【UNIVER实验室】DIC中的立体匹配和时序匹配(1)-北京尧图网络

前言上期系统介绍了数字图像相关DIC中的针孔相机模型与相机标定技术。通过建立世界、相机、传感器等坐标系推导成像几何关系并引入径向畸变模型修正实际成像偏差。针对2D与3D-DIC需求采用增强型圆形标定板结合多姿态拍摄与软件分析实现相机内外参数的精确标定确保测量精度。笔者将以尤沃尔Univer实验设备、实验环境和自主开发的软件Synkable为依托逐步介绍数字图像相关方法。本篇将介绍DIC测量中的两种匹配方式即立体匹配和时序匹配。立体匹配对于 3D-DIC 而言立体匹配的核心是建立左右相机图像之间的对应关系并在此基础上完成三维重建。假设双目系统由左相机LLL和右相机RRR组成在初始时刻同一物体表面点 P分别成像于左右相机图像中的pL(xL,yL)\ p_L (x_L,y_L)pL(xL,yL)和pR(xR,yR)\ p_R (x_R,y_R)pR(xR,yR)。因此立体匹配所要解决的基本问题是左相机图像中的某一散斑区域在右相机图像中对应哪一区域。具体而言首先在参考图像中选定感兴趣区域(ROIROIROI)并将其划分为均匀分布的网格。每一个网格点对应一个待测量点或计算点相邻计算点之间的距离通常称为步长栅格距离。对于某一计算点PPP在参考图像中选取以P(x0y0)P(x_0y_0)P(x0y0)为中心的正方形参考图像子区并在右相机图像中搜索与该子区灰度分布相似程度最高、即灰度差异最小的对应区域从而获得左右图像中同一物理点的匹配位置。双目相机结构具体来说需在参考图像中选定感兴趣区域(ROIROIROI)再将其划分成均匀分布的网络每一个网格点即为一个待测量点或计算点相邻计算点之间的距离通常称之为步长(栅格距离)如图所示为获得某一计算点PPP的图像位移需在参考图像中选择以计算点P(x0y0)P(x_0y_0)P(x0y0)处为中心的正方形参考图像子区并跟踪其在右相机中与其灰度分布相似程度最大(差异最小)的区域。详细算法将在下期时序匹配中介绍。左右相机视图在软件Synkable中的“计算”选项卡中可进行立体匹配的参数调节。例如子区宽度和高度15×15表示以计算点为中心利用周围225个像素形成的灰度纹理进行匹配子区越大包含散斑信息越丰富匹配稳定性通常越高抗噪能力更强但会带来空间分辨率下降局部高梯度变形被平均。Synkable中的立体匹配参数调节双目立体重建示意图基于相机标定所获得的内外部参数和立体匹配得到的图像视差数据可使用三角测量法确定试样表面感兴趣区域中各计算点的三维世界坐标。以点PPP的三维重建为例假设消除畸变后左右相机图像点的立体匹配结果为(xL,yL)(x_L,y_L)(xL,yL)和(xR,yR)(x_R,y_R)(xR,yR)。以左相机坐标系作为世界坐标系三维点坐标(XW,YW,ZW)(X_W,Y_W,Z_W)(XW,YW,ZW)与对应图像的点坐标可表示为SLS_LSLSRS_RSR为左右相机的尺度因子(计算点在左右相机坐标系下的ZZZ坐标)EEE为单位矩阵MLM_LML,MRM_RMR为投影矩阵。令分别消去sLs_LsL和sRs_RsR可得到关于空间坐标(XW,YW,ZW)(X_W,Y_W,Z_W)(XW,YW,ZW)的线性方程组上式的几何意义为通过左右相机光心的两条空间直线因此理想条件下空间点P就是两条空间直线的交点。该式中待求的未知量是三个世界坐标但独立方程有四个因此该方程为超静定方程组一般所用最小二乘法求出空间点的三维坐标(XW,YW,ZW)(X_W,Y_W,Z_W)(XW,YW,ZW)。事实上实际实验中这两条空间之间并不会交于一点因此上述得到的结果知识重建结果的次优估计一般通过最小化重投影误差来降低匹配噪声干扰且更加稳定的最优重建。软件中可自行设置可接受三角测量最大误差和迭代优化次数。除了位移应变测量外在视频引伸计功能中的探针配对也是该原理如图所示为左右相机成功匹配(紫色)和未成功匹配(红色)成功匹配(紫色)未成功匹配(红色)后续在左右相机进行立体匹配后获得物体上一点的坐标之后3D-DIC要进行的是跟踪变形前后同一计算点的坐标变化即时序匹配后续将结合产品进行详细介绍。

【UNIVER实验室】DIC中的立体匹配和时序匹配(1)

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