[發(fā)明專利]一種將De Bruijn彩色結(jié)構(gòu)光圖像轉(zhuǎn)化為賦權(quán)有向圖模型和賦權(quán)有向圖模型簡(jiǎn)化方法

無(wú)效

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• 申請(qǐng)日: 2010-04-30
• 公開（公告）號(hào): CN101840575A
• 公開（公告）日: 2010-09-22
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 楊華民;韓成;李明勛;范靜濤;陳純毅;丁瑩
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 長(zhǎng)春理工大學(xué)
• 主分類號(hào): G06T7/00
• 分類號(hào): G06T7/00;G06T7/40;G01B11/25
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技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明提出一種將De?Bruijn彩色結(jié)構(gòu)光圖像轉(zhuǎn)化為賦權(quán)有向圖模型和賦權(quán)有向圖模型簡(jiǎn)化方法，屬于計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。

背景技術(shù)

基于顏色結(jié)構(gòu)光的三維測(cè)量系統(tǒng)廣泛適用于與建模、檢測(cè)技術(shù)相關(guān)的虛擬現(xiàn)實(shí)、軍事仿真、工業(yè)設(shè)計(jì)、熒幕檢測(cè)等領(lǐng)域中各類立體模型表面的三維重建的過(guò)程中，具有高精度、高效率、低成本、易實(shí)施等優(yōu)點(diǎn)。在物體三維重構(gòu)過(guò)程中，結(jié)構(gòu)光編解碼關(guān)系到整個(gè)三維測(cè)量系統(tǒng)的速度與精度。由于攝像機(jī)拍攝到的圖像質(zhì)量參差不齊，因此，對(duì)該圖像進(jìn)行彩色條紋的提取和匹配都十分苦難。

Philipp?Fechteler等人建立了彩色結(jié)構(gòu)光系統(tǒng)，提出了自適應(yīng)彩色分類方法，通過(guò)該方法，作者在非暗室條件下，使用單幅彩色結(jié)構(gòu)光系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了高質(zhì)量的3D重構(gòu)，解決了環(huán)境光、顏色、人臉特征對(duì)重構(gòu)質(zhì)量的影響，提高了系統(tǒng)的魯棒性。此外，該作者還提出了一種捕獲3D模型的方法，該方法采用特殊的技術(shù)將兩張人臉照片進(jìn)行整合，經(jīng)過(guò)少量計(jì)算就可以得到高分別率的人臉3D模型。Li?Zhang等人使用一幅或多幅彩色結(jié)構(gòu)光編碼圖像，采用多通道動(dòng)態(tài)規(guī)劃思想快速獲取物體外形。Willie?Brink等人根據(jù)圖中已記錄條紋的潛在關(guān)聯(lián)性和鄰接性，提出了最大生成樹算法，使用該算法可以得到比以往方法更精確、更可靠的重構(gòu)結(jié)果。

到目前為止還沒(méi)提出以條紋為解碼單位的算法，已有算法都會(huì)出現(xiàn)因不良條紋而造成的匹配誤差。雖然提出了多樣各樣的算法，但檢測(cè)條紋和條紋顏色標(biāo)定依然是結(jié)構(gòu)光解碼技術(shù)的關(guān)鍵。已提出的條紋匹配思想或算法都是沿著每條列，按照條紋上的像素點(diǎn)進(jìn)行匹配，因此完成條紋匹配需要較長(zhǎng)的時(shí)間，并且在不良像素和遮擋局域境界常會(huì)出現(xiàn)誤碼。

發(fā)明內(nèi)容

為了快速地對(duì)De?Bruijn彩色結(jié)構(gòu)光編碼圖像進(jìn)行高精度的解碼，本發(fā)明提出了一種將De?Bruijn彩色結(jié)構(gòu)光圖像轉(zhuǎn)化為賦權(quán)有向圖模型和賦權(quán)有向圖模型簡(jiǎn)化方法。

一種將De?Bruijn彩色結(jié)構(gòu)光圖像轉(zhuǎn)化為賦權(quán)有向圖模型和賦權(quán)有向圖模型簡(jiǎn)化方法，其特征在于，該方法所需設(shè)備和實(shí)現(xiàn)步驟如下：

所需設(shè)備：如圖1所示，所需設(shè)備由5部分組成：投影機(jī)1，投影屏幕2，攝像機(jī)3，計(jì)算機(jī)4，待測(cè)物體5；投影機(jī)1和攝像機(jī)3都通過(guò)電纜與計(jì)算機(jī)4連接。

實(shí)現(xiàn)步驟：

步驟1、在計(jì)算機(jī)4中，利用具有隨機(jī)特性與確定性的De?Bruijn偽隨機(jī)序列，產(chǎn)生一幅7元3級(jí)De?Bruijn序列彩色結(jié)構(gòu)光編碼圖像，該圖像中任意相鄰兩條彩色條紋的顏色都不相同，如圖2所示，并存儲(chǔ)在計(jì)算機(jī)4中。

步驟2、計(jì)算機(jī)4通過(guò)投影機(jī)1將步驟1中產(chǎn)生的De?Bruijn序列彩色結(jié)構(gòu)光編碼圖像經(jīng)過(guò)待測(cè)物體5調(diào)制后投影到投影屏幕2上，生成調(diào)制后的投影圖像。

步驟3、計(jì)算機(jī)4通過(guò)攝像機(jī)3拍攝步驟2生成的調(diào)制后的投影圖像，得到彩色結(jié)構(gòu)光編碼圖片。

步驟4、計(jì)算機(jī)4采用傳統(tǒng)的canny算法提出步驟3得到的彩色結(jié)構(gòu)光編碼圖片中每條彩色條紋的上邊界和下邊界，再計(jì)算每條彩色條紋的上邊界和下邊界的中間位置，得到每條彩色條紋的中心彩色條紋。

步驟5、利用聚類分析方法對(duì)彩色結(jié)構(gòu)光編碼圖片進(jìn)行聚類分析，對(duì)該圖片中每一條中心彩色條紋的顏色進(jìn)行標(biāo)定；具體方法如下：

共有七個(gè)聚類顏色：由R，G，B分量值分別為0，0，255組成的顏色稱為第一聚類顏色；由R，G，B分量值分別為0，255，0組成的顏色稱為第二聚類顏色；由R，G，B分量值分別為0，255，255組成的顏色稱為第三聚類顏色；由R，G，B分量值分別為255，0，0組成的顏色稱為第四聚類顏色；由R，G，B分量值分別為255，0，255組成的顏色稱為第五聚類顏色；由R，G，B分量值分別為255，255，0組成的顏色稱為第六聚類顏色；由R，G，B分量值分別為255，255，255組成的顏色稱為第七聚類顏色；

設(shè)彩色結(jié)構(gòu)光編碼圖片中某條中心彩色條紋的顏色的R、G、B分量值分別為r，g，b，第i聚類顏色的R、G、B分量值分別為r_i，g_i，b_i，其中i∈{1，2，3，4，5，6，7}，根據(jù)以下公式，計(jì)算該中心彩色條紋的顏色分別與七種聚類顏色的距離，