[发明专利]一种基于灰度直方图的自适应高动态范围三维测量方法有效

专利信息
申请号: 201410234911.0 申请日: 2014-05-29
公开(公告)号: CN104019767B 公开(公告)日: 2017-04-19
发明(设计)人: 陈钱;冯世杰;顾国华;左超;孙佳嵩;喻士领;胡岩 申请(专利权)人: 南京理工大学
主分类号: G01B11/25 分类号: G01B11/25
代理公司: 南京理工大学专利中心32203 代理人: 唐代盛,孟睿
地址: 210094 *** 国省代码: 江苏;32
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 灰度 直方图 自适应 动态 范围 三维 测量方法
【说明书】:

技术领域

发明属于光学测量技术领域,具体涉一种基于灰度直方图的自适应高动态范围三维测量方法。

背景技术

三维测量是现代精密测量的一个重要分支,它是通过使用精密的测量设备来获取被测物表面的几何坐标数据,从而得到被测物表面的三维信息。随着3D打印技术的快速发展和普及,在逆向设计中如何实时获取动态物体的三维数据已成为国内外工程技术领域研究的热点。传统的三维测量方法通常采用三维坐标机来实现被测物几何形貌的获取。它的优势在于测量精度高,且由于是接触式的测量,这种测量方法不会受制于被测物表面的反射特性。但是,同样是这种接触式的测量特性,使得该方法并不适用于测量表面柔软的物体。因为对柔软表面的碰触会容易改变物体表面原有的外形轮廓,从而不利于获取物体表面真实的数据。而且,利用三维坐标机的测量方法需要逐点地对物体进行测量,测量速度缓慢,测量效率低。

相比之下,基于光学技术的三维测量方法测量速度快,测量精度高,同时由于使用光照作为测量手段,避免了和物体的直接接触,所以不会对物体表面造成任何影响。近年来,随着数字投影技术的不断发展,基于数字条纹投影的结构光三维测量技术以高分辨率、全视场、鲁棒性好等优势被广泛应用于众多领域,其中包括工业制造、在线检测、文物保护和生物医学等。然而,在实践中发现,利用上述方法进行三维测量时仍面存在一些问题。其中最为常见的问题是,被测物表面动态范围高,即物体表面既有反射率高的亮区域,也有反射率低的暗区域。通常亮区域由于反射的光信号充足,能得到较好的重建,而对于反射率低的暗区域,由于只有少量的光能被反射,所以很难进行恢复。

目前,为了解决高动态范围的问题,有人提出采用对被测物体进行多次曝光的方法来实现测量。这种方法通过延长对低反射区域的曝光来采集足够的光信号。但是任然存在弊端,对于未知场景,通常无法在直接确定所需的曝光次数与每次曝光的时间,所以在测量初期具有一定的盲目性,测量效率不够高。另外,还有人提出采用改变投影装置的光强来解决这一问题。通过对低反射率区域投影更强的光来增加该区域反射的光。虽然这种方法也可以解决高动态范围这一问题,但是改变投影装置光强的操作较为麻烦, 且和改变曝光做法一样,光强改变的量以及光强改变的次数都是无法事先确定的,所以同样使用起来不够便捷。所以目前,能根据被测场景来自适应高动态范围的光学测量方法仍较为缺乏。

发明内容

本发明目的在于提供一种基于灰度直方图的自适应高动态范围三维测量方法,该方法克服了传统高动态范围测量方法中存在的盲目性,提高了测量效率。

为了解决上述技术问题,本发明提供一种基于灰度直方图的自适应高动态范围三维测量方法,通过对被测物的灰度直方图进行分析,确定被测物的反射率分布以及各反射率所需的最佳曝光时间;使用多次曝光技术,按照各反射率所需的最佳曝光时间对被测物分别进行曝光,获得被测物在不同的最佳曝光时间下拍摄的图像,然后将不同的最佳曝光时间下拍摄的图像进行融合,从而恢复被测物的三维形貌。

本发明与现有技术相比,其显著优点在于:(1)本发明能自适应地判断被测物所需的曝光次数与曝光时间,克服了传统方法在确定曝光时间与曝光次数时存在的盲目性,提高了测量的效率;(2)本发明将白光投影到被测物后,通过分析此时的灰度直方图,判断场景中波峰与波谷位置,即场景所包含的反射率情况,对不同的反射率估计最佳的曝光时间,此时由于场景处于最佳的曝光,所以测量信噪比高,结果准确;(3)本发明相位算法是基于广泛使用的N步相移算法,具有普遍适用的特性,可移植性强,具有很高的实用价值。

附图说明

图1是本发明流程图。

图2是本发明实验中所用被测场景被投影白光后的图像。

图3是本发明实验中取得的图2的灰度直方图。

图4是本发明实验中图像融合示意图。

图5是本发明实验生成的三维模型正视图。

图6是本发明实验生成的三维模型侧视图。

具体实施方式

本发明一种基于灰度直方图的自适应高动态范围三维测量方法,通过对被测物的灰 度直方图进行分析,确定被测物的反射率分布以及各反射率所需的最佳曝光时间;使用多次曝光技术,按照各反射率所需的最佳曝光时间对被测物分别进行曝光,获得被测物在不同的最佳曝光时间下拍摄的图像,然后将不同的最佳曝光时间下拍摄的图像进行融合,从而恢复被测物的三维形貌。如图1所示,具体步骤如下:

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