本發(fā)明屬于3d點(diǎn)云數(shù)據(jù)壓縮領(lǐng)域，特別是涉及一種虛擬結(jié)構(gòu)光3d數(shù)據(jù)壓縮算法的局部誤差抑制方法。

背景技術(shù)：

近年來，3d點(diǎn)云數(shù)據(jù)廣泛應(yīng)用于計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)、虛擬現(xiàn)實(shí)、工業(yè)快速成型及3d打印等領(lǐng)域，計(jì)算機(jī)運(yùn)算速度的提高及光學(xué)成像技術(shù)的不斷發(fā)展，為3d點(diǎn)云數(shù)據(jù)的實(shí)時獲取創(chuàng)造了條件，同時也對3d數(shù)據(jù)后期的壓縮存儲技術(shù)提出新的要求。對于同一場景，若用相同的空間采樣點(diǎn)記錄，3d點(diǎn)云數(shù)據(jù)存儲量較傳統(tǒng)2d照片的數(shù)據(jù)量將大大增加。以常見的單精度浮點(diǎn)型數(shù)據(jù)為例，存儲一個3d點(diǎn)云數(shù)據(jù)點(diǎn)需要12byte(x，y，z分別4byte)，是普通rgb彩色圖像每個像素點(diǎn)所需存儲空間(3byte)的4倍。隨著應(yīng)用、科研領(lǐng)域?qū)?d點(diǎn)云數(shù)據(jù)空間分辨率的和采樣面積等參數(shù)要求的不斷提高，所需存儲的3d數(shù)據(jù)點(diǎn)數(shù)也將急劇增加，此時，需要研究高效的數(shù)據(jù)壓縮算法以完成海量數(shù)據(jù)存儲。

不同用途的3d數(shù)據(jù)有著不同的存儲表示形式，維基百科列出了最常用的文件格式。在計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)(cad)中,一般使用stl文件格式，采用三角形網(wǎng)格來表示物體的3d信息。在計(jì)算機(jī)圖形學(xué)中，obj是一種被普遍接受的文件格式，這種文件以純文本的形式存儲了模型的頂點(diǎn)、法線、紋理坐標(biāo)和材質(zhì)使用信息。ply文件是斯坦福大學(xué)開發(fā)的一種多邊形數(shù)據(jù)儲存格式，每個文件通過頂點(diǎn)，面等描述一個多邊形模型對象。常用于儲存3d掃描原始數(shù)據(jù)的mat，它包括x、y、z、顏色和質(zhì)量5個矩陣，屬于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)格式。在視頻應(yīng)用領(lǐng)域，“holoimage”是一種很具潛力的數(shù)據(jù)存儲表示格式，它使用虛擬結(jié)構(gòu)光編碼算法，將物體的3d信息編碼于“類全息圖像”的條紋中，實(shí)現(xiàn)了3d數(shù)據(jù)到2d圖像的轉(zhuǎn)化存儲。

虛擬結(jié)構(gòu)光編碼算法利用結(jié)構(gòu)光三維重建原理，建立虛擬正弦結(jié)構(gòu)光投影模型并設(shè)定系統(tǒng)參數(shù)，得到3d點(diǎn)云數(shù)據(jù)的深度信息與正弦條紋的相位映射關(guān)系，最后將3d點(diǎn)云數(shù)據(jù)逐點(diǎn)編碼到2d彩色圖像的每個像素中。當(dāng)需要3d點(diǎn)云數(shù)據(jù)時，再從2d圖像解碼出所需的3d點(diǎn)云數(shù)據(jù)。這種編碼算法在彩色圖像r、g通道存儲受深度信息調(diào)制的正、余弦條紋，b通道存儲相位展開的相位級次索引，由于該索引圖呈階梯狀分布，在2d彩色圖像壓縮存儲和再讀取時，階梯的邊緣量化誤差會造成相位展開局部錯誤，最終導(dǎo)致解碼出來的3d點(diǎn)云數(shù)據(jù)發(fā)生錯誤。本專利提出相對相位展開輔助絕對相位展開的方法，來抑制b通道中相位級次索引圖的邊緣量化誤差，從而達(dá)到提高3d數(shù)據(jù)解碼精度的目的。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明克服現(xiàn)有技術(shù)存在的不足，解決了現(xiàn)有虛擬結(jié)構(gòu)光編碼算法在將3d點(diǎn)云數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成2d彩色圖像壓縮存儲和再讀取時，b通道灰度階梯的邊緣量化誤差會造成相位展開局部錯誤，最終導(dǎo)致解碼出來的3d點(diǎn)云數(shù)據(jù)發(fā)生錯誤的問題，旨在提供一種虛擬結(jié)構(gòu)光3d數(shù)據(jù)壓縮算法的局部誤差抑制方法，本方法利用相對相位展開輔助絕對相位展開的方法，通過抑制b通道中相位級次索引圖的邊緣量化誤差，從而達(dá)到提高3d數(shù)據(jù)解碼精度。

為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明采用的技術(shù)方案為：

虛擬結(jié)構(gòu)光3d數(shù)據(jù)壓縮算法的局部誤差抑制方法，其特征在于：該量化誤差抑制方法包括以下步驟：

1)讀取圖像的r通道與g通道條紋灰度值計(jì)算截?cái)嘞辔沪铡?i,j)，截?cái)嘞辔沪铡?i,j)的計(jì)算方法如下：

a、先將3d點(diǎn)云數(shù)據(jù)的坐標(biāo)(x,y)映射為2d圖像的像素坐標(biāo)(i,j)，物體的深度z映射為像素點(diǎn)(i,j)對應(yīng)的灰度值；

b、建立虛擬結(jié)構(gòu)光系統(tǒng)并設(shè)定系統(tǒng)參數(shù)，(x,y)和(i,j)的映射關(guān)系滿足：

i＝x*w(1)

j＝y(tǒng)*w(2)

其中，1/w表示每個像素的物理尺寸。

(x,y)點(diǎn)對應(yīng)的深度信息z與其在(i,j)點(diǎn)引起的相位變化存在線性關(guān)系，線性系數(shù)為k：

當(dāng)條紋的頻率為f時，受物體深度調(diào)制的條紋相位為故r、g通道的正、余弦條紋的強(qiáng)度可表示為:

ir(i,j)＝255/2[1+sinφ(i,j)](4)

ig(i,j)＝255/2[1+cosφ(i,j)](5)

用b通道存儲相位級次索引k(i,j)，k(i,j)＝round[φ(i,j)/2π]，其中round[·]表示向下取整運(yùn)算，b通道的強(qiáng)度可表示為：

ib(i,j)＝gray[k(i,j)](6)

其中g(shù)ray[·]表示將索引k(i,j)平均分布到256個灰度級；

c、聯(lián)立(4)、(5)式可得：

上式由于采用反正切計(jì)算，相位φ′(i,j)被截?cái)嘣赱-π,+π]之間，需要進(jìn)行相位展開；

2)分別采用絕對相位展開算法和相對相位展開算法對φ′(i,j)進(jìn)行相位展開，得到φ1(i,j)與φ2(i,j)；

3)計(jì)算相對相位展開結(jié)果φ2(i,j)與實(shí)際相位面的差值p·2π

其中m、n表示圖像尺寸；

4)逐點(diǎn)計(jì)算φ1(i,j)與φ2(i,j)的差值：對于大多數(shù)點(diǎn)，相位級次索引k沒有誤差，差值在p·2π附近波動，記為p·2π±δ，其中δ為一小量，代表相位展開時存在的小誤差，一般取值范圍為[0-0.3π]，當(dāng)相位級次索引k發(fā)生量化錯誤時，k的量化誤差為±1，φ1(i,j)與φ2(i,j)的差值為(p±1)·2π±δ；

5)根據(jù)差值，對絕對相位展開結(jié)果φ1(i,j)的值進(jìn)行修正：

使用修正后的絕對相位φ1(i,j)計(jì)算物體深度引起的相位變化最后通過反求式(1)、(2)、(3)，解碼得到3d點(diǎn)云數(shù)據(jù)。

本發(fā)明跟現(xiàn)有技術(shù)相比具有的有益效果為：本發(fā)明提出解碼過程中在相位展開環(huán)節(jié)抑制誤差的方法。同時使用相對相位展開與絕對相位展開算法對截?cái)嘞辔贿M(jìn)行展開，根據(jù)兩相位展開結(jié)果的關(guān)系來修正絕對相位展開錯誤，以完成對3d點(diǎn)云數(shù)據(jù)的正確解碼。來抑制b通道中相位級次索引圖的邊緣量化誤差，從而達(dá)到提高3d數(shù)據(jù)解碼精度的目的。

附圖說明

下面結(jié)合附圖對本發(fā)明做進(jìn)一步詳細(xì)的說明。

圖1為相對相位展開與絕對相位展開對比圖。

圖2為本發(fā)明量化誤差抑制方法的數(shù)據(jù)解碼圖。

圖3為面具3d點(diǎn)云數(shù)據(jù)分布圖。

圖4為現(xiàn)有虛擬結(jié)構(gòu)光編碼算法對面具點(diǎn)云數(shù)據(jù)編碼后的2d圖。

圖5為現(xiàn)有虛擬結(jié)構(gòu)光編碼算法對2d圖的解碼結(jié)果。

圖6為b通道原始數(shù)據(jù)與產(chǎn)生量化誤差的數(shù)據(jù)對比圖。

圖7為采用相對、絕對相位展開算法對截?cái)嘞辔贿M(jìn)行展開的結(jié)果及修正后的結(jié)果。

圖8為按照本發(fā)明方法解碼后的3d點(diǎn)云數(shù)據(jù)分布圖。

圖9為對本發(fā)明方法進(jìn)行測試的6組3d點(diǎn)云數(shù)據(jù)。

具體實(shí)施方式

為使本發(fā)明的目的、特征和優(yōu)點(diǎn)能夠更為明顯易懂，下面結(jié)合附圖對本發(fā)明的具體實(shí)施方式做詳細(xì)的說明。

在利用光學(xué)三維測量方法獲取物體的三維形狀后，物體的3d點(diǎn)云數(shù)據(jù)通常以坐標(biāo)點(diǎn)及對應(yīng)深度數(shù)據(jù)值的方式進(jìn)行存放，存放順序也按照行列順序進(jìn)行存放。對3d點(diǎn)云數(shù)據(jù)編碼時，每個3d數(shù)據(jù)由(x,y,z)三個點(diǎn)的值確定，為了將3d點(diǎn)云數(shù)據(jù)編碼到2d圖像中，需要逐點(diǎn)編碼。先將3d點(diǎn)云數(shù)據(jù)的坐標(biāo)(x,y)映射為2d圖像的像素坐標(biāo)(i,j)，物體的深度z映射為像素點(diǎn)(i,j)對應(yīng)的灰度值。傳統(tǒng)的直接將深度信息非線性量化為0-255的灰度值存儲的方法對深度信息損失較大，而虛擬結(jié)構(gòu)光編碼算法將深度信息轉(zhuǎn)化為相位信息存儲的方法可大大提高數(shù)據(jù)的保真度。虛擬結(jié)構(gòu)光的數(shù)據(jù)編、解碼過程如下：

一、3d數(shù)據(jù)編碼

根據(jù)文獻(xiàn)compositephase-shiftingalgorithmforthree-dimensionalshapecompression[j].opticalengineering,2010,49(6):063604.建立虛擬結(jié)構(gòu)光系統(tǒng)并設(shè)定系統(tǒng)參數(shù)，(x,y)和(i,j)的映射關(guān)系滿足：

i＝x*w(1)

j＝y(tǒng)*w(2)

其中，1/w表示每個像素的物理尺寸。

(x,y)點(diǎn)對應(yīng)的深度信息z與其在(i,j)點(diǎn)引起的相位變化存在線性關(guān)系，線性系數(shù)為k：

當(dāng)條紋的頻率為f時，受物體深度調(diào)制的條紋相位為故r、g通道的正、余弦條紋的強(qiáng)度可表示為:

ir(i,j)＝255/2[1+sinφ(i,j)](4)

ig(i,j)＝255/2[1+cosφ(i,j)](5)

用b通道存儲相位級次索引k(i,j)，k(i,j)＝round[φ(i,j)/2π]，其中round[·]表示向下取整運(yùn)算，b通道的強(qiáng)度可表示為：

ib(i,j)＝gray[k(i,j)](6)

其中g(shù)ray[·]表示將索引k(i,j)平均分布到256個灰度級。

二、3d數(shù)據(jù)解碼

聯(lián)立(4)、(5)式可得：

上式由于采用反正切計(jì)算，相位φ′(i,j)被截?cái)嘣赱-π,+π]之間，需要進(jìn)行相位展開。相位展開所需級次索引k(i,j)通過解碼b通道條紋圖得到，相位展開結(jié)果表示為：

φ(i,j)＝φ′(i,j)+2k(i,j)π(8)

物體深度引起的相位變化反求式(1)、(2)、(3)，即可解碼出對應(yīng)(x,y,z)的值。

公式(8)使用b通道存儲相位級次索引的方法完成相位展開，該方法屬于絕對相位展開方法，直接獲得條紋的絕對相位(實(shí)際相位)。還有一種相位展開算法，它不需要事先編碼相位級次索引，通過選定相位展開起始點(diǎn)，對比展開點(diǎn)與相鄰點(diǎn)的相位差完成相位展開，稱為相對相位展開。具體展開原則是：計(jì)算相位展開起始點(diǎn)與相鄰像素點(diǎn)的相位差，如果相位差大于π，后一像素點(diǎn)的相位值減去2π，如果相位差值小于-π，則后一像素的相位值加上2π。由于起始點(diǎn)的選取不是絕對相位起始點(diǎn)，此算法獲得的連續(xù)相位與條紋的實(shí)際相位(絕對相位)相差2π的整數(shù)倍，如圖1所示。對比兩種方法的展開結(jié)果，絕對相位展開可獲得實(shí)際相位，但由于b通道量化誤差，導(dǎo)致相位展開面局部有突變錯誤(圖1(b)中的φ1(i,j))；相對相位展開結(jié)果平滑，但整體相位展開面與實(shí)際相位面存在固定差值(圖1(b)中的φ2(i,j))，在絕對相位展開結(jié)果不確定的條件下，該差值無法計(jì)算。將兩相位展開結(jié)果結(jié)合，可以修正φ1(i,j)的局部突變錯誤。

如圖2所示，本發(fā)明的虛擬結(jié)構(gòu)光3d數(shù)據(jù)壓縮算法的局部誤差抑制方法，包括以下步驟：

1)讀取圖像的r通道與g通道條紋灰度值計(jì)算截?cái)嘞辔沪铡?i,j)；

2)分別采用絕對相位展開算法和相對相位展開算法對φ′(i,j)進(jìn)行相位展開，得到φ1(i,j)與φ2(i,j)；

3)計(jì)算相對相位展開結(jié)果φ2(i,j)與實(shí)際相位面的差值p·2π

其中m、n表示圖像尺寸；

4)逐點(diǎn)計(jì)算φ1(i,j)與φ2(i,j)的差值：對于大多數(shù)點(diǎn)，相位級次索引k沒有誤差，差值在p·2π附近波動，記為p·2π±δ，其中δ為一小量，代表相位展開時存在的小誤差，一般取值范圍為[0-0.3π]，當(dāng)相位級次索引k發(fā)生量化錯誤時，k的量化誤差為±1，φ1(i,j)與φ2(i,j)的差值為(p±1)·2π±δ；

5)根據(jù)差值，對絕對相位展開結(jié)果φ1(i,j)的值進(jìn)行修正：

使用修正后的絕對相位φ1(i,j)計(jì)算物體深度引起的相位變化最后通過反求式(1)、(2)、(3)，解碼得到3d點(diǎn)云數(shù)據(jù)。

為了論證本發(fā)明所提方法的可行性，進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。采用的3d點(diǎn)云數(shù)據(jù)如圖3所示。采用虛擬結(jié)構(gòu)光編碼算法編碼后，r、g、b通道對應(yīng)的灰度圖如圖4所示，解碼結(jié)果如圖5所示。對比圖3和圖5，可知b通道編碼的相位級次索引k在存儲和重新讀取過程中發(fā)生了量化誤差，導(dǎo)致最后解碼的3d數(shù)據(jù)在k值分界處發(fā)生誤差。b通道原始數(shù)據(jù)與產(chǎn)生量化誤差的數(shù)據(jù)對比圖如圖6所示。

采用相對、絕對相位展開算法對截?cái)嘞辔贿M(jìn)行展開的結(jié)果φ1(i,j)與φ2(i,j)如圖7(a)、(b)所示，以相對相位展開結(jié)果為依據(jù)，對絕對相位展開結(jié)果進(jìn)行修正，其結(jié)果如圖7(c)所示。將映射到(x,y,z)后，解碼得到的3d點(diǎn)云數(shù)據(jù)如圖8所示。對比圖8與圖5，解碼精度有明顯提高。

為了進(jìn)一步說明本發(fā)明方法的有效性，對6組3d點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)，原方法與本發(fā)明所提方法的解碼數(shù)據(jù)的峰值信噪比對比如表1所示，原始數(shù)據(jù)解碼結(jié)果與b通道量化誤差抑制后解碼結(jié)果的平均均方根誤差如表2所示。與原方法相比，本發(fā)明所提方法可使峰值信噪比平均提高42.16％，平均均方根誤差降低10.8倍，大大提高了3d點(diǎn)云數(shù)據(jù)的解碼精度。

表1兩種編碼方法的psnr對比

表2兩種編碼方法的rmse對比

針對虛擬結(jié)構(gòu)光編碼算法對3d點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮時，彩色圖像的b通道存儲階梯跳變數(shù)據(jù)，其引入的量化誤差導(dǎo)致解碼3d數(shù)據(jù)局部出錯的問題，提出編碼過程中在相位展開環(huán)節(jié)抑制誤差的方法。同時使用相對相位展開與絕對相位展開算法對截?cái)嘞辔贿M(jìn)行展開，根據(jù)兩相位展開結(jié)果的關(guān)系來修正絕對相位展開錯誤，以完成對3d點(diǎn)云數(shù)據(jù)的正確解碼。采用多組實(shí)驗(yàn)對該方法的有效性進(jìn)行了論證，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本發(fā)明所提方法可有效抑制b通道量化誤差帶來的3d數(shù)據(jù)解碼誤差，可使峰值信噪比平均提高42.16％。

上面結(jié)合附圖對本發(fā)明的實(shí)施例作了詳細(xì)說明，但是本發(fā)明并不限于上述實(shí)施例，在本領(lǐng)域普通技術(shù)人員所具備的知識范圍內(nèi)，還可以在不脫離本發(fā)明宗旨的前提下作出各種變化。