[发明专利]基于结构光对比度优化的两步相移算法

权利要求书

1.一种基于结构光对比度优化的两步相移算法用于相位重建的方法，其特征是：包括两步相移相位计算和对比度优化两个过程：

(1)两步相移相位计算过程，该过程处理采集到的两幅相移条纹图，计算出对应像素点上的相位信息；包括以下步骤：

①对采集到的图像进行滤波，以减少噪声带来的影响；

②用对比度变化表征背景光强，得到关于两步相移的光强分布模型，由两步相移的光强分布模型结合三角函数的平方和关系，得到关于物体表面反射率R的一元二次方程，求解该方程得到反射率R的两个解；

③将得到的反射率R的解代回到光强分布模型中，得到关于折叠相位的两个

④根据绝对相位递增的特性，从两个折叠相位解中筛选出递增部分，组成折叠相位的初始解，同时标记出对比度敏感的像素点；

(2)对比度优化过程，是根据绝对相位线性递增的特征，选取对结构光对比度敏感的区域上像素点，在其邻域上做线性假设，通过关于对比度和相位的联合优化，达到修正对比度的目的；具体包括以下步骤：

①根据绝对相位的线性特性，对标记像素点的水平邻域上的相位值做线性假设，取标记像素点水平邻域上的5-7个点，将这5-7个点的光强分布模型联立，通过对比度和绝对相位的联合优化，达到优化区域对比度的目的；

②根据临近像素对比度相近的特点，由局部区域的对比度，对整体进行插值填充，得到优化后的整个投影范围内的结构光对比度分布情况；

优化后的对比度分布代入两步相移相位计算过程中的光强分布模型，再经过相位计算过程中的②-④步，得到更为准确的反射率分布情况和相位信息。

2.根据权利要求1所述的基于结构光对比度优化的两步相移算法用于相位重建的方法，其特征是：所述两幅相移条纹图的相位差为3π/2。

3.根据权利要求1所述的基于结构光对比度优化的两步相移算法用于相位重建的方法，其特征是：所述两步相移的光强分布模型为：

I₁(x，y)＝R(x，y){1+A_m cos[φ(x，y)]}，

I₂(x，y)＝R(x，y){1+A_m sin[φ(x，y)]}，

其中R是物体表面反射率，A_m为投影条纹的初始对比度，φ(x，y)为图像上对应像素点的相位值。

4.根据权利要求1所述的基于结构光对比度优化的两步相移算法用于相位重建的方法，其特征是：所述反射率R的一元二次方程为：

(2-A_m²)R²-2(I₁+I₂)R+I₁²+I₂²＝0，

A_m为投影条纹的初始对比度，I₁和I₂为采集到的两幅图像的光强分布。

5.根据权利要求1所述的基于结构光对比度优化的两步相移算法用于相位重建的方法，其特征是：所述折叠相位的表达式为：I₁和I₂为采集到的两幅图像的光强分布，R₁和R₂为反射率R的一元二次方程的两个解。

6.根据权利要求1所述的基于结构光对比度优化的两步相移算法用于相位重建的方法，其特征是：所述两步相移相位计算过程的步骤④中，区分解和标记像素点的过程为：

①计算两个解在水平方向上的一阶差分，得到递增区域的位置矩阵

②计算标记像素点的判别矩阵

③若P＝1，则该位置为可靠像素点，对应到两个解，位置矩阵分别为若P＝2，该位置为敏感像素点，对应的位置矩阵为S；

④判别S矩阵对应像素处的小于π的部分记为S₁，大于π的部分记为S₂；

⑤计算折叠相位的初始估计：