三维扫描系统中基于单像素的阈值分割方法

摘要

三维扫描系统中基于单像素的阈值分割方法是一种逆向工程中，用三维扫描系统根据空间二进制编码实现的一种基于单像素的阈值分割方法。该方法主要包含以下步骤：1.)设计一组采用逐步二分的光栅投影图案：第n幅粗光栅图片对第n－1幅粗光栅图片中的条纹进行等分，得到2n条黑白交替条纹，将设计的这一组光栅图案投影至物体上，然后由CCD摄回至计算机；2.)分析空间二进制编码的特点：根据空间二进制编码必须满足自我规范化条件的要求，对于每一位置的像素点，搜寻在一组投影图案中这一位置像素的灰度值，利用逐步逼近和迭代的方法，确定最佳阈值T；根据最佳阈值T可将当前位置的像素点进行成功的阈值分割，划分出所有投影图案的清晰的黑、白条纹。

说明书

技术领域

本发明是一种逆向工程中，用三维扫描系统根据空间二进制编码实现的一种基于单像素的阈值分割方法。属于图象三维信息重构的技术领域。

背景技术

逆向工程(Reverse Engineering，RE)技术是20世纪80年代后期出现在先进制造领域里的新技术，其一般包括四个基本环节：三维形体检测与转换(物理数据的获得)、数据预处理(点云处理、识别、多视拼接)，CAD模型的建立(曲面重构)、CAM制件成型。大多数关于逆向工程的研究主要集中在实物的逆向重构上，即产品实物的CAD模型重构和最终产品的制造方面，称为“实物逆向工程”。其基本流程图如图1所示。

三维检测技术是近十年来蓬勃发展起来的新兴研究领域，它与计算机技术的发展相结合取得了惊人的进展。由于结构光法具有检测过程完全非接触、数据空间分辨率高、一次性瞬间投影直接实现三维空间物体形状检测和获取三维信息的特点，且成本低，便于实际应用，从而具有较高研究价值和发展前景，因此结构光法是实现三维几何形状检测及其重构的常用方法。

逆向工程的最终目的是为了重构三维实物，理论上来说，不需任何辅助手段，只需根据双目CCD得到的两幅图中的视差就可以还原实物模型。但是对计算机来说，无法直接检测出物体在不同镜头下的物体视差，因此必须设计光栅条纹辅助计算机对其进行判断。对物体在不同镜头下视差的识别，可以等同于对单幅图片中物体特征区域的识别，也就是说如果在单幅图片上标识出物体的每一个特征部分，那么只需简单比较两张图中的同一特征区就可以轻易的获取二者之间的误差。在单幅图片中，物体本身并不具备有规律、明显便于识别的特征。因此必须对物体进行光栅投影，使的在得到图片中的物体表面上具有有规律的条纹形状。那么就把对图片中物体不同特征区域的识别的问题，最终转化成为对图像中条纹的识别。图像中可识别的条纹数越多、识别结果中条纹的位置精度越高，则最终得到的物体空间划分就越细，最终重构出的物体CAD点云的精度就会越高。因此得到满足高精度要求的编码就是关键所在。

编码技术在结构光投影法的数据获取中起着重要的作用，它影响着测量的精度，速度和可靠性。为了得到较好的编码结果，投影图案的阈值分割效果起着决定性的作用。然而在三维检测中，当物体的色彩较暗或光照不均匀时，利用一般的阈值分割方法，无法得到良好的阈值分割结果，编码缺失严重，甚至根本得不到物体的编码。因此以前普遍采用的是将物体喷上白粉后再进行投影，方可得到较好的编码结果，限制较多，不能适用于普遍的测量要求。

常用的阈值分割算法主要有全局阈值法和局部阈值法两大类。在全局阈值法中，选取阈值的方法有：平均灰度阈值法、直方图法、数学期望法。局部阈值法的方法很多。不同阈值分割算法的区别在于阈值的选取方法不同。这些阈值分割算法有的主要侧重于前景和背景的区分，而对于图像的细微处没有很好的区分，有的则强调细节的划分，而对于整体把握不够。而且大多数图像分割技术是基于一幅图片中相邻像素的灰度或其他参数进行的，对于某个像素的分割依赖于全图的特点，抗噪声能力不强。对于对比度较差的条纹图像，一般的阈值分割应用于光栅条纹图难以得到准确的区分开黑白条纹的分割结果。因此，当物体的色彩较暗或光照不均匀时，可根据二进制编码的自我规范化特点，即要求每一个物点上至少有一个亮条纹和一个暗条纹落在上面，由于每个像素点在黑条纹投影下的灰度值与白条纹投影下的灰度值差别较大，完全可以根据一系列的投影光栅图对单一像素点进行阈值分割，从而获取较好的分割结果，得到黑白条纹划分清晰的投影图案。

发明内容

技术问题：针对现有技术所存在的缺点和限制，本发明的目的在于设计一种三维扫描系统中基于单像素的阈值分割方法，此方法实现简单，运算速度快，对于单一像素点进行阈值分割，因此分割不依赖于图中其他的像素点，抗干扰能力强，投影图案黑白条纹分割清楚，有利于进行完整准确的编码。

技术方案：根据空间二进制编码的要求设计逐步二分的投影光栅图，将投影图案取回计算机进行分析。由于空间二进制编码必须满足自我规范化条件，由于像素上取得的光强灰度值受投影物面的反射率影响，可能使暗条纹在白色物面上产生的灰度值与亮条纹在黑色物面上产生的灰度值相接近甚至于更大(图3)，此时难以用一般的阈值分割方法进行划分，但是每个像素点在黑条纹投影下的灰度值与白条纹投影下的灰度值差别较大，完全可以根据一系列的投影光栅图对单一像素点进行阈值分割。

对于阈值的选取，为简单起见，开始采用取某一像素点在一系列图案中的最大灰度值和最小灰度值的均值作为阈值，将每幅图中当前位置的象素根据这一个阈值进行分割，明显看到可以区分出大部分的黑白条纹，但效果仍不是十分理想，(图4)。由图中可以看出黑白条纹基本上可以区分出来，但是某些位置划分的不是很清晰。因此如何选取阈值，本发明采用了逐步逼近和迭代的方法。对于某一位置的像素点根据一系列投影图像中同一位置的像素灰度值可找到一个最佳阈值，设为T。首先根据某种规则得到图像的一个阈值t，然后不断的修正t直到它无限趋近于T。最后以T作为选定的阈值，将一系列投影图案中此位置的像素点根据这一阈值依次划分为黑或白，将每一位置的像素点都处理完毕，即获得了所有投影图案已经清晰划分了黑白条纹的阈值分割图。有了清晰的阈值分割图，则可以进行高精度的编码，从而获取准确的物体的三维信息(图5)。

主要操作和计算步骤：

应用本方法对三维扫描系统中条纹图的阈值分割主要包含以下步骤：

(1)设计一组采用逐步二分的光栅投影图案。第1幅粗光栅图片中有黑白2条条纹，第2幅粗光栅图片对第1幅中的黑白条纹进行等分，得到4条黑白交替的条纹，依此类推，第n(n为正整数)幅粗光栅图片对第n-1幅粗光栅图片中的条纹进行等分，得到2ⁿ条黑白交替条纹，上述细光栅为条纹宽度是最后一幅粗光栅图片中条纹宽度的二分之一的光栅，其中后一幅细光栅图片中条纹位置依次与上一幅细光栅图片中条纹位置在同方向上偏移l/k距离，l为细光栅中的条纹宽度，k为细光栅图片的总幅数，l/k值为0.4到0.6个像素宽度。将设计的这一组光栅图案投影至物体上，然后由CCD摄回至计算机。投影光栅图如图6所示。

(2)分析空间二进制编码的特点。根据空间二进制编码必须满足自我规范化条件的要求，对于每一位置的像素点，搜寻在一组投影图案中这一位置像素的灰度值，利用逐步逼近和迭代的方法，确定最佳阈值T。遍历一系列投影图像，每一位置的像素点均可得到一个区分其为黑、白光照射的最佳阈值T，根据T可将当前位置的像素点进行成功的阈值分割。所有位置的像素点阈值分割完毕，即可划分出所有投影图案的清晰的黑、白条纹，效果较为理想。

确定最佳阈值T采用逐步逼近和迭代的方法，对于某一位置的像素点根据一系列投影图像中同一位置的像素的灰度值可找到一个最佳阈值，设为T，首先根据某种规则得到图像的一个阈值t，然后不断的修正t直到它无限趋近于T；该方法主要包括以下步骤：

1)遍历一系列投影图案，找出(x，y)位置像素点的最大灰度值和最小灰度值，记为

G(x，y)_max和G(x，y)_min，令初始阈值t＝(G(x，y)_max+G(x，y)_min)/2，

2)根据阈值t将(x，y)位置的像素区分为黑条纹投影和白条纹投影，分别求出不同投影光下的平均灰度值Z_B和Z_W，

3)求出(x，y)位置像素新阈值t₀＝(Z_B+Z_W)/2，

4)若t₀＝t或者迭代此数大于200次时，则结束；否则把t₀的值赋给t，转到步骤2)，循环迭代计算，

此时的t即认为是划分(x，y)位置像素点在一系列投影图案中是黑或白条纹的最佳阈值T，根据此最佳阈值即可将一系列投影图案当前位置的像素进行分割为黑或白色，

5)遍历：对投影图案上每一位置的像素进行遍历，依次应用上述方法进行一系列投影图案当前位置像素的阈值分割，遍历完毕即将所有图案所有位置的像素点分割完毕，得到了黑白条纹划分清晰的分割图。

有益效果：与现有技术相比，本发明具有如下优点：

本发明主要用于在物体表面色彩较暗或光照不均匀时，对投影图案进行阈值分割。利用本发明，可以有效的避免环境光和物体本身色彩对分割的影响，不会出现用一般阈值分割方法时很多黑白条纹无法区分，全部被错划为全黑或全白的情况，从而相应提高了编码结果的准确度。利用常见的阈值分割方法可能会得到的阈值分割结果和编码结果。在图7中，我们可以看到物体部分全部被划分为黑色，无法区分出黑白条纹。在图8中，我们可以看到由于图像阈值分割结果不好可能导致大面积的编码结果缺失，最终无法得到物体的三维信息。

对于以上情况，我们考虑采用根据空间二进制编码的自我规范化特点，根据一系列的投影光栅图对单一像素点进行阈值分割。这种方法实现简单，运算速度快，对于单一像素点进行阈值分割，因此分割不依赖于图中其他的像素点，抗干扰能力强，投影图案黑白条纹分割清楚，有利于进行完整准确的编码。采用基于单像素阈值分割方法后得到的阈值分割结果和编码结果见图9、图10。采用该方法后，需要进行三维检测的物体无需再喷白粉，对于环境光也没有特殊的要求，可以广泛的适用于工业检测的各个领域。

此方法实现简单，运算速度快，对于单一像素点进行阈值分割，因此分割不依赖于图中其他的像素点，抗干扰能力强，投影图案黑白条纹分割清楚，有利于进行完整准确的编码。并且采用该方法后，需要进行三维检测的物体无需再喷白粉，对于环境光也没有特殊的要求，可以广泛的适用于工业检测的各个领域。

本发明通过空间二进制编码的自我规范化特点(即要求每一个物点上至少有一个亮条纹和一个暗条纹落在上面)，利用一系列的投影图案，根据单一像素点进行阈值分割，物体不再需要喷白粉，并且在一般的环境光下均能得到较好的阈值分割结果，黑白条纹分割清晰，并可由此得到完整的编码结果，从而获取较好的三维信息。

附图说明

图1是逆向工程通用流程图。

图2是光栅式三维扫描系统组成示意图。

图3是受投影物面的反射率影响暗条纹灰度值大于亮条纹灰度值的情形图。

图4是一系列图案中像素的均值作为阈值的分割结果示意图。

图5是获取物体三维信息方法整体流程示意图。

图6是逐步二分的投影光栅图案。

图7是采用常见阈值分割时的条纹图分割结果示意图。

图8是采用常见阈值分割后的编码结果示意图。

图9是采用基于单像素阈值分割方法的条纹图分割结果示意图。

图10是采用基于单像素阈值分割后的编码结果示意图。

具体实施方式

下面结合附图示对本发明的具体实施方式作进一步描述。根据上述方法，在Windows操作系统中通过VC++6.0平台用C++编程实现了条纹图进行阈值分割的操作。该实例是对三维扫描系统中对未喷粉的，黑白条纹的对比度较低的摩托车护板的投影光栅图进行阈值分割。主要包括以下步骤：

1)设计一组采用逐步二分的光栅投影图案：第1幅粗光栅图片中有黑白2条条纹，第2幅粗光栅图片对第1幅中的黑白条纹进行等分，得到4条黑白交替的条纹，依此类推，第n幅粗光栅图片对第n-1幅粗光栅图片中的条纹进行等分，得到2ⁿ条黑白交替条纹，上述细光栅为条纹宽度是最后一幅粗光栅图片中条纹宽度的二分之一的光栅，其中后一幅细光栅图片中条纹位置依次与上一幅细光栅图片中条纹位置在同方向上偏移l/k距离，l为细光栅中的条纹宽度，k为细光栅图片的总幅数，l/k值为0.4到0.6个像素宽度，将设计的这一组光栅图案投影至物体上，然后由CCD摄回至计算机。投影光栅图如图5所示。

a)光栅设计：我们在实际使用时设计了一组光栅条纹，总共11幅，其中粗条纹系列7幅，细条纹系列4幅。它们满足技术方案中所提及的对光栅的要求。当然也可以设计和使用其他幅数的光栅条纹。

b)使用CCD摄像机拍摄图像：对于每一幅光栅图，摄像机都对物体取图一次。为了保证取图的质量，拍摄时尽量减少走动，不要在光线剧烈变化，环境光极强的情况下对物体进行拍摄，

2)分析空间二进制编码的特点：根据空间二进制编码必须满足自我规范化条件的要求，对于每一位置的像素点，搜寻在一组投影图案中这一位置像素的灰度值，利用逐步逼近和迭代的方法，确定最佳阈值T。遍历一系列投影图像，每一位置的像素点均可得到一个区分其为黑、白光照射的最佳阈值T，根据T可将当前位置的像素点进行成功的阈值分割。所有位置的像素点阈值分割完毕，即可划分出所有投影图案的清晰的黑、白条纹，效果较为理想。

a)选取阈值：采用了逐步逼近和迭代的方法。对于某一位置的像素点根据一系列投影图像中同一位置的像素的灰度值可找到一个最佳阈值，设为T，首先根据某种规则得到图像的一个阈值t，然后不断的修正t直到它无限趋近于T。对于某一位置(x，y)的像素点的阈值分割具体步骤如下：

(1)遍历一系列投影图案，找出(x，y)位置像素点的最大灰度值和最小灰度值，记为

G(x，y)_max和G(x，y)_min，令初始阈值t＝(G(x，y)_max+G(x，y)_min)/2。

(2)根据阈值t将(x，y)位置的像素区分为黑条纹投影和白条纹投影，分别求出不同投影光下的平均灰度值Z_B和Z_W。

(3)求出(x，y)位置像素新阈值t₀＝(Z_B+Z_W)/2。

(4)若t₀＝t或者迭代此数大于200次时，则结束。否则把t₀的值赋给t。转到步骤(2)，循环迭代计算。

此时的t即认为是划分(x，y)位置像素点在一系列投影图案中是黑(或白)条纹的最佳阈值T。根据此最佳阈值即可将一系列投影图案当前位置的像素进行分割为黑或白色。

b)遍历：对投影图案上每一位置的像素进行遍历，依次应用上述方法进行一系列投影图案当前位置像素的阈值分割，遍历完毕即将所有图案所有位置的像素点分割完毕，得到了黑白条纹划分清晰的分割图。