阅读说明：本技术 一种光栅投影轮廓有效点自动提取方法及系统 (Automatic extraction method and system for effective points of grating projection profile ) 是由 马峻 陈宏� 陈寿宏 郭玲 徐翠锋 于 2019-09-26 设计创作，主要内容包括：本发明公开了一种光栅投影轮廓有效点自动提取方法及系统,方法包括以下步骤：在PC机上编码生成正弦条纹图像；投影仪将所述正弦条纹图像投影到被测物表面；CMOS相机采集所述被测物的多幅调制图像；通过软件编程解包裹相位,重建所述被测物的三维轮廓；其中,在获取所述调制图像以后,把像素点聚类设置为背景点、边界点与目标点三类,并分别确定边界点初始质心、目标点初始质心和背景点初始质心；进行聚类处理,定义一个阈值tm,第t次聚类时,质心前后两次迭代的质心值之间的差值小于阈值tm时,即可认为此时的质心趋近于收敛；如果目标点质心趋近于收敛,则把大于c3t的点移除数据列表；如果背景点质心趋近于收敛,则把小于c1t的点移除数据列表。(The invention discloses a method and a system for automatically extracting effective points of a grating projection contour, wherein the method comprises the following steps: coding on a PC to generate a sine stripe image; the projector projects the sine stripe image to the surface of the measured object; the CMOS camera collects a plurality of modulation images of the measured object; unwrapping the phase by software programming, and reconstructing a three-dimensional profile of the measured object; after the modulation image is obtained, clustering pixel points into three types of background points, boundary points and target points, and respectively determining an initial centroid of the boundary points, an initial centroid of the target points and an initial centroid of the background points; clustering, defining a threshold value tm, and when the difference value between the centroid values of two iterations before and after the centroid is smaller than the threshold value tm in the t-th clustering, determining that the centroid at the moment approaches convergence; removing points greater than c3t from the data list if the target point centroid approaches convergence; if the background point centroid approaches convergence, then points less than c1t are removed from the data list.)

一种光栅投影轮廓有效点自动提取方法及系统

技术领域

本发明涉及技术领域，尤其涉及一种光栅投影轮廓有效点自动提取方法及系统。

背景技术

光栅投影技术中，相移法测量三维是最常用的方法，该方法使用投影仪把光栅条纹投影到被测目标上，再利用相机拍摄被测目标的光栅图，计算机分析光栅图，根据分析结果、系统的参数重建被测目标的表面几何形状。对于某些被测物体，光栅条纹无法完全覆盖其表面，导致相机捕获的图片存在阴影区。阴影区不携带与被测目标表面任何有关的信息，该区域三维重建结果是错误的。阴影区需要去除，除了需要去除阴影区，光栅投影系统中的背景点也需要移除，只保留被测物体的有效区域，三维重建的结果才是最理想的。

现有的相近的实现方案有如下几种：

1.Skydan使用多投影仪从不同视角照射被测物体，获得无阴影的三维重建数据

2.Zhang等用高斯滤波器移除随机噪声，并使用相位单调性的特点来识别相位无效点。

3.Xiao提出一种分割目标与背景的方法，该方法有效地去除无效点，但需要先单独获取背景板的调制图，再把被测目标放入光栅投影系统，获取被测目标与背景板的调制图

4.Wang提出在调制图中，把像素点分为目标点、边界点与背景点三类点，再利用K-means方法聚类，聚类结束后判断各个边界点属于目标点或背景点，能自动完成目标点有效提取。

但是，上述方法均存在一些问题：

1.Skydan的方法需要多台照相机，硬件上的额外花费，使其不能普遍应用

2.Zhang的方法只能在表面变化平坦的物体上运行良好，当物体具有变化迅速的表面，高斯滤波器会把该表面作为噪声进行处理

3.Xiao的方法需要操作繁琐

4.Wang的方法存在聚类迭代时间过长，以及背景点中存在目标点等问题。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的是提供一种光栅投影轮廓有效点自动提取方法及系统，减少常规K-means方法的迭代收敛时间，并结合Otsu方法对背景点再分割，获取更多目标点，达到快速、自动、高效、简便、经济的被测物体有效点提取。

本发明通过以下技术手段解决上述技术问题：

一种光栅投影轮廓有效点自动提取方法，包括以下步骤：

在PC机上编码生成正弦条纹图像；

投影仪将所述正弦条纹图像投影到被测物表面；

CMOS相机采集所述被测物的多幅调制图像；

通过软件编程解包裹相位，重建所述被测物的三维轮廓；其中，

在获取所述调制图像以后，把像素点聚类设置为背景点、边界点与目标点三类，并分别确定边界点初始质心、目标点初始质心和背景点初始质心；

进行聚类处理，定义一个阈值tm,第t次聚类时，质心前后两次迭代的质心值之间的差值小于阈值tm时，即可认为此时的质心趋近于收敛；

如果目标点质心趋近于收敛,则把大于c3t的点移除数据列表；

如果背景点质心趋近于收敛,则把小于c1t的点移除数据列表。

进一步，所述调制图像按以下公式获取：

其中n是第n次相移，N代表总相移数，In为第n次相移的条纹强度图。

进一步，三个初始质心的按照以下公式确定：

其中，边界点初始质心c2为整幅调制图的平均调制值，目标点初始质心c3是大于c2所有点的平均值，背景点初始质心c1是小于质心c2所有点的平均值。

进一步，在所述聚类完成之后，若边界点的点满足以下两个条件之一则可划分为目标点：

第一，该点与目标点直接连接；

第二，该点的梯度小于目标点最大梯度的2倍。

进一步，对聚类完成后的所述调制图像中的背景点使用Otsu法进行分割，取分割结果中阈值大的部分作为目标点。

进一步，所述CMOS相机采集所述被测物的四幅调制图像。

另一方面，本发明还提供了一种光栅投影轮廓有效点自动提取系统，所述系统包括：

PC机，用于编码生成正弦条纹图像；

投影仪，用于将所述正弦条纹图像投影到被测物表面；以及

CMOS相机，用于采集所述被测物的多幅调制图像；其中，

所述PC机还用于通过软件编程解包裹相位，重建所述被测物的三维轮廓；在获取所述调制图像以后，把像素点聚类设置为背景点、边界点与目标点三类，并分别确定边界点初始质心、目标点初始质心和背景点初始质心；进行聚类处理，定义一个阈值tm,第t次聚类时，质心前后两次迭代的质心值之间的差值小于阈值tm时，即可认为此时的质心趋近于收敛；如果目标点质心趋近于收敛,则把大于c3t的点移除数据列表；如果背景点质心趋近于收敛,则把小于c1t的点移除数据列表。

进一步，所述CMOS相机采集的所述被测物的调制图像为四幅。

本发明的有益效果：本发明改进了常规K-means方法，减少聚类迭代收敛时间，改进方法得到得结果与常规方法结果一致，但只需要更少的运行时间，在1024*1280的图片中，常规K-means运行时间是32.214秒；本发明改进K-menas方法是18.741秒。进一步，常规K-means中的背景点中存在误划分的目标点，没有对其进行处理，本发明使用Otsu法对背景点二次处理，得到更多有效点。

附图说明

图1是本发明实施例提供的一种光栅投影轮廓有效点自动提取系统的结构示意图；

图2是本发明实施例提供的一种光栅投影轮廓有效点自动提取方法的流程图；

图3是本发明实施例提供的一种光栅投影轮廓有效点自动提取方法中边界点初始质心、目标点初始质心、背景点初始质心的移动过程图；

图4是本发明实施例提供的用于验证说明本发明效果的调制图像；

图5是对图4采用人工分割结果图；

图6是对图4采用常规K-means分割结果图；

图7是图6与图5的差异对比图；

图8是采用本发明实施例的方法对图4分割结果图；

图9是图8与图5的差异对比图。

具体实施方式

以下将结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明：

如图2所示，本发明的一种光栅投影轮廓有效点自动提取方法，包括以下步骤：

在PC机上编码生成正弦条纹图像；

投影仪将所述正弦条纹图像投影到被测物表面；

CMOS相机采集所述被测物的多幅调制图像；

通过软件编程解包裹相位，重建所述被测物的三维轮廓；其中，

在获取所述调制图像以后，把像素点聚类设置为背景点、边界点与目标点三类，并分别确定边界点初始质心、目标点初始质心和背景点初始质心；

进行聚类处理，定义一个阈值tm,第t次聚类时，质心前后两次迭代的质心值之间的差值小于阈值tm时，即可认为此时的质心趋近于收敛；

如果目标点质心趋近于收敛,则把大于c3t的点移除数据列表；

如果背景点质心趋近于收敛,则把小于c1t的点移除数据列表。

具体的，所述CMOS相机采集所述被测物的四幅调制图像，本发明去除无效点使用的是被测物体的调制图像，调制图像获取方法如公式(1)所示：

其中n是第n次相移，N代表总相移数，In为第n次相移的条纹强度图。

获取调制图之后，使用本发明的改进K-means算法进行聚类。本发明把像素点聚类设置为背景点、边界点与目标点三类(K＝3)，边界点初始质心c2为整幅调制图的平均调制值，目标点初始质心c3是大于c2所有点的平均值，背景点初始质心c1是小于质心c2所有点的平均值。三个初始质心的确定过程如式(2)所示：

设置质心之后开始聚类，本发明的创新点是：在聚类过程中，定义一个阈值tm,第t次聚类时，质心前后两次迭代的质心值之间的差值小于阈值tm时，即可认为此时的质心趋近于收敛。如果目标点S3质心趋近于收敛,则把大于c3t的点移除数据列表。如果背景点S2质心趋近于收敛,则把小于c1t的点移除数据列表，如此便能减少聚类数量点，减少聚类迭代时间。各质心移动过程如图3所示。

本发明的方法聚类结果与传统K-means结果一致，但需要的时间更短。在图41024*1280的图中，聚类结果如表1所示：

表1本发明算法与传统算法的区别

聚类完成之后，分为三种点，目标点、背景点、边界点。边界点S₂的点满足以下两个条件之一则可划分为目标点，第一，该点与目标点直接连接。第二，该点的梯度小于目标点最大梯度的2倍。为了得到更多目标点，新加入的目标点其八个邻域点也划分为目标点。

在聚类之后的背景点中，存在目标点，图5是手动选择阈值的分割结果，图6是聚类结果，图7是图5与图6的差异。

图6中右边耳朵与面颊部分点是背景点，而在图5中是目标点。观察到这些调制值在12.7～14.5，而真正的背景点的调制值0.5～3.5。所以可以对背景点使用Otsu法进行分割，取分割结

果中阈值大的部分作为目标点。图8是本发明方法得到结果，图9是本发明方法与人工分割的差异。明显看出，本发明的方法与人工分割差异更小，比常规K-means得到结果好，工分割结果的有效点个数是390703，占总点数的29.80％，传统K-means聚类结果的有效点个数是363461，占总点数的27.75％，本发明方法有效点个数是391450，占总点数的29.86％。

另一方面，如图所示，本发明实施例还提供了一种光栅投影轮廓有效点自动提取系统，所述系统包括：

PC机，用于编码生成正弦条纹图像；

投影仪，用于将所述正弦条纹图像投影到被测物表面；以及

CMOS相机，用于采集所述被测物的多幅调制图像；其中，

所述PC机还用于通过软件编程解包裹相位，重建所述被测物的三维轮廓；在获取所述调制图像以后，把像素点聚类设置为背景点、边界点与目标点三类，并分别确定边界点初始质心、目标点初始质心和背景点初始质心；进行聚类处理，定义一个阈值tm,第t次聚类时，质心前后两次迭代的质心值之间的差值小于阈值tm时，即可认为此时的质心趋近于收敛；如果目标点质心趋近于收敛,则把大于c3t的点移除数据列表；如果背景点质心趋近于收敛,则把小于c1t的点移除数据列表。

具体的，所述CMOS相机采集的所述被测物的调制图像为四幅。

以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的宗旨和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。本发明未详细描述的技术、形状、构造部分均为公知技术。