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    PMP技術(shù)中檢測飽和及校正相位的算法研究

    2021-02-05 08:47:02娜,牛
    山西電子技術(shù) 2021年1期
    關(guān)鍵詞:區(qū)域檢測

    李 娜,牛 帥

    (1.長治醫(yī)學(xué)院 生物醫(yī)學(xué)工程系,山西 長治 046000;2.長治醫(yī)學(xué)院附屬和平醫(yī)院,山西 長治 046000)

    相位測量輪廓術(shù)[1](PMP)是非接觸式測量物體三維形貌的一種技術(shù),由于其在測量過程中,具有不需要額外附加設(shè)備且掃描速率高等優(yōu)勢,因此其應(yīng)用遍及多個(gè)領(lǐng)域[2]。但是在測量過程中,三維重建的精確度會(huì)受噪聲[3]、Gamma畸變[3]、PMP系統(tǒng)的量化[4]、飽和[5]等因素影響。針對飽和因素對重建相位的影響,很多學(xué)者做了大量研究分析。胡等人[5]基于正弦曲線中飽和像素點(diǎn)的具體情況,提出利用正弦曲線中未發(fā)生飽和的像素點(diǎn)進(jìn)行相位計(jì)算;Guo等人[6]采用Hough變換投票的方法確定用于三維重建的相位;趙等人[7]通過建立正弦曲線中每個(gè)像素點(diǎn)滿足的強(qiáng)度值模型,從而得到相位值。本文首先提出一種檢測物體表面飽和區(qū)域的方法,該方法通過檢測純色圖像與N幀圖像作差得到的檢測圖像中每個(gè)像素點(diǎn)的值,從而檢測飽和區(qū)域;同時(shí),針對平面型掃描物體,提出一種校正飽和區(qū)域相位的算法,該算法利用與飽和像素點(diǎn)鄰近的非飽和像素點(diǎn)的相位進(jìn)行修復(fù),最終達(dá)到降低誤差的目的。

    1 飽和誤差分析

    由于被測量物體表面局部區(qū)域反射率較大,在采用PMP技術(shù)進(jìn)行三維重建時(shí),導(dǎo)致該區(qū)域像素點(diǎn)的強(qiáng)度值超出相機(jī)的最大強(qiáng)度范圍;與此同時(shí),相機(jī)將該區(qū)域像素值限為自身的最大強(qiáng)度值,即該區(qū)域圖像發(fā)生飽和。圖1是相機(jī)獲取的某幀圖像中第320列像素點(diǎn)的強(qiáng)度值。從圖中分析可知,受飽和因素的影響,相機(jī)捕獲的圖像強(qiáng)度值無法真實(shí)反映被測物體表面的信息,采用PMP技術(shù)重建物體時(shí),影響重建效果。

    圖1 相機(jī)捕獲的某幀圖片第320列的強(qiáng)度值

    (1)

    針對飽和像素點(diǎn)而言,其相位誤差表示為[7]:

    (2)

    2 物體表面飽和區(qū)域的檢測算法

    由PMP重建技術(shù)可知,投影儀投射到物體表面的N張光柵圖中,任一像素點(diǎn)的最大灰度值為AP+BP,且Ap、Bp滿足下式:

    AP+BP=2b

    .

    (3)

    其中,2b表示灰度等級。

    采用PMP技術(shù)三維重建,投射相移量為2π/N的N張光柵圖片及灰度值為2b的純色圖片掃描物體。對于任一像素點(diǎn)而言,其關(guān)系可表示為:

    (4)

    基于式(4),可采用純色圖像與任一幀圖像作差的方式檢測被掃描物體發(fā)生飽和的區(qū)域,具體步驟如下:1)投射具有一定規(guī)律的正弦光柵及固定強(qiáng)度值的純色圖片掃描被測物體,其強(qiáng)度分別滿足式(3);同步地,相機(jī)捕獲含有被掃描物體深度信息的兩種圖像。2)將攜帶物體信息的純色圖像與光柵圖像逐幀作差,得到檢測圖像;之后,查找檢測圖像中像素點(diǎn)的強(qiáng)度值;若其為0,則該區(qū)域發(fā)生飽和。

    3 物體表面飽和區(qū)域相位校正的算法

    在PMP重建過程中,對于局部發(fā)生飽和的平面型物體,可根據(jù)與飽和區(qū)域像素點(diǎn)鄰近的非飽和像素點(diǎn)的相位進(jìn)行校正,具體算法如下:

    1) 針對被測物體頂部發(fā)生飽和的區(qū)域,校正的相位為:

    .

    (5)

    2) 針對被測物體底部區(qū)域存在飽和時(shí),校正的相位為:

    .

    (6)

    3) 若被掃描物體中間區(qū)域發(fā)生飽和,校正的相位為:

    .

    (7)

    以上(5)-(7)三式中,φ(i,t)表示發(fā)生飽和像素點(diǎn)的相位;φ(i±m(xù)1,t)、φ(i±m(xù)2,t)表示與像素點(diǎn)鄰近的非飽和像素點(diǎn)的相位值。

    4 實(shí)驗(yàn)仿真

    為了驗(yàn)證本文檢測飽和及修復(fù)相位算法的有效性,以投射圖片數(shù)量N=4,頻率f=1,Ap=Bp=127.5進(jìn)行實(shí)驗(yàn)仿真。圖2(a)為模擬相機(jī)捕獲的4張圖像,圖2(b)為第320列像素點(diǎn)的正弦波曲線。從圖2(a)、(b)可知,4幀圖片中不同位置的像素點(diǎn)均存在飽和現(xiàn)象,飽和現(xiàn)象在4幀圖片中體現(xiàn)為該區(qū)域顏色最亮;在正弦曲線中體現(xiàn)為正弦曲線波峰平滑,即正弦曲線發(fā)生變形。

    圖2 相機(jī)獲取的4幀圖片

    圖3(a)是相機(jī)獲取的純色圖像與正弦波圖像作差后的檢測圖像;圖3(b)是該檢測圖像中第320列像素點(diǎn)的強(qiáng)度。與圖2(a)、(b)結(jié)合分析可知,若某幀圖片局部區(qū)域存在飽和,則檢測圖像中該區(qū)域顏色最暗,對應(yīng)該區(qū)域像素點(diǎn)強(qiáng)度值均為0。

    圖3 純色圖像與正弦光柵圖像作差后的檢測圖像

    圖4是第320列像素點(diǎn)的相位誤差,其中實(shí)線、虛線分別表示未校正及采用本文算法校正后的相位誤差。從圖中看出,采用本文算法校正后,很大程度上減小了相位誤差。

    圖4 320列像素點(diǎn)的相位誤差

    表1是頻率f=1,圖片數(shù)量N=4、7以及圖片數(shù)量N=4,頻率f=2、4時(shí)計(jì)算得到的誤差均方根值。從表1中可以看出,采用本文的算法達(dá)到了校正相位誤差的目的。

    表1 對比不同算法的相位誤差的均方根

    5 結(jié)論

    采用PMP技術(shù)三維重建時(shí),由于物體表面反射率較大,物體局部區(qū)域會(huì)產(chǎn)生飽和,引起相位誤差,從而導(dǎo)致三維重建無法反映物體的真實(shí)深度信息。本文首先分析了飽和引起的相位重建誤差;其次提出一種檢測物體飽和區(qū)域的方法,該方法首先將純色圖像與光柵圖像作差得到檢測圖像,此后,檢測并判斷該圖像中各像素點(diǎn),從而判定飽和區(qū)域;同時(shí),針對平面型掃描物體,提出一種校正飽和區(qū)相位的算法,該算法利用與飽和像素點(diǎn)鄰近的非飽和像素點(diǎn)的相位進(jìn)行修復(fù),從而提高三維重建物體的精準(zhǔn)度。但是,在實(shí)際測量系統(tǒng)中,被掃描物體并不僅限于平面型物體,因此,本文校正算法存在一定的局限,后續(xù)將對其它類型物體的相位修復(fù)進(jìn)一步深入研究。

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