[发明专利]基于彩色伪随机编码结构光的三维重建方法

权利要求书

1.基于彩色伪随机编码结构光的三维重建方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、在目标物体上投影预设定彩色结构光图案；所述彩色结构光图案包括多个方格，任相邻两所述方格的颜色不同；

在满足双目视觉极线约束的前提下，所述彩色结构光图案的奇数行颜色相同，偶数行颜色相同；

S2、利用相机采集上述步骤中的目标图像；

S3、对目标图像进行角点提取；

S4、对所提角点进行特征描述和匹配，利用三角测量法，完成三维重建；

所述角点提取中预建六个梯度算子模板，各所述梯度算子模板对应一表格，

第一梯度算子模板为：

1	0	0
0	0	0
0	0	-1

第二梯度算子模板为：

0	0	1
0	0	0
-1	0	0

第三梯度算子模板为：

0	0	1
0	0	0
0	0	-1

第四梯度算子模板为：

1	0	-1
0	0	0
0	0	0

第五梯度算子模板为：

-1	0	0
0	0	0
1	0	0

第六梯度算子模板为：

0	0	0
0	0	0
-1	0	1

则，所述角点提取具体包括以下步骤：

S31、提取所述目标图像中红、绿、蓝三个分量图像，从左上角选取第一个3x3区域；

S32、先用所述第一梯度算子模板，分别对每个分量图像3x3区域进行卷积运算，依次得到C_R、C_G、C_B，其中绝对值的最大值用C_a表示；再用所述第二梯度算子模板对每个分量图像3x3区域进行做卷积运算后，得到绝对值的最大值C_b；

判断最大值C_a和C_b是否均大于预设定阈值T；

如果大于则进入步骤S33，否则将所述第二梯度算子模板在图像中移动一个所述方格后继续卷积运算；

S33、利用所述第三梯度算子模板、所述第四梯度算子模板、所述第五梯度算子模板和所述第六梯度算子模板，分别对每个分量图像3X3区域进行卷积运算，分别取得绝对值的最大值Cc、C_d、C_e和C_f；

再判断绝对值的最大值Cc、C_d、C_e和C_f是否均大于所设阈值T；

如果大于则定义为预选角点，否则进行步骤S34；

S34、在图像中移动一个像素选择下一个3X3区域，重复以上步骤S31和S32，直至遍历整个速搜所述目标图像结束；

S35、对上述步骤中初步选出的预选角点，进行局部非极大值抑制，最终完成角点定位。