CN113074634A - 一种快速相位匹配方法、存储介质和三维测量*** - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种快速相位匹配方法、存储介质和三维测量***，方法包括通过解相位算法，得到参考平面和物体表面的绝对相位图；遍历物体表面绝对相位图，取某个像素点，根据像素坐标确定对应的极线方程，得到参考相位图上的位相同名点的极线搜索范围；粗略搜索，得到匹配点的大概位置；精细搜索，得到匹配点的精确整数像素坐标；亚像素匹配点的插值计算，得到亚像素的位相同名点；获取全图的亚像素视差图，计算得到亚像素的视差，进而计算高度信息，用于三维重建。本方法和***通过计算亚像素的相位匹配点提高了相位匹配的精度，同时极大地提高了三维重建的效率。

Description

一种快速相位匹配方法、存储介质和三维测量***

技术领域

本发明涉及构光三维测量领域，尤其涉及一种快速相位匹配方法、存储介质和三维测量***。

背景技术

在相移法结构光三维测量中，往往需要进行相位匹配，通过相位匹配得到图像同名点，由同名点计算出视差，从而重建出三维点云数据。

一般的单目结构光三维测量***模型图如附图1，O_cX_cY_cZ_c为相机坐标系，O_pX_pY_pZ_p为投影仪坐标系，O_cO_p平行于参考平面，Ω_w是事先标定的参考平面，O为投影仪光轴与参考平面Ω_w的交点，P为物体上一点，投影仪光心、相机光心与P点连线交参考面于A、B点，物体点P在直线O_cO_p和参考面上的投影为P″和P′点。投影仪光心和相机光心直线距离是d，O_cO_p和参考平面之间的距离是l。由相似三角形可得

则

代入已知条件，得到

可得物体高度表达式

因此只要在物体表面相位图和参考平面相位图之间匹配相位，找出参考平面相位图上的

的B点像素位置，即可计算出AB的距离值，从而计算出物体高度，得到三维点云数据。

综上，在单目结构光三维测量中，往往需要把测量的物体表面相位图和参考平面相位图进行相位匹配，得到一个位相同名点的视差，进而计算出物体表面的三维点云数据。其中相位匹配一般是在极线上搜索位相同名点，如果不采取优化搜索策略，单个像素点的匹配就会消耗很多时间，从而使得整幅图的相位匹配过程很缓慢，影响三维测量的整体效率。另外整数像素相位匹配点的往往会存在较大误差，影响了三维重建的精度。

发明内容

为了克服现有技术的不足，本发明的目的在于提供一种快速相位匹配方法、存储介质和三维测量***，其能解决上述问题。

设计原理：根据相位图上的相位连续分布特性，利用待匹配图的相位梯度和邻近点相位拓扑关系，在极线搜索上进行了优化，能够快速地搜索到位相同名点。另外在搜索到整数像素同名点的基础上，设计了一个亚像素插值模型，通过物像整数像素坐标减去亚像素坐标获得亚像素视差，快速计算获得高度信息。

设计方案：本发明的目的采用以下方案实现。

一种用于三维测量的快速相位匹配方法，方法包括以下步骤：

步骤1、通过解相位算法，得到参考平面和物体表面的绝对相位图。

步骤2、遍历物体表面绝对相位图，取某个像素点，根据像素坐标确定对应的极线方程，得到参考相位图上的位相同名点的极线搜索范围。

步骤3、粗略搜索，根据相位梯度和邻近点的匹配结果，在极线上进行位相同名点的粗略搜索，得到匹配点的大概位置。

步骤4、精细搜索，根据粗略搜索结果，进行精细搜索，得到匹配点的精确整数像素坐标。

步骤5、亚像素匹配点的插值计算，根据整数像素的匹配点，进行亚像素模型插值，得到亚像素的位相同名点。

步骤6、获取全图的亚像素视差图，根据亚像素的位相同名点，计算得到亚像素的视差，进而计算高度信息，用于三维重建。

优选的，在步骤3中，把待搜索点的相位差除以相位梯度得到x坐标搜索步距，相位差的正负号来确定搜索方向，进行粗略搜索。

优选的，在步骤3中，沿着极线方向搜索匹配点，相位差除以相位梯度为搜索步距进行搜索，直到遇到搜索点的相位差小于阈值。其中，相位梯度

计算公式如下：

式中，

为参考相位图极线上任意两个点之间的相位差，Δx为参考相位图极线上任意两个点之间的x坐标差。

优选的，在步骤4中，精细搜索的左右方向以相位差的正负来判断，因此搜索步距固定为1。直到搜索相位差的绝对值由小变大，则判断为搜索到了整数像素匹配点的位置。通过同样的方式，对全图进行相位匹配，找出两幅图的位相同名点。

优选的，在步骤5中，待匹配的亚像素X坐标的公式如下：

式中，

是待匹配的亚像素坐标，

是待匹配的相位值，

是整数像素匹配点前两个像素点的相位值，

是整数像素匹配点后两个像素点的相位值，X_-2是整数像素匹配点前两个像素的X整数坐标。

优选的，在步骤6中，在物体表面相位图上待匹配点的整数像素坐标X_int减去参考相位图上匹配点的亚像素坐标X_sub，获得亚像素视差ΔX，即ΔX＝X_int-X_sub。通过同样的方式，对物体表面相位图的每个像素点进行计算，得到全图的亚像素视差图。

优选的，在步骤6中，在物体表面相位图中对一些搜索不到匹配点的像素，该像素的亚像素视差置为0，对应部分形成匹配无效区域。

本发明还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令，所述计算机指令运行时执行前述方法的步骤。

本发明还提供了一种快速相位匹配的三维测量***，所述三维测量***包括计算机、相机和投影仪，待测物体设置在参考平面上且位于相机和投影仪下方，所述计算机与相机和投影仪电讯连接。

所述计算机包括预存储模块、中继存储模块、图像处理模块和图像输出模块。

其中，在所述预存储模块中存储带有特征信息的光栅条纹图像和***参数，并将光栅条纹图像发送给投影仪投影，将***参数发送给图像处理模块。

其中，在所述中继存储模块中存储由相机采集经投影仪投射图像后的待测物照片。

其中，图像处理模块对采集的待测物照片进行图像数据处理，运行前述的方法进行相位匹配，并结合***参数计算三维坐标，形成三维点云。

其中，图像输出模块将图像处理模块获得的三维点云输出。

相比现有技术，本发明的有益效果在于：本申请计算亚像素的相位匹配点，提高了相位匹配的精度。在不进行任何软件加速的情况下，本发明的相位匹配方法对整幅图匹配能够达到毫秒级时间，在提高相位匹配精度的同时，极大地提高了三维重建的精度和效率。

附图说明

图1为单目结构光三维测量***模型；

图2为相位匹配的粗略搜索流程图；

图3为相位匹配的精细搜索流程图；

图4为亚像素点插值模型；

图5为全图的相位匹配结果；

图6为三维测量***示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

应当理解，本说明书中所使用的“***”、“装置”、“单元”和/或“模组”是用于区分不同级别的不同组件、元件、部件、部分或装配的一种方法。然而，如果其他词语可实现相同的目的，则可通过其他表达来替换所述词语。

如本说明书和权利要求书中所示，除非上下文明确提示例外情形，“一”、“一个”、“一种”和/或“该”等词并非特指单数，也可包括复数。一般说来，术语“包括”与“包含”仅提示包括已明确标识的步骤和元素，而这些步骤和元素不构成一个排它性的罗列，方法或者设备也可能包含其它的步骤或元素。

本说明书中使用了流程图用来说明根据本说明书的实施例的***所执行的操作。应当理解的是，前面或后面操作不一定按照顺序来精确地执行。相反，可以按照倒序或同时处理各个步骤。同时，也可以将其他操作添加到这些过程中，或从这些过程移除某一步或数步操作。

第一实施例

一种用于三维测量的快速相位匹配方法，方法对临近点基于梯度计算和拓扑关系进行相位匹配，方法包括以下步骤：

步骤1、通过解相位算法，得到参考平面和物体表面的绝对相位图。同时，录入相机和投影仪的***参数。即，先做好位相匹配的标定文件。

步骤2、遍历物体表面绝对相位图，取某个像素点，为待匹配相位值，并判断是否为图像第一列像素点，是的话搜索起点就为参考平面相位图的相同位置(第1列)，否则搜索起点为上一个像素点的相位匹配点位置(邻近点)。根据像素坐标确定对应的极线方程，得到参考相位图上的位相同名点的极线搜索范围。

其中，根据物体表面相位图的某个像素点待匹配相位值，搜索参考平面相位图对应的相位匹配点。进入单像素的极线搜索环节，极线由待匹配点坐标和相机标定结果得出。

步骤3、粗略搜索，根据相位梯度和邻近点的匹配结果，在极线上进行位相同名点的粗略搜索，得到匹配点的大概位置。

其中，极线搜索是沿着x坐标遍历参考相位图上的对应极线像素点。由于参考平面相位图是连续均匀变化的，对参考相位图的极线计算相位梯度，即可得到相邻像素之间的相位差。因此把待搜索点的相位差除以相位梯度得到x坐标搜索步距，相位差的正负号来确定搜索方向，进行粗略搜索。粗略搜索的过程流程图如附图2所示。

具体的，沿着极线方向搜索匹配点，相位差除以相位梯度为搜索步距进行搜索，直到遇到搜索点的相位差小于阈值；其中，相位梯度

计算公式如下：

式中，

为参考相位图极线上任意两个点之间的相位差，Δx为参考相位图极线上任意两个点之间的x坐标差。直到遇到搜索点的相位差小于阈值，此时搜素点非常靠近待匹配点，从而进行下一步的精细搜索。

综上，粗略搜索中，搜索起点按照图2中的流程图方法确定，以极线上第一个点或者邻近点匹配结果作为搜索起点，根据相位差和相位梯度的比值作为搜索步距，相位差的正负来判断搜索的左右方向，并设置相位阈值作为搜索结束条件，从而获取粗略搜索接结果。粗略搜索的匹配点非常靠近精确的整数像素相位匹配点。

步骤4、精细搜索，根据粗略搜索结果，进行精细搜索，得到匹配点的精确整数像素坐标。

具体的，在步骤4中，精细搜索的左右方向以相位差的正负来判断，因此搜索步距固定为1；直到搜索相位差的绝对值由小变大(相位差极小值点)，则判断为搜索到了整数像素匹配点的位置；通过同样的方式，对全图进行相位匹配，找出两幅图的位相同名点。

步骤5、亚像素匹配点的插值计算，根据整数像素的匹配点，进行亚像素模型插值，得到亚像素的位相同名点。亚像素插值模型如图4所示，亚像素用到了前两个像素和后两个像素的相位信息，图中，460.74为整数像素匹配点，待搜索相位为460.71，整数X坐标定义为像素的左边缘位置。

计算待匹配的亚像素X坐标的公式如下：

式中，

是待匹配的亚像素坐标，

是待匹配的相位值，

是整数像素匹配点前两个像素点的相位值，

是整数像素匹配点后两个像素点的相位值，X_-2是整数像素匹配点前两个像素的X整数坐标。

按照上述计算公式，得出图4中的亚像素X坐标为X_-2+1.57，即X_460.6的整数X坐标加上1.57。

步骤6、获取全图的亚像素视差图，根据亚像素的位相同名点，计算得到亚像素的视差，进而计算高度信息，用于三维重建。

其中，在物体表面相位图上待匹配点的整数像素坐标X_int减去参考相位图上匹配点的亚像素坐标X_sub，获得亚像素视差ΔX，即ΔX＝X_int-X_sub；通过同样的方式，对物体表面相位图的每个像素点进行计算，得到全图的亚像素视差图。

其中，在步骤6中，在物体表面相位图中对一些搜索不到匹配点的像素，该像素的亚像素视差置为0，该部分形成匹配无效区域。参见图5，假设物体表面是平面，整幅图的相位匹配效果如附图5所示(深黑色部分为匹配无效区域)。

最后，测试了整幅图的相位匹配程序耗时，通过C++编写了代码程序，在没有经过多线程和GPU加速的情况下，整幅图的匹配耗时在1s以下。

第二实施例

本发明还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令，所述计算机指令运行时执行前述方法的步骤。其中，所述方法请参见前述部分的详细介绍，此处不再赘述。

本领域普通技术人员可以理解上述实施例的方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于计算机可读存储介质中，计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。

前述计算机指令呈现的计算机程序编码可以用任意一种或多种程序语言编写，包括面向对象编程语言如Java、Scala、Smalltalk、Eiffel、JADE、Emerald、C++、C#、VB.NET、Python等，常规程序化编程语言如C语言、VisualBasic、Fortran2003、Perl、COBOL2002、PHP、ABAP，动态编程语言如Python、Ruby和Groovy，或其他编程语言等。该程序编码可以完全在用户计算机上运行、或作为独立的软件包在用户计算机上运行、或部分在用户计算机上运行部分在远程计算机运行、或完全在远程计算机或处理设备上运行。在后种情况下，远程计算机可以通过任何网络形式与用户计算机连接，比如局域网(LAN)或广域网(WAN)，或连接至外部计算机(例如通过因特网)，或在云计算环境中，或作为服务使用如软件即服务(SaaS)。

第三实施例

一种快速相位匹配的三维测量***，参见图6，三维测量***包括计算机1、相机2和投影仪3，待测物体5设置在参考平面4上且位于相机2和投影仪3下方，所述计算机1与相机2和投影仪3电讯连接。

计算机1包括预存储模块、中继存储模块、图像处理模块和图像输出模块。

其中，在所述预存储模块中存储带有特征信息的光栅条纹图像和***参数，并将光栅条纹图像发送给投影仪3投影，将***参数发送给图像处理模块。

所述***参数可采用现有的标定方法获得，包括内部参数和外部参数，形成参数矩阵给图像处理模块。

其中，在所述中继存储模块中存储由相机2采集经投影仪投射图像后的待测物照片。

其中，图像处理模块对采集的待测物照片进行图像数据处理，运行前述的方法进行相位匹配，并结合***参数计算三维坐标，形成三维点云。

其中，图像输出模块将图像处理模块获得的三维点云输出。

最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (9)

1.一种用于三维测量的快速相位匹配方法，其特征在于，方法包括以下步骤：

步骤1、通过解相位算法，得到参考平面和物体表面的绝对相位图；

步骤2、遍历物体表面绝对相位图，取某个像素点，根据像素坐标确定对应的极线方程，得到参考相位图上的位相同名点的极线搜索范围；

步骤3、粗略搜索，根据相位梯度和邻近点的匹配结果，在极线上进行位相同名点的粗略搜索，得到匹配点的大概位置；

步骤4、精细搜索，根据粗略搜索结果，进行精细搜索，得到匹配点的精确整数像素坐标；

步骤5、亚像素匹配点的插值计算，根据整数像素的匹配点，进行亚像素模型插值，得到亚像素的位相同名点；

步骤6、获取全图的亚像素视差图，根据亚像素的位相同名点，计算得到亚像素的视差，进而计算高度信息，用于三维重建。

2.根据权利要求1所述的快速相位匹配方法，其特征在于：在步骤3中，把待搜索点的相位差除以相位梯度得到x坐标搜索步距，相位差的正负号来确定搜索方向，进行粗略搜索。

3.根据权利要求1或2所述的快速相位匹配方法，其特征在于：在步骤3中，沿着极线方向搜索匹配点，相位差除以相位梯度为搜索步距进行搜索，直到遇到搜索点的相位差小于阈值；其中，相位梯度

计算公式如下：

式中，

为参考相位图极线上任意两个点之间的相位差，Δx为参考相位图极线上任意两个点之间的x坐标差。

4.根据权利要求1所述的快速相位匹配方法，其特征在于：在步骤4中，精细搜索的左右方向以相位差的正负来判断，因此搜索步距固定为1；直到搜索相位差的绝对值由小变大，则判断为搜索到了整数像素匹配点的位置；通过同样的方式，对全图进行相位匹配，找出两幅图的位相同名点。

5.根据权利要求1所述的快速相位匹配方法，其特征在于：在步骤5中，待匹配的亚像素X坐标的公式如下：

式中，

是待匹配的亚像素坐标，

是待匹配的相位值，

是整数像素匹配点前两个像素点的相位值，

是整数像素匹配点后两个像素点的相位值，X_-2是整数像素匹配点前两个像素的X整数坐标。

6.根据权利要求1所述的快速相位匹配方法，其特征在于：在步骤6中，在物体表面相位图上待匹配点的整数像素坐标X_int减去参考相位图上匹配点的亚像素坐标X_sub，获得亚像素视差ΔX，即ΔX＝X_int-X_sub；通过同样的方式，对物体表面相位图的每个像素点进行计算，得到全图的亚像素视差图。

7.根据权利要求1或6所述的快速相位匹配方法，其特征在于：在步骤6中，在物体表面相位图中对一些搜索不到匹配点的像素，该像素的亚像素视差置为0，对应部分形成匹配无效区域。

8.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令，其特征在于：所述计算机指令运行时执行权利要求1-7任一项所述方法的步骤。

9.一种快速相位匹配的三维测量***，其特征在于：所述三维测量***包括计算机(1)、相机(2)和投影仪(3)，待测物体(5)设置在参考平面(4)上且位于相机(2)和投影仪(3)下方，所述计算机(1)与相机(2)和投影仪(3)电讯连接；

所述计算机(1)包括预存储模块、中继存储模块、图像处理模块和图像输出模块；

其中，在所述预存储模块中存储带有特征信息的光栅条纹图像和***参数，并将光栅条纹图像发送给投影仪(3)投影，将***参数发送给图像处理模块；

其中，在所述中继存储模块中存储由相机(2)采集经投影仪投射图像后的待测物照片；

其中，图像处理模块对采集的待测物照片进行图像数据处理，运行权利要求1-7任一项所述的方法进行相位匹配，并结合***参数计算三维坐标，形成三维点云；

其中，图像输出模块将图像处理模块获得的三维点云输出。

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