[发明专利]一种强反射表面高光去除方法

说明书

技术领域

本发明属于三维结构光测量领域，具体涉及一种强反射表面高光去除方法。

背景技术

上世纪70年代以来，编码光三维测量技术在高速检测、产品开发、质量控制、反求工程等领域得到广泛的应用和发展，其具有高精度、高效率、非接触等优点。在编码光三维测量中，需要在物体表面投射条纹，条纹携带了物体表面的三维信息，条纹的灰度变化反映了物体表面轮廓的变化。然而在实际工业测量中，条纹截面的灰度变化会受到很多因素的干扰，其中高光是影响最为强烈的一个因素。高光的存在不仅可能会使相机饱和，丢失条纹灰度变化信息，而且还将改变原有漫反射条纹的灰度分布，从而影响条纹中心提取的准确性。去高光问题目前已是利用光学方法测量金属陶瓷等强反射物体所面临的一个难点与共性问题。

大部分图像高光去除方法首先都需要对所处理的图像进行图像分割的预处理过程，然而图像分割方法对于材质与高光颜色相近的陶瓷等强反射物体，其鲁棒性往往不高，通常还需要借助人工的辅助来进行高光区域检测。

RobbyT.Tan采用反射分量分离方法构建反射模型，无需图像分割，能够自动准确的检测出高光区域(参见《SeparatingReflectionComponentsofTexturedSurfacesUsingaSingleImage》:RobbyT.Tan.IEEEtransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence,2005,2:870-877.)，该方法对于纹理表面比较丰富的弱反射物体具有很好的处理效果，而对于陶瓷、金属等纹理特征较弱的强反射物体，在去除高光的同时也会改变高光部分像素的颜色信息，处理效果不理想。

发明内容

针对上述问题，本发明公开了一种强反射表面高光去除方法，该方法对于陶瓷、金属等纹理特征较弱的强反射物体，在去除高光的同时不会改变高光部分像素的颜色信息，处理效果明显改善。

本发明的目的是这样实现的：

一种强反射表面高光去除方法，包括以下步骤：

步骤a、建立待处理图像信息模型；

步骤b、建立待处理图像漫反射与强反射色度模型；

步骤c、建立归一化图像模型；

步骤d、建立非强反射图像模型；

步骤e、确定强反射像素点；

步骤f、处理强反射像素区域。

上述强反射表面高光去除方法，包括以下步骤：

步骤a、建立待处理图像信息模型

待处理图像表示为：

A_R(X)＝α(X)∫_ΩT(λ,X)B(λ)Q_R(λ)dλ+β(X)∫_ΩB(λ)Q_R(λ)dλ

A_G(X)＝α(X)∫_ΩT(λ,X)B(λ)Q_G(λ)dλ+β(X)∫_ΩB(λ)Q_G(λ)dλ

A_B(X)＝α(X)∫_ΩT(λ,X)B(λ)Q_B(λ)dλ+β(X)∫_ΩB(λ)Q_B(λ)dλ

其中，A(X)为图像强度，α(X)为漫反射加权因子，β(X)为强反射加权因子，X＝{x,y}为像素点坐标，T(λ,X)为漫反射功率谱，B(λ)为强反射功率谱，Q(λ)为传感器灵敏度，下角标R、G、B分别表示图像的红色通道、绿色通道、以及蓝色通道；

令：

D_R(X)＝∫_ΩT(λ,X)B(λ)Q_R(λ)dλ

D_G(X)＝∫_ΩT(λ,X)B(λ)Q_G(λ)dλ

D_B(X)＝∫_ΩT(λ,X)B(λ)Q_B(λ)dλ

S_R＝∫_ΩB(λ)Q_R(λ)dλ

S_G＝∫_ΩB(λ)Q_G(λ)dλ

S_B＝∫_ΩB(λ)Q_B(λ)dλ

有：