本專利涉及線結構光三維視覺測量中光條圖像成像參數的自適應調整問題，屬于模糊控制及圖像質量評價領域。

背景技術：

隨著數字技術和電荷耦合器件的發(fā)展，基于線結構光的三維視覺測量技術由于具有高精度、實時性強、主動受控、結構簡單等優(yōu)勢，在逆向工程、工業(yè)檢測、文物保護等領域獲得了廣泛應用，成為光學非接觸測量中的重要分支。根據激光三角法的工作原理，激光器投射出的線結構光光平面和被測物體表面相交，所成交線由圖像傳感器捕獲形成二維光條紋圖像，通過光學標定環(huán)節(jié)，獲得當前攝像機和激光器的相對位姿，由此建立起光條紋中心點和被測物表面被測點之間一一對應的關系，經過一個位姿的測量，可獲得當前光條上所有點的三維信息，線結構光傳感器再結合柔性關節(jié)臂裝置，即可獲得被測物完整的三維形貌信息。

其中，光條紋作為整個測量系統(tǒng)的信息源，無論在標定環(huán)節(jié)還是在實際測量中，其中心點坐標的提取是線結構光三維視覺測量中最為關鍵的環(huán)節(jié)，提取的精度、速度和穩(wěn)定性直接影響到整個測量系統(tǒng)的性能。光條紋提取的效果和的光條圖像的質量息息相關。在實際的測量中，光條作為光條圖像中不變的成像要素，其形態(tài)受被測物表面形狀、顏色、粗糙度等性質的調制，同時，圖像傳感器的成像受到系統(tǒng)光源、環(huán)境光、背景等外界干擾的影響。在激光器和攝像機的幾何位置、鏡頭成像畸變等系統(tǒng)結構參數優(yōu)化的基礎上，被測物、測量狀態(tài)等眾多不確定因素的參與，會導致光條圖像的成像具有很大的不確定性，影響最后的測量精度，相應的誤差影響可能使測量結果變得毫無意義。如何在未知多變的測量任務中，根據測量條件對系統(tǒng)參數進行智能自適應調整，保證系統(tǒng)采集光條圖像的品質，成為充分發(fā)揮steger算法亞像素提取精度這一優(yōu)勢的重中之重。

目前，國內外學者的大量研究集中在光條提取算法的改進，相比之下，對光條圖像成像參數自適應調整方面的研究較少，相關研究主要在基于亮度直方圖的自動曝光方法研究、激光三角法位移測量中的模糊自適應控制和基于圖像相對照度指標、光條高斯模型的圖像質量評價等幾個方向。基于對理想曝光時間和增益的精確計算，算法復雜度較高，可采用dsp和fpga實現自動控制，一些算法雖然可以避免算法的復雜性，簡單易行，但算法的有效性和自動化程度有待提高。本專利在前人研究工作的基礎上，通過提取直方圖的有效特征定義評價因子，表征光條圖像的質量，并通過模糊控制實現攝像機曝光時間以及增益參數的自適應調整，控制過程在通用開發(fā)平臺visualstudio2010中實現，在不增加系統(tǒng)復雜度并滿足需求的條件下，硬件復雜度低。

技術實現要素：

一種光條圖像成像參數的模糊自適應調整方法，包括步驟：a)首先，通過、調用模糊推理系統(tǒng)編輯器fuzzy，然后調用evalfis進行解模糊，得到運算結果；b)根據提供的com接口完成與其他編程語言的數據交互，進行數據處理，返回處理結果；c)通過usb2.0接口調用相機api的動態(tài)鏈接庫實現圖像的采集和相機初始化以及采集參數的設置。

應當理解，前述大體的描述和后續(xù)詳盡的描述均為示例性說明和解釋，并不應當用作對本發(fā)明所要求保護內容的限制。

附圖說明

參考隨附的附圖，本發(fā)明更多的目的、功能和優(yōu)點將通過本發(fā)明實施方式的如下描述得以闡明，其中：

圖1示出了根據本發(fā)明的方法的光條圖像的灰度直方圖；

圖2(a)示出了根據本發(fā)明的方法的vga變化的采樣實物圖；

圖2(b)示出了根據本發(fā)明的方法的vga變化的灰度直方圖；

圖3(a)示出了根據本發(fā)明的方法的lines變化的采樣實物圖；

圖3(b)示出了根據本發(fā)明的方法的lines變化的灰度直方圖；

圖4示出了根據本發(fā)明的方法的lines變化的灰度直方圖；

圖5示出了根據本發(fā)明的方法的特征s的模糊集；

圖6示出了根據本發(fā)明的方法的輸出模糊集dv；

圖7示出了根據本發(fā)明的方法的輸出模糊集de；

圖8(a)示出了根據本發(fā)明的方法的調整前光條圖像；

圖8(b)示出了根據本發(fā)明的方法的調整前的直方圖；

圖9(a)示出了根據本發(fā)明的方法的調整后的光條圖像；

圖9(b)示出了根據本發(fā)明的方法的調整后的灰度直方圖。

具體實施方式

通過參考示范性實施例，本發(fā)明的目的和功能以及用于實現這些目的和功能的方法將得以闡明。然而，本發(fā)明并不受限于以下所公開的示范性實施例；可以通過不同形式來對其加以實現。說明書的實質僅僅是幫助相關領域技術人員綜合理解本發(fā)明的具體細節(jié)。

在下文中，將參考附圖描述本發(fā)明的實施例。在附圖中，相同的附圖標記代表相同或類似的部件，或者相同或類似的步驟。

本專利公開了一種基于模糊控制的相機參數自適應調整方法。針對結構光測量系統(tǒng)中激光光條易受多種因素調制成像質量不穩(wěn)定的問題，以灰度直方圖為基礎，分析光條圖像具有代表性的灰度分布特征，研究了攝像機曝光時間和增益兩種可控的系統(tǒng)采集參數與直方圖特征變化之間的規(guī)律，提出了一種基于模糊控制策略的相機參數自適應調整方法，利用c#編程語言和matlab的com組件搭建測試環(huán)境。實驗結果表明，激光掃描測頭系統(tǒng)經過成像參數的自適應調整，光條圖像能夠達到到預期的效果，滿足steger算法對光條和背景的處理要求。

steger算法在提取光條中心的時候，為了使算法更加穩(wěn)定和準確，光條信息需要能夠在圖像背景中分離出來。然而，光條圖像的成像往往受到多種因素的影響，例如，環(huán)境光的變化、相機曝光和增益值。如何在不同的環(huán)境光下采用合適的相機參數以獲得合適的圖像作為steger算法的輸入，是本專利研究的核心內容。盡可能的從圖像中抽取光條部分的有效信息同時抑制背景的干擾是steger算法保證其穩(wěn)定性和精度的前提。

ccd的成像是多重因素參與綜合效果，普通意義上的圖像質量是指清晰度，而清晰度評價易受采集場景中參數變化的影響，對于相同清晰度不同曝光下的同一場景，評價函數給出的評價結果不一致。對于光條圖像成像質量的評價，沒有量化的數學模型，只能根據算法的具體要求提取合理的圖像特征。如圖1所示，為光條圖像的灰度直方圖，由于測頭系統(tǒng)中激光光條的特殊性，光條自身的亮度和背景的亮度明顯有所區(qū)分，steger提取算法本身也要求二者有較高的對比度，以排除無用信息的干擾。直方圖中，整體灰度區(qū)間可劃分為兩個區(qū)域，灰度靠近0的低亮度區(qū)域，寬度為lbarea，和灰度靠近255的高亮度區(qū)域，寬度為hbarea。lbarea包含較多的灰度級和陡峭的峰值，對應圖像中豐富的邊緣和線條，代表圖像中整體亮度偏低的背景區(qū)域信息，l1和l2分別為lbarea左、右邊界的灰度級，相比于前者，hbarea包含的灰度級峰值平坦，灰度級成分較少，低頻分量豐富，對應圖像中的內容復雜度低，即相對純粹的光條信息，h1和h2分別為hbarea左、右邊界的灰度級，d為高亮區(qū)和低亮區(qū)的灰度級差值，d區(qū)域的存在，能夠通過閾值法將背景l(fā)barea消除，保留hbarea部分有用的光條信息部分。s為高亮區(qū)的右邊界h2到最大灰度級255之間的安全溢出距離。

相機增益，即圖像傳感器前端模擬電路中數字可編程增益放大器的放大系數，系統(tǒng)中vga即其控制調節(jié)參數。如圖2所示，vga為0時，圖像整體偏暗，灰度位于低亮度區(qū)域，hbarea較小，安全溢出距離s>0，隨著vga的增加，圖像亮度趨于正常，灰度級逐漸擴展，邊界li、hi(i＝1,2)右移，s減小，lbarea、hbarea增加，vga等于240時，hbarea和lbarea重疊，光條區(qū)域被淹沒在低亮度區(qū)域且灰度級發(fā)生溢出，s＝0，繼續(xù)增加vga，圖像整體偏亮，噪點逐漸增多最后直至整張圖像全白，對應灰度圖中l(wèi)barea減小為0，所有灰度級溢出。由以上調整過程可以看出，增益對整張圖像的灰度值影響呈近似正相關，因為它直接控制增益放大器的放大系數，與ccd的硬件有關，因此，無論是光條部位還是環(huán)境光都會明顯受到增益的影響。

根據曝光量的計算公式，系統(tǒng)總曝光由快門速度、光圈值和感光度三個參數共同決定。本系統(tǒng)中，ms為相機的真實曝光時間，光圈值和感光度不變，曝光時間的調節(jié)可通過曝光參數lines實現，ms和參數lines之間擬合關系如下，見(1)式，單位毫秒。

ms＝0.0533×lines+0.0071(1)

當參數lines為0時，圖像整體為黑，像素全部集中在灰度為0的一端，hbarea＝0。隨著lines增加，如圖3所示，當lines參數等于250時，圖像整體偏暗，對應灰度直方圖中光條區(qū)域開始出現，hbarea>0，當lines∈[250,550]，灰度級擴展，lbarea、hbarea增加，低亮區(qū)域變化速度較快，l2、h1的灰度級之差d逐漸減小至0，lbarea和hbarea區(qū)域產生重疊，s>0，繼續(xù)增大曝光，lbarea右邊界l2和hbarea左邊界h1的灰度級開始合并，右側的兩個波峰逐漸融合，如圖3(b)lines＝1350時圖像曝光過度，缺乏層次感，圖像光條和背景對比度下降。

可以看出，在調節(jié)曝光參數lines時，直方圖特征特征d變化明顯，s變化不明顯。這是由于激光能量較高，即使曝光較低，被反射進入鏡頭的激光也可使圖像傳感器飽和；而背景區(qū)域的成像灰度是隨著曝光水平的提高而增加，在低曝光時成像灰度較低，當曝光達到一定程度才會使圖像傳感器飽和，此時，激光和背景區(qū)域的干擾混在一起，不利于steger算法對于光條中心的提取。

本方法的具體實現方案為：

實驗采用凱視佳工業(yè)相機catchbestud274m，ccd分辨率為1628pixel×1236pixel，像元尺寸4.4um，所用鏡頭焦距12mm，光圈大小手動控制，不進行自適應調節(jié)。采用的半導體激光器為紅光一字，工作電壓為5v，輸出波長660nm。

首先，通過matlab調用模糊推理系統(tǒng)編輯器fuzzy，將3.1節(jié)設計的控制器導出為.fis文件。matlab腳本使用readfis函數將fis文件讀取到matlab工作空間，然后調用evalfis進行解模糊，得到運算結果。

然后，根據matlab提供的com接口完成與其他編程語言的數據交互，如c#、vb、c++等。本系統(tǒng)中，使用c#將數據送至matlab，并執(zhí)行matlab腳本文件進行數據處理，處理結果最后返回到c#編程語言中。

最后，通過usb2.0接口調用相機api的動態(tài)鏈接庫實現圖像的采集和相機初始化以及采集參數的設置。開發(fā)環(huán)境為visualstudio2010。

光條圖像直方圖特征的變化和相機參數的調整密切相關，增益參數vga和特征s之間、曝光參數lines和特征d之間均呈負相關?？紤]到直方圖特征與相機參數之間沒有精確的數學模型，在實際測量中，系統(tǒng)參數通過人工操作可以達到理想的效果，具體的調節(jié)規(guī)律具有經驗性和模糊性，所以，本系統(tǒng)可采用模糊控制策略進行自適應參數調節(jié)，它是非線性系統(tǒng)建模和控制強有力的工具。

matlab模糊控制工具箱為模糊控制器的設計提供了非常便捷的途徑，利用matlab模糊工具箱，不需要進行復雜的模糊化、模糊推理及反模糊化運算，通過相應參數的設計，可得到我們所需要的控制器，模糊控制器的設計如下。

通過多次實驗，光條圖像的直方圖特征s達到35左右時，調整效果較好，如圖4所示，為特征s模糊集的定義。直方圖特征d達到80附近及以上時，光條圖像能夠較好地將背景干擾信息去除，特征s模糊集的定義如圖5所示。

由于相機參數和直方圖特征沒有清晰的對應關系，在不同的環(huán)境下，即使相機的參數相同，也會產生不同的直方圖特征，因此，相機參數調整時采用增量式的調整方法。定義相機增益的輸出增量為dv，曝光的輸出增量為de，增益對特征s的影響顯著，選取較小的步長，輸出模糊集dv的定義如圖6所示。曝光的變化范圍較大，選取較大的步長，以使光條圖像直方圖的被控特征快速收斂，定義輸出模糊集de如圖7所示。

模糊規(guī)則是對系統(tǒng)輸入與輸出關系的定義。根據激光掃描測頭用于工程測量實踐的經驗，若光條圖像直方圖特征s較大，則應加大增益參數vga使s減小，反之，若特征s比較小，應減小增益使s增大，特征s與dv的模糊關系如表1所示。與特征s類似，特征d與曝光參數lines呈負相關，不同的是，特征d過大時不影響光條信息的提取和背景的去除，特征d和de的模糊關系見表2。

表1直方圖特征s與dv之間的模糊關系

表2直方圖特征d與de之間的模糊關系

將相機曝光參數lines初始值設置為500，增益vga初始值設置為400，被測物體的初始成像如圖8(a)所示；其灰度直方圖特征s＝0，特征d＝38，如圖8(b)。從灰度直方圖上可以看出，背景部分占據了80％以上的信息，而光條的灰度值則集中在了255的灰度級。采用本專利設計的自動調整方法調整后，相機曝光參數lines為98，增益參數vga為251，被測物體成像如圖9(a)所示，灰度直方圖如圖9(b)所示，其度直方圖特征s＝34，特征d＝81，調整結果較為理想。實驗結果表明，基于模糊控制的相機參數自適應調整方法是可行的。

針對光條圖像成像質量不穩(wěn)定的問題，本專利提出了一種基于模糊控制的相機參數自適應調整方法。該方法通過對光條圖像灰度直方圖的分析，提取了可用于質量評價的有效特征，在此基礎上確定了ccd相機曝光時間和增益兩種成像參數的調整和直方圖特征的變化之間的規(guī)律，并利用通用開發(fā)平臺搭建測試環(huán)境，最后，利用模糊控制策略實現成像參數調節(jié)的自動化過程。實驗結果表明，該方法能夠有效地根據場景對相機參數的初始設置進行自適應調節(jié)，使激光掃描測頭系統(tǒng)的成像克服測量環(huán)境的多樣性，增加測頭工作的魯棒性，該方法復雜度低，易于實現。

結合這里披露的本發(fā)明的說明和實踐，本發(fā)明的其他實施例對于本領域技術人員都是易于想到和理解的。說明和實施例僅被認為是示例性的，本發(fā)明的真正范圍和主旨均由權利要求所限定。