[发明专利]线激光用于SLM显微立体视觉的小尺度物体表面重构方法

说明书

本发明设计一种线激光用于SLM显微立体视觉的小尺度物体表面重构方法，特别是涉及将线激光和SLM结合使用，采集激光条纹图像对序列，通过处理图像对序列，重构出小尺度物体表面。该方法主要包括如下步骤：输入激光条纹图像对序列，条纹中心亚像素级提取，左右图像相对参数计算，条纹中心纵向畸变矫正，条纹中心区域分割，计算匹配点视差，视差条纹位姿变换，输出视差曲面，重构小尺度物体表面。本发明克服了传统SLM视觉重构中存在的全局图像畸变矫正复杂和立体匹配过程中产生大量错误匹配数据等问题，同时避免了大量的复杂的图像融合过程，建立了一种新型的小尺度物体表面重构方法。重构方法极具新颖性，对于小尺度物体的表面重构提供了精确的方法。

技术领域

本发明涉及一种线激光用于体视显微镜(Stereo Light Microscope,简称为SLM)显微立体视觉的小尺度物体(尺寸范围为0.1mm至0.5mm)表面重构方法，特别是将线激光和SLM结合使用，获取激光条纹图像对序列,通过对图像中激光条纹的处理估计小尺度物体的视差表面，再通过视觉模型转换重构出在世界坐标系中小尺度物体的表面，建立了新型有效的小尺度物体表面重构方法。

背景技术

结构光法重构物体三维表面通常是基于三角测量原理，通过激光器发出激光经物体表面反射被相机接收，计算物体的三维结构，这种重构系统通常是单目视觉结构。运用双目立体视觉和结构光相结合的重构方法，主要是基于双目立体视觉原理进行重构物体表面，通常包括一个光源和两个相机等部件。这些方法通常是针对宏观对象进行重构，不能适用于小尺度对象的表面重构。

体式显微镜(SLM)能够通过目镜观测微观对象的立体结构，其独特的双光路结构能够从不同角度观测微小对象，在光路末端安装工业相机构成显微立体视觉系统，通过对立体图像对处理能够获得小尺度物体的表面属性。目前，基于SLM显微视觉的测量方法主要分为两类：采用单目激光条纹投影的方法和传统的采用立体匹配的显微测量方法。刘元坤等(2014)采用栅线投影法重构微观对象的3D形貌，在SLM的一个光路上安装编码光栅和激光光源，在另一个光路上安装相机，实际属于单目的视觉检测系统，通过解调相位信息获得物体的三维形貌。光源经过光栅发出条纹投射在小尺度物体表面，计算小尺度物体表面轮廓依赖于高精度的相位测量。相位评估算法通常基于条纹的正弦强度分布，但是正弦光栅的传输分布在制造过程是非常复杂和困难的。传统的采用立体匹配的显微测量方法是通过立体匹配算法寻找立体图像对中的相关点，利用图像中灰度、边缘、纹理等信息建立相关性测度，若在左图像中给定某个特征点，通过相似性测度估计其匹配点在右图像中的位置，这种相关点的搜寻过程是在全局图像或者局部区域图像中实现。但是立体匹配过程存在严重问题，表现在：1)立体匹配算法要求立体图像对能够提供丰富的特征信息，如果立体图像对中特征不明显，很难搜寻到足够多的相关点；2)在全局区域图像中进行立体匹配总是产生大量的错误匹配数据，并且这些数据的数量是随机的，造成立体匹配结果的不确定性，进一步影响表面重构精度；3)全局图像的畸变矫正是非常困难的，估计畸变参数通常采用优化方法，利用显著性和相关性检验判断参数对畸变的贡献率，如果引入不合理的参数往往导致整个参数序列估计的不稳定性，进一步影响视觉模型的定位能力。王跃宗等(2015)提出了多视角大深度显微立体视觉特征融合测量方法，主要依赖于图像序列融合和条纹辅助划分匹配区域计算视差，实际上是将不同视角的图像序列中的清晰部分融合在一副图像中，并依靠条纹特征将图像划分成局部区域进行匹配，最终计算出图像视差，这种方法的重构对象是大深度对象。在0.1mm至0.5mm范围内的小尺度物体通常不超过体视显微镜的景深范围，不需要进行分层采集图象和融合不同视角的图像，因此王跃宗(2015)提出的多视角大深度显微立体视觉特征融合测量方法不适用于小尺度物体的表面重构。这些缺点制约了小尺度物体的表面重构。

发明内容：