[发明专利]基于弱饱和二维图像的物体表面三维立体图像重建方法有效

专利信息
申请号: 201110449321.6 申请日: 2011-12-28
公开(公告)号: CN102519391A 公开(公告)日: 2012-06-27
发明(设计)人: 刘旭;孙小菡;胡红梅 申请(专利权)人: 东南大学
主分类号: G01B11/24 分类号: G01B11/24
代理公司: 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 代理人: 许方
地址: 210096 *** 国省代码: 江苏;32
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摘要:
搜索关键词: 基于 饱和 二维 图像 物体 表面 三维立体 重建 方法
【说明书】:

技术领域

发明涉及一种物体表面三维立体图像重建方法,尤其涉及一种基于弱饱和二维图像的物体表面三维立体图像重建方法,属于光电子学和集成光学技术领域。

背景技术

随着光子集成技术的飞速发展,光纤通信已成为现代通信的主要技术支柱之一,光子芯片技术也逐渐走向成熟。使得封装技术必然得到高度重视,而光子集成芯片制造并不是一件容易的事情,光子器件具有三维结构,比二维结构的半导体集成要复杂得多。因而对光子芯片与光纤对准耦合的要求也越来越高,尤其需要一种有效易行的光子芯片三维表面重构方法。

在目前光子芯片与光纤耦合、对准、封装中多是使用到显微镜通过人眼来观察或通过摄像机电子设备成像来观察。其系统架构复杂、庞大、成本高,而且不能得到目标对象其它角度的全方位图像,不利于精确地耦合对准。

经对现有技术的文献检索发现,基于二维图像的三维重构主要应用于大型场景的恢复,对微纳尺寸物体的三维立体重构还没有较简单有效的表面重构方法。

总之,目前需要本领域技术人员迫切解决的一个技术问题就是,如何提供一个简单易行,且恢复出的三维效果较为逼真的微纳尺寸物体表面重构方法。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于克服现有技术的不足,提供一种基于弱饱和二维图像的物体表面三维立体图像重建方法,该方法简便易行,重建出的图像效果逼真,尤其适合于微纳尺度物体的表面三维重建。

本发明具体采用以下技术方案解决上述技术问题:

一种基于弱饱和二维图像的物体表面三维立体图像重建方法,包括以下步骤:步骤A、利用一光源在至少三个不同位置分别对待重建物体表面进行照射,并利用一位置固定的摄像装置分别对待重建物体表面进行拍摄,得到一组对比度小于400∶1的对应于不同光源照射位置的弱饱和二维图像;所述各不同位置距待重建物体表面的距离相等,且其中至少有三个位置满足以下条件:入射光线与物体表面法线的夹角和相应摄像装置镜头轴线与入射光线两者在待重建物体表面平面上的投影之间的夹角分别大于、小于和等于180°;

步骤B、根据实验场景建立三维立体坐标系;利用采集到的二维图像信息,并结合参数化的光照模型,获得待重建物体表面的三维立体信息;

步骤C、根据重建物体表面的三维立体信息,重建出三维坐标系下的静态高度立体模型并显示为三维立体图像。

进一步地,所述步骤C之后还包括对重建出的三维立体图像进行校正的步骤D,具体如下:

首先将三维立体图像分割为一系列平行于坐标系的矩形区域;然后将分割出的各矩形区域分别填充为同一灰度值,各矩形区域所填充的灰度值根据相邻未填充区域的灰度值确定。

优选地,所述将三维立体图像分割为一系列平行于坐标系的矩形区域,利用gen_rectangle1算子实现;所述将分割出的各矩形区域分别填充为同一灰度值,利用paint_region算子实现。

与现有技术相比,本发明具有如下有益效果:

利用光度立体基于光照模型的方法实现了对目标物体表面的三维重建,通过获得同一目标物体不同光照条件下的二维图像,将多幅图像融合之后,直接恢复出其三维表面形貌,达到或接近扫描电镜图,并揭示出二维图片隐藏的信息,很大程度上简化了观察和照明系统构成、降低了系统成本。

附图说明

图1为光子芯片表面三维图像重建时的照明和成像光路示意图,其中,坐标系为XOZ,PLC代表芯片,Rib waveguide代表脊波导平面光路,Facet代表芯片端面,Normal代表芯片表面法向,Viewer代表观察方向,用观察角e表征;illumination代表照明方向,第k个入射光线角度用入射角ik和入射投影角θk组成的数组(ik,θk)表征;

图2为物体表面高度坐标为z(x,y)的任一点在梯度空间(p,q)中的不同反射比曲线;

图3为入射光线角度(55°,185°)时拍摄的二维图像;

图4为入射光线角度(29°,175°)时拍摄的二维图像;

图5为入射光线角度(70°,180°)时拍摄的二维图像;

图6为入射光线角度(64°,190°)时拍摄的二维图像;

图7为入射光线角度(38°,171°)时拍摄的二维图像;

图8为入射光线角度(80°,180°)时拍摄的二维图像;

图9为入射光线角度(55°,179°)时拍摄的二维图像;

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