(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210403364.9 (22)申请日 2022.04.18 (71)申请人 南京航空航天大 学 地址 210016 江苏省南京市秦淮区御道街 29号 (72)发明人 迟云鹏　刘文波　徐方　 (74)专利代理 机构 南京瑞弘专利商标事务所 (普通合伙) 32249 专利代理师 马玉雯 (51)Int.Cl. G06T 7/80(2017.01) G06T 7/62(2017.01) G06T 7/41(2017.01) G06V 10/44(2022.01) G01B 11/24(2006.01) (54)发明名称 一种基于结构光的高反光表面三维重建算 法 (57)摘要 本发明公开了一种基于结构光的高反光表 面三维重建算法， 基于高动态范围技术中的多重 曝光法及调整投影条纹强度法， 提出了一种曝光 时间序列以及条纹亮度序列的选择方法， 利用被 测物体在不同投影条件下的表面临过曝像素点 数统计直方图， 结合图像中像素点数的不过曝比 例， 计算所求的曝光时间序列及条纹亮度序列。 利用该序列采集被测物体图像并融合， 再按照投 影栅相位法重建， 分别进行双目系统标定、 相位 信息提取、 相位立体匹配， 最终即可得到高反光 表面的三维点云数据。 权利要求书2页 说明书6页 附图3页 CN 114820812 A 2022.07.29 CN 114820812 A 1.一种基于结构光的高反光表面 三维重建算法， 其特 征在于， 具体步骤如下： 步骤1， 投影仪投射白光， 相机采集不同曝光时间及条纹亮度下的白光图像， 测量次数 分别为n次和m次， 构建容 量为n和m的两个小型 数据集； 步骤2， 筛选出采集过程 中完成不过曝到过曝转换的像素点矩阵t_exp及b_exp， 对上述 像素点统计得到每 个像素点临过曝 的估计曝光时间t_pre及估计条纹亮度b_pre； 步骤3， 以曝光时间或条纹亮度为横坐标， 以把所述曝光时间或条纹亮度作为t_pre或 b_pre的像素点数作为纵坐标， 作出两个临过曝像素点数统计直方图； 步骤4， 根据步骤3所得统计直方图高度变化趋势得出像素点数不过曝比例pk及ql， 再结 合直方图中每一直方的具体像素点数， 列出方程精确计算出所求的曝光时间xk以及条纹亮 度yl； 步骤5， 以浮法玻璃圆点标定板为靶标图像， 用相机对靶标图像进行采集， 并利用张正 友标定法进行双目系统标定， 采集图像之后分别对左右相 机得到的图像进行特征点提取， 然后对提取 的特征点做特征点亚像素优化处理， 接着分别对左右相 机做内参标定， 得到相 机内参数， 最后进行双目联合标定得到相机 外参数； 步骤6， 根据步骤4得到的xk及yl， 进行图像采集， 分别采集白光图像I及光 栅条纹图像P； 步骤7， 根据采集到的白光图像I制作掩膜图像Mask； 步骤8， 将步骤6采集的光栅条纹图像P和步骤7制作的掩膜图像Mask图像融合， 得到最 终图像序列H； 步骤9， 对最终图像序列H作相位 解调、 相位展开， 得到左右绝对相位图； 步骤10， 将左右绝对相位图立体匹配， 得到被测物体三维坐标， 最终生成点云。 2.根据权利要求1所述的一种基于结构光的高反光表面三维重建算法， 其特征在于， 所 述步骤2计算估计曝光时间t_pre及估计条纹亮度b_pre公式如下： 曝光时间最大值t_max， 最小值t_min， 条纹亮度最大值b_max， 最小值b_min， t_exp及b_ exp为步骤2筛选出的像素点矩阵， it、 jt分别为t_exp矩阵中的横坐标及纵坐标， 同理ib、 jb 分别为矩阵b_exp中的横坐标及纵坐标。 3.根据权利要求1所述的一种基于结构光的高反光表面三维重建算法， 其特征在于， 所 述步骤4精确计算曝光时间xk以及条纹亮度yl公式如下： 权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114820812 A 2关于曝光时间直方图f_t(ti)， 关于条纹亮度直方图f_b(bi)， sum_t表示曝光时间直方 图总点数， sum_b表示条纹亮度直方图总点数， k_max即为待求曝光时间的数量， l_max表示 待求条纹亮度的数量， pk不过曝曝光 时间像素点占比， ql即为不过曝条纹亮度像素点占比， xk表示待求的精确曝光时间， yl表示待求的精确条纹亮度。 4.根据权利要求1所述的一种基于结构光的高反光表面三维重建算法， 其特征在于， 所 述步骤7根据采集到的白光图像I制作掩膜图像Mask公式如下： 当i＝1时， 当i>1时， i、 j为图像序号， Ii(x,y)为图像序列I中第i幅图像Ii在坐标(x,y)处的灰度值， Maski (x,y)、 Maskj(x,y)为掩膜序列中Ii、 Ij对应的掩膜图像在坐标(x,y)处的掩膜值， Imax为掩膜 灰度阈值。 5.根据权利要求1所述的一种基于结构光的高反光表面三维重建算法， 其特征在于， 所 述步骤8将步骤6采集的光栅条纹 图像P和步骤7制作的掩膜图像Mask图像融合得到最终图 像序列H公式如下： r表示拍摄 条纹的总次数， Pi(x,y)表示图像序列P中第i幅图像在点(x,y)处的灰度值， H (x,y)表示图像H中在点(x,y)处的灰度值。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114820812 A 3