提出了一种基于分层聚类的彩色结构光光条检测方法:将彩色图像转换为灰度图像,利用分层聚类对图像像素逐行进行结构光光条中心点初值计算;根据邻域灰度信息,对结构光光条中心点进行亚像素定位,并基于颜色距离和欧氏距离判别结构光光条中心点索引;对图像进行自上而下的行扫描,完成彩色结构光光条检测。仿真和实验验证了方法的正确性与可行性,结果表明:对光条中心的检测精度为0.47 pixel;对于存在微小断裂的光条,该方法仍可保持光条的一致性和完整性。该方法可应用于结构光三维重建领域,具有一定的理论研究价值和工程应用前景。

为解决彩色物体表面颜色干扰以及条纹之间的颜色串扰导致彩色结构光系统产生的条纹颜色误识别问题, 提出了彩色结构光的条纹颜色分离以及聚类方法。首先, 提出了一种新的摄像机和投影机的颜色校正方法, 以消除外界环境光以及系统的颜色串扰现象, 解决系统的耦合性问题。其次, 给出了一种物体的反射分离机制, 用于提取物体表面的漫反射分量和镜面反射分量, 修正彩色物体的背景色对彩色编码条纹的影响。最后, 利用颜色聚类算法, 对经过彩色物体调制后的条纹进行颜色归类划分, 纠正条纹颜色之间的干扰, 恢复系统消耗的彩色条纹颜色信息。实验验证了本文提出方法的有效性, 结果表明: 该方法具有较高的抗干扰能力、较强的鲁棒性, 能准确有效地识别受干扰的彩色条纹, 识别正确率达到92%左右。