtj
为了简化方程，定义g＝ln f-1，则将方程写为：
g(Zij)＝ln Ei+lnΔtj (2)
由于假设g是单调且递增的，所以用最小二乘拟合来得到响应关系，得到方程：
Figure FDA0002280119870000011
其中权重函数：
Figure FDA0002280119870000012
k为欠曝图片的张数。
3.如权利要求1或2所述的一种基于相机响应曲线的条纹检测方法，其特征在于，所述步骤3)中，在得到灰度条纹之后，将其由灰度域的值转化为能量域的值，之后再使用相移算法得到待测模型纹理。
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LIANG ZHANG, QIAN CHEN, CHAO ZUO, AND SHIJIE FENG: "High dynamic range 3D shape measurement based on the intensity response function of a camera", 《APPLIED OPTICS》 *

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