顧 超，穆平安

(上海理工大學 光電信息與計算機工程學院，上海 200093)

基于面結構光的雙目立體匹配算法研究

顧 超，穆平安

(上海理工大學 光電信息與計算機工程學院，上海 200093)

提出一種基于面結構光的四步相移三頻外差的雙目立體匹配方法。將正弦光柵投射到被測物體上，將左右目CCD采集的光柵圖像進行四步相移三頻外差算法相位展開，然后在極線準則的條件下，確定左右視角主值相位相等的點完成雙目的立體匹配。實驗證明，該方法具有實時性強、匹配精度高，在攝像機精度較低的情況下，具有較好的匹配效果。

光柵；四步相移；三頻外差；立體匹配

雙目視覺法是三維重構中常用的形式之一，而結構光三維重構是一類重要的無接觸立體測量方法，其匹配算法應具有較高的準確性和實時性。雙目立體匹配的基本原理是從兩個視點觀察同一物體，匹配出相應像點，從而計算出視差并獲得三維信息[1]。

匹配的傳統(tǒng)方法是，通過對左右目CCD采集到物體圖像表面的幅度特征進行角點檢測和角點匹配，從而實現(xiàn)雙目立體視覺中的特征點提取和匹配問題。但當重建對象是一些表面光滑且特征不明顯的物體時，這種匹配方法就無法達到較好的效果。為解決這一問題，常用的方法是人為地在物體的表面貼標識產(chǎn)生特征點，再根據(jù)特征點的屬性進行匹配[2]。但存在的缺點是每一次匹配均要對物體進行貼片，效率低下。本文研究對物體投射正弦編碼的面結構光，使其表面產(chǎn)生特性點，完成對光滑物體表面相應像點的匹配[2]。相比于傳統(tǒng)方法，面結構光投影法在左右目CCD精度不高時也有良好的匹配效果，且這種特征點比無規(guī)則的自然特征點更容易匹配。

1 面結構光投影系統(tǒng)

面結構光投影系統(tǒng)的硬件組成[3]如圖1所示。由兩個負責采集圖像的CCD和一個負責投射編碼光柵的投影儀組成，要求兩個CCD結構和性能相近[4]。

圖1 面結構光投影系統(tǒng)

系統(tǒng)工作流程如圖2所示。上位機控制投影儀向待測物體投射已編碼的光柵圖像，兩個攝像機同時采集已覆蓋光柵的物體圖像，最后將采集到的圖像傳入計算機中進行相位展開、相位解包裹和像點匹配處理，得到匹配點[5]。

圖2 系統(tǒng)工作流程圖

2 面結構光立體匹配算法研究

本文采用基于四步相移三頻外差的相位展開算法，在圖像極線約束的前提下，四部相移算法實現(xiàn)了光柵相位在一個周期內(nèi)的單調(diào)，三頻外差算法實現(xiàn)了光柵相位在整個測量區(qū)域內(nèi)的單調(diào)，最后通過比較左右圖像相位相等的點以完成匹配[6]。

2.1 基于圖像的極線約束

對CCD采集到的光柵圖像先進行預處理，使圖像滿足極限約束，即空間中一點P，在左成像面上的投影點Pl和在右成像面上的投影點Pr位于一條極線上，這樣將兩張圖像的對應像點限制在了一條直線上[7]。

2.2 光柵相位的展開

一般正弦光柵條紋的光強函數(shù)[8]為

I(x,y)=a(x,y)+b(x,y)·cos[2πfx+φ(x,y)]

(1)

I1(x,y)=a(x,y)+b(x,y)·cos[φ(x,y)]=

a(x,y)+b(x,y)·cos[φ(x,y)]

(2)

a(x,y)+b(x,y)·sin[φ(x,y)]

(3)

a(x,y)+b(x,y)·cos[φ(x,y)]

(4)

a(x,y)+b(x,y)·sin[φ(x,y)]

(5)

式(2)與式(4)相減得

I1(x,y)-I3(x,y)=2b(x,y)cosφ(x,y)

(6)

式(5)與式(3)相減得

I4(x,y)-I2(x,y)=2b(x,y)sinφ(x,y)

(7)

式(6)和式(7)，得到解出的相位模型[10]

(8)

圖3 解相位圖

2.3 相位解包裹技術

相位解包裹技術是將只在一個周期內(nèi)連續(xù)的相位值展開成在整個測量區(qū)域內(nèi)都連續(xù)變化的相位展開值。常用的相位解包裹技術存在很多局限，例如：路徑相關相位展開方法在遇到截斷處時會引起誤差傳播；路徑無關相位展開技術投影的光柵條紋過多，處理速度慢；格雷碼編碼技術測量精度低，對于表面劇烈變化的部分無法匹配[11]。所以實驗采用三頻外差技術進行相位解包裹。

三頻外差相位展開技術將3種頻率的光柵投射至物體表面，通過解包裹算法將四步相移后得到的折疊相位展開為連續(xù)相位[12-13]。采用的模型為

(9)

(10)

其中，ψ1和ψ2為折疊相位φ1(x)和φ2(x)的相位展開函數(shù)；INT[·]為4舍5入取整，如INT[1.5]=2。實驗采用圖3解出的折疊相位圖進行三頻外差的相位展開后結果如圖4所示。符合在全部測量區(qū)域相位單調(diào)的要求。

圖4 相位展開圖

3 實驗與測試

實驗硬件平臺采用 HD-GY300Y工業(yè)攝像機兩臺，分辨率為1 920×1 440，幀率為13幀/s；INFOCUS IN66型投影儀一臺；物體石膏像一個。軟件設計采用NI公司的LabVIEW軟件、Vision模塊和DAQ模塊完成。攝像機和上位機通過USB2.0接口實現(xiàn)數(shù)據(jù)傳遞。

圖5 左視角匹配圖

圖6 右視角匹配圖

左視圖標識圓圈的位置表示隨機抽取的10個點，由于相位展開后的相位值在整個測試區(qū)域是單調(diào)的，所以在極線約束的條件下，左圖的每一點在右圖中有唯一點與之匹配。右視角中的圓圈位置為左視角中對應點的匹配位置。匹配的實驗數(shù)據(jù)如表1所示。

表1 左右視角的匹配結果 /像素

表1中的右像素點是對應于左像素點的匹配點；視差值[14]是右像素點與左像素點的橫坐標差值，視差值中包含著高度信息，利用視差解算算法可解算出該點的高度值；誤差值是指利用四步相移三頻外差[15]的方法測得的匹配點與人為貼明顯標識點[16]測得的匹配點之間的相對誤差，本方法的誤差控制在10個像素以內(nèi)，精度較高。

4 結束語

基于面結構光的四步相移三頻外差的立體匹配方法，實現(xiàn)了在雙目立體視覺系統(tǒng)中對左右目CCD采集到的圖像對應點的精確匹配。通過實驗證實該方法對硬件設備精度要求比較低，匹配精度較高，匹配速度較快，在雙目視覺立體匹配系統(tǒng)中達到了理想的效果。

[1] Cyganek B,Siebert J P.三維計算機視覺技術和算法導論[M].北京:國防工業(yè)出版社,2014.

[2] 白明,莊嚴,王偉.雙目立體匹配算法的研究與進展[J].控制與決策,2008,23(7):721-729.

[3] 劉江,梁美芹,劉曉明.光柵投影雙目立體視覺測量方法的研究[J].組合機床與自動化加工技術,2014(3):96-100.

[4] 張德海,梁晉,唐正宗,等.大型復雜曲面產(chǎn)品近景工業(yè)攝影測量系統(tǒng)開發(fā)[J].光電工程,2009,36(5):122-128.

[5] 賴小波.機器人雙目立體視覺若干關鍵理論問題及其技術實現(xiàn)研究[D].杭州:浙江大學,2010.

[6] 達飛鵬,蓋紹彥.光柵投影三維精密測量[M].北京:科學出版社,2011.

[7] 宋昌江,吳岡,何艷.基于相位編碼技術的雙目視覺亞像素匹配算法的研究[J].自動化技術與應用,2010,29(9):63-65.

[8] 黃祥嶺.基于數(shù)字光柵投影的三維形貌技術研究[D].濟南:山東大學,2013.

[9] 潘玉玲.相移法三維測量系統(tǒng)[D].重慶:重慶大學,2013.

[10] 潘偉.反向工程中光柵投影測量系統(tǒng)關鍵技術的研究[D].上海:上海交通大學,2004.

[11] 陽鵬程.基于雙目結構光的三維測量技術研究[D].杭州:浙江大學,2014.

[12] 孫學真,蘇顯渝,鄒小平.基于互補型光柵編碼的相位展開[J].光學學報,2008,28(10):1947-1950.

[13] 成劍華.基于相位匹配的自由曲面雙目視覺測量方法研究[D].武漢:華中科技大學,2012.

[14] 宗晨臨.給予雙目立體匹配的視差提取算法研究[D].成都:西南交通大學,2013.

[15] 尚忠義,李偉仙,董明利,等.基于四步相移光柵投影的三維形貌測量系統(tǒng)[J].應用光學,2015,36(4):584-588.

[16] 莊嚴.雙目立體視覺中特征點的匹配方法研究[D].沈陽:東北大學,2006.

Binocular Stereo Matching Algorithm Based on Surface Structured Light

GU Chao，MU Pingan

(School of Optical-Electrical and Computer Engineering,University of Shanghai for Science and Technology,Shanghai 200093, China)

This paper proposes a surface structured light and the binocular stereo matching algorithm based on four-step phase-shifting and tri-band heterodyne algorithm. First, put the sinusoidal gratings onto object. And than, get the image of the CCD on both side and unwrap the phase of the image by using the four-step phase-shifting and tri-band heterodyne algorithm. Finally, complete the binocular stereo matching by finding the equal points in the left and right unfolded phase image. Experiments show that this method has strong real-time, high matching accuracy and has a higher matching accuracy even if the CCD accuracy is low.

grating; four-step phase shift; tri-band heterodyne; stereo matching

2016- 03- 22

顧超(1991-)，男，碩士研究生。研究方向：信號與信息處理與機器視覺。穆平安(1964-)，男，教授，碩士生導師。研究方向：機器視覺與智能檢測。

10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2017.01.005

TN247

A

1007-7820(2017)01-016-04