第２５卷第７期计算机仿真２００８年７月文章编号：１００６—９３４８（２００８）０７一０１９６一０４
李红岩
（南京信息职业技术学院软件学院，江苏南京２１００４６）
摘要：在三维检测技术中为了得到良好的编码结果从而获取准确的三维数据，必须以清晰的阈值分割的结构光投影图案为前提。由于物体本身带有彩和光照不均匀使得利用一般的阈值分割方法无法得到质量较好的二值化条纹图。因此根据空间二进制编码必须规范化的特点，提出了一种利用一系列投影图案而得到的基于单像素的阈值分割方法。采用新方法后，可以有效改善由于物体本身彩和光照不均匀所引起的阈值分割结果较差的现象。得到黑自条纹清晰的二值化结构光投影图案。方法实现简单，阈值分割仅根据一系列图像中的单个像素点进行，因此不受图像中其他像紊的影响，抗干扰能力强，可以很好地应用于基于空间二进制编码的形貌测量中。 关键词：二进制编码；图像分割；阔值
中图分类号：，Ｉ＇Ｎ２４７文献标识码：Ｂ
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ＫＥＹＷＯＲＤＳ：Ｂｉｎａｒｙｃｏｄｅ；Ｉｍａｇｅｓｅｇｒｎｅｎｔａｔｉｏｎ；ｎｒｅｓｈｏｌｄ
ｌ引言
三维检测技术是近十年来蓬勃发展起来的新兴研究领域，它与计算机技术的发展相结合取得了惊人的进展。由于结构光法具有检测过程完全非接触、数据空间分辨率高、一次性瞬间投影直接实现三维空间物体形状检测和获取三维信息的特点，且成本低，便于实际应用，从而具有较高研究价值和发展前景，因此结构光法是实现三维几何形状检测及其重构的常用方法。
编码技术在结构光投影法的数据获取中起着重要的作用，它影响着测量的精度，速度和可靠性。为了得到较好的
收稿日期：２００ｒ７—０６一１３修回日期：２００７—０６—１７
一１９６一编码结果，投影图案的阚值分割效果起着决定性的作用。目前对于图像的阈值分割采用的各种方法，无论是全局阈值法还是局部阈值法，都依然是针对单幅图像中所有或者部分像素灰度进行，因此每个像素的分割结果会受到邻域像素灰度的影响，那么当物体的彩较暗或者是光照不均匀时，就很难得到准确的阈值分割结果，从而导致物体编码缺失严重，甚至最终无法获取物体的三维信
息。为了改善这一现象，以前大多采用的是在物体表面上喷上一层均匀的白粉，从而弥补其表面彩的不均匀，然后再进行投影、分割，比如德国的ＡＴＯＳ三维扫描仪采用的就是这种方式。采用这种方式可以使得阈值分割结果得到一定程度的改善，但是喷白粉时，喷洒的均匀程度将影响着最终的物体三维检测结果的精度。
并且所喷白粉的化学成分对于物体表面有一定的腐蚀性，因此也制约了三维检测的应用范围，比如对于珍贵的文物、人体等则不能采用这种方法。针对这些问题，本文通过空间二进制编码的自我规范化特点，利用一系列的投影图案，根据单一像素点进行阈值分割，物体不再需要喷白粉，并且在一般的环境光下均能得到较好的阈值分割结果，黑自条纹分割清晰，并可由此得到完整的编码结果，从而获取较好的三维信息，也使得三维检测的应用范围大大拓宽。
２原理与算法
２．１几种常用的阈值分割方法
图像分割¨，２１就是把图像中具有特殊涵义的不同区域分割开来，这些区域是不相交的，而且每一个区域都满足特定区域的一致性。严格意义上的分割是指每一个物体都能和它的背景区分开来而成为一个独立完整的区域，人的视觉就包括这个过程。但是，在实际应用中这是很困难的，因为图像分割没有统一的判别标准，也没有通用的分割方法，一般来说，只要能把感兴趣的部分从背景中分割出来就
可以接受。
目前，常用的图像二值化方法睁’４１主要有全局阈值法和局部阈值法两大类。在全局阈值法中，选取阈值的方法…有：平均灰度阈值法、直方图法、数学期望法。局部阈值法‘３ｏ的方法很多，典型的有Ｎｉｂｌａｃｋ的方法¨…。不同阈值分割算法的区别在于阀值的选取方法不同。常用的阚值分割算法有的主要侧重于前景和背景的区分，而对于图像的细微处没有很好的区分，有的则强调细节的划分，而对于整体把握不够。而且大多数图像分割技术是基于一幅图片中相邻像素的灰度或其他参数进行的，对于某个像素的分割依赖于全图的特点，抗噪声能力不强。对于对比度较差的条纹图像，一般的阈值分割难以得到准确的区分开黑白条纹的分割结果。后来提出了很多改进的算法”’６１，但复杂度与处理时间也相应增加，且分割效果亦不是非常理想，不适用于三维检测过程。
２．２空间二进制编码
空问二进制编码的思想川早在２０世纪７０年代末就已经被提出来了。空间二进制编码原理即是将宽度和位置不同的光栅编码图案首先在计算机的控制下由投影仪依次投影到被测物体上，然后由ｃｃＤ摄像机按顺序拍摄条纹图像。将所｛导到的条纹图像进行黑白二值化处理，图像中自条纹区域的像素标记为“１”，黑条纹区域的像素标记为“０”，这样每经过一次投影，图像中的每一个像素就获得一个二进制数“Ｏ”或“１”。待投影图案全部投影完后，将像素所获得的二进制数按顺序组合起来，具有相
同编码的像素就构成了一个窄的带状区域，这样被测物空间就相应地被分割成众多由二进制编码唯一确定的窄带状区域。
空间二进制编码必须满足四个条件＂。９】：①编码必须是相互独立的；②相邻编码的Ｈａ岫ｉｎｇ距离均是ｌ；③编码必须是能自我规范化的；④编码必须满足采样定理。由于像素上取得的光强灰度值受投影物面的反射率影响，可能使暗条纹在白物面上产生的灰度值与亮条纹在黑物面上产生的灰度值相接近甚至于更大（如图ｌ所示），使得阈值分割时无法准确的区分出黑白条纹。因此要求每一个物点上至少有一个亮条纹和一个暗条纹落在上面。这样的编码即为能够自我规范化的，它能够适应于物体表面反射率不一致的情况。
灰度值为：鹌
灰度值为：５ｌ
图１暗条纹灰度值大于亮条纹灰度值的情形
２．３基于空间二进制编码的阈值分割方法
由于空间二进制编码必须满足自我规范化条件，尽管对于对比度较低的图像，黑白条纹间灰度值差别不大，难以用一般的阈值分割方法进行划分，但是每个像素点在黑条纹投影下的灰度值与白条纹投影
下的灰度值差别较大，完全可以根据一系列的投影光栅图对单一像素点进行阈值分割。为简单起见，开始采用取某一像素点在一系列图案中的最大灰度值和最小灰度值的均值作为阈值，将每幅图中当前位置的像素根据这一个阈值进行分割，明显看到可以区分出黑白条纹，但效果仍不是十分理想，某些位置的黑白条纹有所粘连，如图２所示。
图２一系列图案中像素的均值作为阈值的分割结果
因此如何选取阈值，本文采用了逐步逼近和迭代的方法。对于某一位置的像素点在一系列投影图像中同一位置的灰度值存在一个最佳阈值，设为ｒ（ｚ，，，），首先根据某种规则得到图像的一个阚值￡（算，ｙ），然后不断的修正￡（髫，，，）直到它无限趋近于ｒ（茹，），）。对于某一位置（名，，，）的像素点的阈值分割具体步骤如下：
一１９７—
１）遍历一系列投影图案，出（墨，，，）位置像素点在不同投影光下的最大灰度值和最小灰度值，记为Ｇ（茗，ｙ）一和
Ｇ（ｚ，，，）ｍｉｎ，令初始阈值￡（互，ｙ）＝［Ｇ（ｘ，），）。。＋Ｇ（ｚ，
，
，）。。。］／２。
２）根据阈值ｆ（髫，，，）将（茗，，，）位置的像素区分为黑条纹投影和自条纹投影，分别求出不同投影光下的平均灰度值
乙（并，，，）和ｚⅣ（舅，ｙ）：（１）护板的投影友度圈
ｆｂ）平均袭度胡值法
∑
ｇ（算，，，）×Ⅳ（髫，，，）
磊＠’ｙ卜—鼍ｒ矿
磊（茗，ｙ）＝
∑ｇ（埘）×Ⅳ（髫，，，）ｄ三上Ｌ型生卫Ｌ———————————～
∑Ⅳ（埘）
Ｆ（ｚ，，）＞Ｉ（ｘ，，）
其中，ｇ（戈，ｙ）是投影图案中（戈，ｙ）位置的像素点的灰度值，Ⅳ（算，），）是（戈，ｙ）位置像素点的权重系数，本文中取，ｖ（ｚ，），）＝１．０
３）求出（石，，，）位置像素新阈值％（菇，ｙ）＝［磊（ｘ，，，）＋ｚⅣ（＊，，）＼／２０
４）若％（Ⅳ，ｙ）＝ｆ（戈，，，）或者迭代此数大于２００次时，则
结束。否则把如（石，，，）的值赋给ｔ（菇，），）。转到步骤２），循环迭
代计算。
此时的ｆ（ｚ，，，）即认为是划分（ｘ，ｙ）位置像素点在一系列投影图案中是黑（或白）条纹的最佳阈值丁（ｘ，ｙ）。遍历一系列投影图像，每一位置的像素点均可得到～个区分其为黑、白光照射的最佳阈值７Ｔ（戈，，，），根据ｒ（霄，，，）可将当前位置
的像素点进行成功的阈值分割。所有位置的像素点阈值分割
完毕，即可划分出清晰的黑、白条纹，效果较为理想。
３实验结果
电腐蚀打标机将本文提出的基于单一像素的阈值分割方法用Ｖｃ＋＋６．Ｏ编程实现。对于未喷粉的摩托车护板，
其黑白条纹的对比度较低，护板上的白条纹的灰度值与背景墙上的黑条纹的灰度值相接近甚至更低，用一般的阈值分割方法难以准确的划分出护板上的条纹，从两造成护板上无法编
（ｃ）灰度蝌望值闻值分舸法（ｄ）０Ｉ协方法
（ｃ）基于单像素平均值阈值分割
（Ｏ基于单像素选代实现离值分制
图３几种阈值分割方法处理效果比较
手为例，见图４。
由图４可以看出对于自然彩的人手，利用传统的阈值
分割方法，无法得到完全的投影条纹的二值化清晰划分，将
影响双手三维信息的获取。而采用本文所提出的基于单像素的迭代实现阈值分割法后，黑白条纹划分清晰、准确，为进
（”人手的投髟条纹灰度图
（ｂ）灰度期望值闺值法
（ｃ）基于单像素的选代实现阈值分割
图４人手的阈值分割效果
一步获取双手的三维信息奠定了良好的基础。
码，最终转不出三维点云。而采用本文提出的新方法，黑白条纹划分清晰，且能得到完整的编码结果。采用平均灰度阈
４
结论
值法、灰度期望值阈值分割法及０ｓｔｕ法与本文提出的阈值
根据基于结构光投影法的编码特点，本文提出了一种新
分割方法的效果对比图如下：
的阈值分割方法，这种方法实现简单，运算速度快，对于单一由图３可见，对于颜较深的摩托车护板，利用传统的像素点进行阂值分割，因此分割不依赖于图中其他的像素阈值分割方法，无法准确地划分出护板上的黑白条纹。而利点，抗干扰能力强，投影图案黑白条纹分割清楚，有利于进行用新提出的基于单像素迭代实现的阚值分割方法，无论是背完整准确的编码。并且采用该方法后，需要进行三维检测的景还是物体都可以得到划分清晰的黑自条纹。
物体面无需再喷白粉，对于环境光也没有特殊的要求，可以由于采用本文提出的新方法后，无需在物体表面喷白粉广泛的适用于工业检测的各个领域。由于不再喷白粉，使得后再进行测量，因此亦适用于人体、珍贵文物等的测量，以人
三维检测不仅仅可以应用于工业领域，而且可以拓展到人
一１９８—
体，珍贵文物，服饰等的检测与重构，三维检测的适用范围大大拓宽。
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［作者简介】
ostasksuspend李红岩（１９８２一），女（汉族），山东济南人。南京信
息职业技术学院软件学院助教。研究方向：计算机
视觉与图像处理。
（上接第ｌ们页）
样本３共推荐了１３次，交替提供不真实推荐，应为振动型ＢＥ；样本４共推荐了１５次，最近８次推荐中提供了２次不真实推荐，但最近两次为真实推荐，可判为ＧＥ；样本５共推荐了２０次，在最近的６次提供真实推荐，可判为ＧＥ。
客观检验：将标量可信度代入判别函数，得到结果如表３所示。
表３评估样本判别结果
将判别模型得到的客观结果与主观分析作比较，主客观判断吻合。再随机抽取任意多的样本进行检验，都可以得到主客观判断的吻合，符合判别模型提出的标准，由此证明了本文提出方案的准确性。
６结论
当前大多数网格信任研究中，一般都是通过对间接信任（或称推荐信任）设置一个权重的方法Ｈ１来尽可能降低不真实推荐造成的影响，但并未真正解决网格信任中不真实推荐的问题。本文提出的推荐信任判别模型，有别于传统方法，在分析了真实与不真实推荐两类特征基础上，建立了数学判别模型，能更加科学有效地识别出恶意推荐实体，防止推荐过程的合谋，作弊，特别是振动欺骗，从而大大提高了信任模型中对某一实体行为信任评估的准确性。本文模型计算复杂度小，程序实现简单，将
该方案作为信任筛选中间件的设计，在信任模型中将有很强的应用性和实用性。
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ｎａｔｉ佣ａｌｃｏｒ如陀ｎｃｅｏｎｓｙｓｔｅｍｓｃｉｅｎｃ髓，Ｂ培Ｉｓｌ蚰ｄ，Ｉ王ａｗ崩，Ｊ髓ｕ—ａｒｙ２００２．
［４］Ｄ撕ｄｈＩｇｒａｍ。ＡｌｌＥｖｉｄｅｎｃｅＢａｓｅｄＡｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅｆｏｒＥｍｃｉｅｎｔ，Ａｔ．
ｔａｃｋ—Ｒ鹤ｉｓｌａｆｌｔＣ０ｍｐｕ枷ｏＩｌａｌＴｍｓｔＤｉ啪ｍｉ一船ｔｉ叩ｉｎＰｅｅ
ｒ—ｔｏ
—ＰｅｅｒＮｅｔｗｏｒｌ【ｓ［Ｃ］．ＩｌｌＰｒＤｃｅｅｄｉｎ９８ｏｆｔｌｌｅＴｈｉＩｄＡ肌ｕａｌＣ彻ｆｂｒ－
ｅｎｃｅｏｎＴｍｓ￡Ｍａｎ８９ｅＩｎｅｎｔ（ｉＴｎｌｓｔ２００５），ｖｏｌｕｍｅ３４７７。ｆ心ＣＳ，
ｐａｇｅ８２７３—２８８．ｓｐｒｉｎｇｅｒ—Ｖｅｄａｇ，Ｍａｙ２００５，
［５］张书钦．对等网络中信任管理研究［Ｄ］．哈尔滨：哈尔滨工程大
学博士论文，２００５．
［作者简介］
黄文明（１９６３一），男（汉族），江苏苏州人，副教授，
主要研究领域为分布式计算、计算机网络、软件度
量、图像识别等；
曾宪立（１９８２一），男（汉族），广西责港人，硕士生，
主要研究领域为网格安全，网格计算；
覃锋（１９８２一），男（汉族）。四川射洪人，硕士生，主要研究领域为
流形学习，近红外。化学计量学。
电动钢丝刷一１９９—
豫公网安备41160202000603
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