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3D结构光成像中虚假深度边缘的识别和补偿方法、系统

申请号: CN202311809929.4
申请人: 山东科技大学
更新日期: 2026-03-09

专利详细信息

项目 内容
专利名称 3D结构光成像中虚假深度边缘的识别和补偿方法、系统
专利类型 发明授权
申请号 CN202311809929.4
申请日 2023/12/27
公告号 CN117496499B
公开日 2024/3/15
IPC主分类号 G06V20/64
权利人 山东科技大学
发明人 施陈博; 秦政; 祝长生; 张淳; 蒋鑫
地址 山东省青岛市黄岛区前湾港路579号

摘要文本

本发明涉及图像数据处理技术领域,具体为3D结构光成像中虚假深度边缘的识别和补偿方法、系统,该识别和补偿方法,首先利用了基于多张相移条纹图案和多张格雷码图案获得的待测面深度图,通过提取边缘点的深度值以及边缘点邻域范围内的邻居像素点的深度值,组成一维深度序列数据;然后,将一维深度序列数据进行特征提取后绘制为深度变化曲线进行分类识别,得到准确的分类边缘类型,最后,结合高分辨率纹理图案的纹理特征的标准一维深度序列数据,对虚假深度边缘进行深度误差补偿,该方法既能准确将虚假深度边缘分类出来,还能对虚假深度边缘进行小特征上的误差校正,提高深度误差消除效果,提高3D结构光成像的测量效果。

专利主权项内容

1.一种3D结构光成像中虚假深度边缘的识别和补偿方法,其特征在于,包括如下操作:S1、基于获取的待测面的多张相移条纹图案和多张格雷码图案,得到待测面绝对相位;所述待测面绝对相位经三维高度重建处理,得到待测面三维相位;获取所述待测面三维相位中的待测面高度数据,得到待测面深度图;S2、获取待测面的灰度图,提取所述灰度图中纹理边缘的像素点,得到边缘点,所有边缘点形成了边缘点集;获取所述边缘点集中,每个边缘点的邻居像素点在所述待测面深度图中对应位置处的深度值,得到每个边缘点对应的邻居像素点深度值;所有邻居像素点深度值,以及所有边缘点在所述待测面深度图中对应位置处的深度值,形成了一维深度序列数据;S3、所述一维深度序列数据经特征提取处理,得到待检特征数据;将所述待检特征数据绘制成深度变化曲线,基于线性相关系数,预设检测区间内深度变化值,和超过第一阈值的预设检测区间内深度变化值的数量,对所述深度变化曲线进行分类;或使用神经网络对所述深度变化曲线进行分类,得到无边缘、或真实深度边缘、或虚假深度边缘的分类结果;S4、基于标准一维深度序列数据,对所述虚假深度边缘对应的一维深度序列数据进行校正补偿处理,得到补偿结果。