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申请/专利权人：电子科技大学

摘要：本发明公开了一种高温物体三维形貌温度场的混合双目视觉测量重建方法，采用单目结构光系统进行测量，测量装置对比双目结构光系统更加简化，测量中拍摄待测高温物体被结构光条纹调制的图像，并通过设计算法对图像中的噪声进行滤波去噪，使图像质量更高，为后续三维重建奠定良好基础。对结构光图像进行解相处理获取绝对相位，通过相位相同建立映射关系，利用三角测量原理完成高温物体三维重建工作，获取点云数据。同时利用比色测温计对高温物体发射率进行标定，通过比色测温法建立温度到颜色的映射关系，完成了三维形貌与表面温度的同步测量工作。本发明具有较强的鲁棒性，对实验环境适应性强，能够在狭小观察窗口内完成测量工作，在完成对高温物体三维形貌测量工作的同时，同步获取高温物体温度信息，丰富测量数据。

主权项：1.一种高温物体三维形貌温度场的混合双目视觉测量重建方法，其特征在于，包括：1、测量装置调试及数据采集1.1、将投影装置固定于中心，将灰度相机与彩色相机毗邻安装，固定于投影装置左侧，其中灰度相机分辨率为M*N，彩色相机分辨率为m*n；1.2、调整灰度相机、彩色相机以及投影装置的位置，使灰度相机、彩色相机均能清晰拍摄高温被测物体，且投影装置投射结构光恰好完全覆盖高温被测物体，即高温被测物体处于灰度相机、彩色相机以及投影装置三者的公共视场中；S1.3、将标定板放置于灰度相机、投影装置的公共视场中心，用灰度相机拍摄多个不同位姿下标定板灰度图像，每个位姿下拍摄num张标定板图像，使用张氏标定法基于不同位姿下的标定板图像完成灰度相机以及投影装置标定工作，得到灰度相机内参Kc及旋转平移矩阵[Rc,Tc]与投影装置内参Kp及旋转平移矩阵[Rp,Tp]；1.4、投影装置依次投射格雷码、相移码结构光图像，触发灰度相机同步采集高温被测物体图像，记得到的格雷码结构光图像为共a张，采集得到的相移码结构光图像为共b张图像，分辨率均为M*N，将格雷码结构光图像相移码结构光图像为统称为灰度图像，并记为使用彩色相机采集高温被测物体的彩色图像，记为：ColorImgm*n，分辨率为m*n，完成数据采集工作；2、灰度图像高频噪声去除处理2.1、对灰度相机采集得到的灰度图像进行第一级小波分解获得灰度图像低频分量LL1与水平、垂直、对角三个方向上的高频分量HL1，LH1，HH1；2.2、对得到的第一层低频分量LL1继续进行分解，[LL2,LH2,HL2,HH2]＝wavedecLL1，得到第二层小波分解后低频信号LL2与三个方向上的高频分量HL2，LH2，HH2；2.3、对得到的高频信号HL1，LH1，HH1，HL2，LH2，HH2进行阈值判定，若高频信号中数据小于阈值，则置为0，否则保留，其中，阈值为每个高频信号的标准差： 其中，HL1i,j、LH1i,j、HH1i,j、HL2i,j、HH1i,j、HH2i,j分别高频信号HL1，LH1，HH1，HL2，LH2，HH2位于坐标的i,j的数据，μ_HL1、μ_LH1、μ_HH1μ_HL2μ_LH2、μ_HH2分别是高频信号HL1，LH1，HH1，HL2，LH2，HH2的均值，N_HL1、N_LH1、N_HH1、N_HL2、N_LH2N_HH2分别是高频信号HL1，LH1，HH1，HL2，LH2，HH2数据的个数；遍历每个高频信号HL1，LH1，HH1，HL2，LH2，HH2的数据，与对应的阈值即标准差stdHL1、stdHL1、stdHL1、stdLH2stdLH2、stdHH2进行比较判断，得到去除噪声后的高频信号HL1′，LH1′，HH1′，HL2′，LH2′，HH2′；2.4、首先，将去噪后的第二层各个小波子带与低频信号进行小波逆变换，得到重构的第一层低频分量LL1′＝waverec[LL2,LH2′,HL2′,HH2′]，再对第一层的重构低频分量与高频分量进行重构得到去噪后的重构图像3、去噪处理后灰度图像细节纹理恢复处理3.1、对于去噪后的重构图像使用巴特沃斯低通滤波器Gi,j和高斯低通滤波器Hi,j对其分别进行处理分别得到图像ImgGk、ImgHk；3.2、使用低通滤波后的图像ImgGk、ImgHk与原始图像分别进行差分处理，分别得到图像高频信号部分DGk、DHk；3.3、使用图像高频信号部分DGk、DHk与重构图像进行叠加融合处理，得到增强后的图像 其中，sgn表示符号函数，根据图像高频信号部分DGk中的数据正负返回1或-1，w1、w2为权重，且w1+w2＝1；4、基于格雷码结合相移码结构光的绝对相位获取4.1、将增强后的图像分为格雷码结构光图像以及相移码结构光图像对相移码结构光图像进行解码，得到包裹相位4.2、对于辅助格雷级次G1，使用总共a-1张格雷码进行解相得到：首先，计算原始级次V1: 然后，计算辅助格雷级次G1：G1i,j＝SortV1i,j其中，Sort表示排序操作；4.3、对于辅助级次G2，使用a张格雷码进行解相得到：首先，计算原始级次V2: 然后，计算辅助格雷级次G2：G2i,j＝SortV2i,j其中，Sort表示排序操作；4.4、计算绝对相位Φi,j： 5、基于绝对相位进行点对匹配利用不同坐标系下，同一个点绝对相位相同这一特点，确定物体在灰度相机图像上成像位置uc,vc及其对应的投影装置逆相机上的成像位置up,vp，获得点对匹配关系：Φcuc,vc＝Φpup,vp；6、基于匹配点对完成高温物体三维重建将世界坐标系Coordinateworld与相机坐标系Coordinatecamera重合，对相机像素坐标系与空间世界三维点的映射关系做出简化，称Pc，Pp为灰度相机、投影装置的投影矩阵，通过标定工作确定，则有： 其中，sc、sp表示尺度因子，X,Y,Z表示相机像素点uc,vc及其对应的投影仪像素点up,vp两个对应点之间所确定的一个空间点P的三维坐标；求解得到空间三维点的解： 遍历所有像素点，计算其对应的空间三维点P，并将所有空间三维点进行合并，得到点云数据CloudoriX,Y,Z；7、使用比色测温法通过彩色图像ColorImgm*n获取高温物体温度信息7.1、利用比色测温计进行物体发射率Kb标定，建立了物体颜色信息与温度之间的映射关系；7.2、彩色图像ColorImgm*n单个像素点i,j对应温度Ti,j为： 其中，c2表示普朗克定律第二常数，λr和λg分别表示红、绿两种颜色所代表的波长，Ri,j、Gi,j表示彩色图像ColorImgm*n在i,j处的红色通道与绿色通道数值；8、高温物体三维点云与温度信息进行合并处理8.1对图像ColorImgm*n进行处理，将其视角转换到分辨率为M*N的灰度图像下，并对两者分辨率进行统一处理；8.2、选用canny算子对彩色图像ColorImgm*n与一张分辨率为M*N的灰度图像的边缘轮廓进行提取，得到图像ColorImageedge、Imgedge；8.3、对轮廓图像ColorImageedge、Imgedge使用膨胀与腐蚀操作消除孔洞与离散这两种缺陷，得到处理后图像ColorImagee′dge、Imge′dge；8.4、对图像ColorImagee′dge与Imge′dge采用SURF算法提取特征点并建立匹配关系，对多余的特征匹配进行去除，只保留置信度较高的配准点对记为：MatchPairs[p1.p2,...pn]，并且保证点对之间只存在一对一的对应关系；8.5、基于得到的高置信度匹配点对，使用RANSAC算法计算匹配点对之间最终变换矩阵Htrans；8.6、将彩色图像ColorImgm*n变换到灰度图像Imgenhanced视角下，得到ColorImagetran：ColorImagetran＝ColorImgm*n*Htrans；8.7、对彩色图像ColorImagetran进行插值扩充处理插值获取高分辨率彩色图像8.8、根据彩色图像结合步骤7获得的基于比色测温法得到的温度映射公式，得到每个像素点对应的温度值，构建得到二维温度矩阵TempM*N： 其中，分别表示彩色图像在i,j处的红色通道与绿色通道数值；8.9、对得到的高温物体三维点云数据CloudoriX,Y,Z与温度信息TempM*N进行合并处理：利用二维图像坐标到三维点云坐标之间的映射关系，将二维温度矩阵TempM*N赋值给三维点云中，得到新点云数据CloudX,Y,Z,T，其中，T表示该点的温度信息，XYZ表示点云中每个点的三维坐标，得到温度信息合并后的点云，完成对高温物体三维形貌及表面温度的同步测量。

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