[发明专利]一种基于散斑结构光的立体视觉测量方法及系统

权利要求书

1.一种基于散斑结构光的立体视觉测量方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、采集不同曝光条件下待测物体图像的第一散斑图像、第二散斑图像以及彩色图像，并进行校正；

S2、对步骤S1中校正后的第一散斑图像与第二散斑图像进行自适应匹配，得到不同曝光条件下视差图；

所述步骤S2具体包括以下分步骤：

S21、利用Sobel算子计算步骤S1中校正后的第一散斑图像、第二散斑图像中像素点梯度值，并根据各散斑图像中像素点梯度值划分不同区域；

S22、根据步骤S21中各像素点梯度值，以预设灰度阈值与预设距离阈值为基准构建自适应窗口区域；

S23、对步骤S22中自适应窗口进行多次窗口匹配，得到第一散斑图、第二散斑图的自适应匹配窗口及其区域权重；

S24、利用步骤S23中自适应匹配窗口区域权重对自适应匹配窗口进行相似度评估，并选取最佳匹配点计算视差，得到视差图；

所述步骤S24具体包括以下步骤：

S241、以步骤S23中第一散斑图像得到的自适应匹配窗口为自适应参考图像，并选取步骤S23中第二散斑图像在待匹配像素点同一行中最大搜索范围内自适应匹配窗口作为自适应子窗口；

S242、利用NCC算法相似度度量函数根据步骤S23中区域权重评估步骤S241中自适应子窗口与自适应参考窗口的相似度，表示为：

其中，为相似度，为自适应子窗口像素点，W为自适应参考窗口，为自适应参考窗口像素均值，I为自适应子窗口，为自适应子窗口像素均值，M为窗口横坐标，N为窗口纵坐标，为自适应参考窗口内像素点，代表该区域的权重值；

S243、根据步骤S242得到的评估结果，选择最大相似度所对应的自适应参考窗口与自适应匹配窗口中心作为最佳匹配点，计算两点间视差，遍历图像中所有像素点后，生成不同曝光条件下视差图；

S3、对步骤S2中不同曝光条件下视差图进行多曝光点云融合，得到三维点云信息；

S4、将步骤S1中校正后的彩色图像与所述第一散斑图像匹配的色彩信息添加到步骤S3的三维点云信息中，得到三维模型。

2.根据权利要求1所述的基于散斑结构光的立体视觉测量方法，其特征在于，所述步骤S1具体包括以下分步骤：

S11、利用标定板对用于采集待测物体图像的摄像头进行标定；

S12、对步骤S11中标定后的摄像头设置不同曝光条件，并采集散斑激光投射到待测物体表面的第一散斑图像、第二散斑图像与色彩图像；

S13、对步骤S12中得到的第一散斑图像、第二散斑图像与彩色图像进行校正。

3.根据权利要求1所述的基于散斑结构光的立体视觉测量方法，其特征在于，所述步骤S21具体为：

利用Sobel算子以水平方向与竖直方向遍历步骤S1中校正后的第一散斑图像的各像素点与校正后第二散斑图像中各像素点，计算各像素点梯度值，并根据各像素点梯度值大小划分不同遮挡区域，计算式表示为：

其中，G为第i个像素点梯度值，为该第i个像素点垂直梯度值的绝对值为第i个像素点水平梯度值的绝对值。