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基于数字加权滤波的调制度排序相位展开的研究_5151doc

基于数字加权滤波的调制度排序相位展开的研究
作者:未知 文章来源:网络 点击数: 更新时间:2010-2-23

论文关键词:数字加权滤波  调制度排序  相位展开
  论文摘要:该文分析了相位展开技术在光栅投影测量法中的应用,基于数字加权滤波的调制度排序算法是合理和有效的,调制度排序算法解决了光栅投影中的相位展开问题,获得了展开后的真实的相位值。
  概述:
  利用光栅投影法原理进行三维物体轮廓测量,关键是要得到光栅的相位信息,然后从相位中提取出所包含的高度信息。获取相位的方法有多种,但是最终都是利用反正切函数求取相位值,直接得到的相位都卷折在区间内,这样得到的数据并非相位的真实值,需要将卷折的相位解开,得到真实的相位值,这个解开卷折相位的过程称为相位展开。具体的表现如图所示。其中(a)表示实际的相位值,(b)表示通过反三角函数直接求得的相位值。
  
  因此,解相的基本思路应该是从相位值的起始点开始,沿相位矩阵的行或列进行两两相邻像素间相位值的比较。根据采样定理,在一个周期内的采样点必须大于两个点,因此,相邻两像素间的相位值不应该超过一定的值,应该也在之间。则解相的基本原理可以表示为:
  
  数字加权滤波:
  在变形条纹图中,条纹密度适中的区域对应于所测物体变化平缓的区域,这一部分通常是容易进行位相展开工作的;而条纹密度过高或过低的区域对应于物体变化陡峭的部分,这些地方可能出现采样不足或条纹丢失,位相的不一致区域通常就发生在这些地方,易于出错。因此如果能通过合适的滤波窗口,将图像条纹密度信息按大小排列,对位相展开工作是十分有利的。由于汉宁窗的分布形式正好满足加权滤波的要求,因此本文采用了汉宁滤波窗口来实现数字加权滤波。该窗口保证对越靠近基频的部分抑制越小,而对离基频越远的高频或低频扩展部分的频谱强度压得越低,其结果是使条纹密度越高和越低的部分,对应的调制度也越低。[
  调制度分析算法
  为了保证相位展开的正确性,可以按为强度)从高到低的顺序进行展开,先展开可靠性高的点,再展开可靠性低的点。这个算法需要一个队列Q存放依次排列的未展开的点值;还需要两个二进制模板P和Y。模板P的四个边缘为1,其它为0。如果一个点已经送入队列,则在P中标记为1。模板Y一开始全为0。当一个点已经送入队列并已经展开的时候,M上标记为1。
  具体算法如下:
  1.首先对所有的进行排序,从中找出一个的最大值,将这一点作为位置展开的起始点yzkaid,在二进制模板M上将该点标记为已展开(值为1)。
  2.将与yzkaid相邻的4个点送入队列Q,同时模板P上标记为1,如果模板P本身已经是1了,就将队列中该点值为0,并从队列Q中去掉。
  3.从队列Q中取出R(x,y)的最大值点与起始点进行位相展开。当该点与起始点位相之差大于时,该点位相值减去2,位相之差小于一时加上2,直到二者位相差的绝对值小于。将该点在模板Y上标记为已展开。然后再将最大值的点的值赋予yzkaid.重复步骤2。4.当队列Q为空时,表示所有点已经展开,结束该算法。
  

  算法仿真结果:
  如下,图-4,(a)为采集到的变形条文图,(b)为得到的位相图,(c)为位相展开图(d)为位相网络图,(e)与(f)为渲染后的位相网络图。
   
 
  结论:
  通过相位展开算法后获得的正确结果。我们看到除了一些突变的区域比如人的耳朵产生了错误,整个人面信息完全获得了。在调制度分析算法中,这些错误对应于不可靠的相位数据。这将留在调制排序展开路径的最后,这样就避免了错误的传播并完全改正了相位展开。因为它们留在调制排序展开路径的最后,这不可靠的点能够通过决定调制的开始点的相位展开过程而排除。可以对这些点进行插值。
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