结构光N步相移+多频外差法之解相位:三频四相

结构光N步相移+多频外差法之解相位:三频四相

四步相移

光强公式
在这里插入图片描述
I为像素xy位置接收到的光强,a为背景,b是调制(modulation),来自于投影仪的光强亮度,cos部分,第一部分表示相位,第二部分表示相移。这里,已知I,以及cos第二部分,我们要求解a,b,以及相位,所以最少使用三个方程,一般情况下使用四步相移的方法为佳。
a/b表示该点的对比度,对比度为1的时候最佳。因为我们用灰度255级别来表示,I最大值为a+b,所以理想情况下,取a128,b127最佳,此时对比度接近1。但由于物体表面的材质反光以及角度各不相同,不可能处于理想情况。经验操作就是,我们在选择环境光亮度的时候,使得白纸微微过曝,这样的成像效果较佳。

多频外差

相对相位与绝对相位
上一步我们求解出来的只是一个相对相位,因为通常情况下,结构光投影出来的图案,有多个周期,不会只有一个周期,因此单纯相对相位本身不具有唯一性,其是在空间上不断重复的。
对于连续的正弦波,我们此时需要给每个周期编一个号K。我们让相对相位加上K*2pai,就可以获得绝对相位了,我们把K称为其阶次。

如何求解K?
最少,需要两种频率的正弦波。
则可以合成一个周期为
T = T2*T1/(T2-T1)的新波,
然后三个正弦波,可以先两两合成,再以此类推,获得最大的周期的新波。
在这里插入图片描述
这是对于一次融合的,三个相位则可以分别进行两次融合与计算。

### N相移算法在Matlab中的实现 N相移是一种常用的光学测量技术,用于通过条纹投影获取物体表面的三维形状。以下是基于提供的参考资料以及专业知识,详细介绍如何利用Matlab实现N相移算法。 #### 正弦条纹图生成 为了模拟实际实验环境下的正弦条纹图案,可以使用以下代码生成一组正弦条纹图像: ```matlab % 参数设置 width = 640; % 图像宽度 height = 480; % 图像高度 frequencies = [1/64, 1/32]; % 条纹频率 (周期数) phaseshifts = linspace(0, 2*pi*(length(frequencies)-1)/length(frequencies), length(frequencies)); % 相位偏移量 for i = 1:length(phaseshifts) phase_shift = phaseshifts(i); sine_pattern = 127 * sin(2*pi*frequencies(1)*(1:width) + phase_shift) + 128; sine_image(:,:,i) = repmat(sine_pattern', height, 1); % 创建二维正弦图 end figure; imshow(uint8(sine_image(:,:,:,1))); title('Generated Sine Pattern'); ``` 上述代码实现了多幅带有不同初始相位的正弦条纹图[^2]。 #### 数据采集与处理 当捕获到一系列带有所需相位移动的灰度级图片之后,下一就是提取这些数据并转换成对应的强度分布矩阵I(x,y),以便进一计算目标物表面上每一点处的实际包裹相位φw(x,y): 设 I_k 表示第 k 幅图像上的像素亮度,则理想情况下可表示为: \[ I_{k}(x, y)=A(x, y)+B(x, y)\cos \left[\varphi(x, y)+\delta_{k}\right], \quad k=1,2,\ldots,N \] 其中 A 是背景光照分量; B 是调制幅度; δ_k 则代表各帧间的固定相移角度增量。 对于标准相移情况(N=4),可以直接采用反正切函数求取未包的原始相位: ```matlab % 假设有个输入图像 I1,I2,I3,I4 对应不同的相移δ=[0 π/2 π 3π/2] phase_unwrapped = atan2(I4-I2, I1-I3); % 显示结果 imagesc(phase_unwrapped); colormap(gray); colorbar; title('Unwrapped Phase Map'); ``` 如果考虑更多数的情况或者存在噪声干扰时,则需要用到更复杂的最小二乘拟合或其他优化策略来提高精度,并且考虑到可能存在的随机误差影响最终估计效果,因此引入了前面提到过的理论公式来进行评估[^3]: \[ Var(\hat{\varphi})=\frac{2\sigma^{2}}{N B^{2}} \] 这表明增加采样次数能够有效降低测量不确定度。 #### 结果可视化 最后一是对获得的数据进行适当显示和保存操作,便于后续分析研究之用。 ---
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