[发明专利]基于结构光对比度优化的两步相移算法

摘要

一种基于结构光对比度优化的两步相移算法，包括两步相移相位计算和对比度优化两个过程，经过初始相位计算过程，由两幅条纹图数据先求得反射率分布，再计算折叠相位的两个解，经过解的判别，构建初始相位分布并标记敏感像素点；基于绝对相位的线性特征，通过相位和对比度的联合优化，得到标记点处更为准确的结构光对比度；将修正后的结构光对比度进行全局扩散，并再次进行相位计算以得到更精确的相位信息。该方法将环境光的影响纳入到结构光对比度的变化中，简化了相移中的未知量，减少了投采相移图像所需要的时间，得到更准确的相位信息，对比度优化仅在局部邻域进行，兼顾了对比度的全局非一致性和计算效率。

主权项

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。