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申请/专利权人：合肥工业大学

摘要：本发明涉及一种用于相位估计网络训练的数据集生成方法，包括采用结构光三维扫描仪向平面投射相移条纹图，并拍摄相移条纹图存储为参考图；收集获取双目立体匹配数据集，并用参考图替换其右图后，确定落在左图每个点的最终条纹强度，生成训练图片；根据参考图计算出包裹相位，并根据视差映射得到某点的相位标签值；结合训练图片和相位标签值合成单目结构光数据集；本发明通过利用现有的双目立体匹配数据集合成出单目结构光数据集的图像，且该数据集训练得到的深度学习模型可泛化于真实场景之中，其效果优于传统的三步相移算法，并且与使用真实数据集训练得到的模型精度相当。

主权项：1.一种用于相位估计网络训练的数据集生成方法,其特征在于：包括以下步骤，S1、采用结构光三维扫描仪向平面投射相移条纹图，并拍摄相移条纹图存储为参考图；S2、收集获取双目立体匹配数据集，并用参考图替换其右图后，确定落在左图每个点的最终条纹强度，生成训练图片；其中，所述S2中双目立体匹配数据集包括左图、右图和左视差图，以及表面法线图和表面反射率图；所述S2中确定落在其左图每个点的最终条纹强度的步骤包括，S21、根据双目立体匹配数据集的左视差图，建立左图与条纹图之间点对点的对应关系，即将左图某点的横坐标值减去该点的视差值，作为某点在参考图上的横坐标，进而获取落在某点的初始条纹强度；S22、根据条纹强度与深度的平方成反比的关系对得到的某点初始条纹强度进行衰减，得到衰减后的第一条纹强度；其中，某点的深度根据视差值、基线距离和焦距进行获取；S23、获取某点在相机坐标系下的坐标，得到某点距离投影仪坐标之间的方向向量，将某点的方向向量和表面法向量做内积，且与第一条纹强度乘积得到第二条纹强度；S24、将第二条纹强度与某点的反射率乘积，得到最终条纹强度；所述S24中得到落在某点的最终条纹强度的公式为； 其中，I为目标图像素强度，x,y为横纵坐标，q为系数，用以控制添加环境光的比例，取值范围为0到1；α为反射率，为该点的表面法向量，If为上述保存的条纹图的像素强度，d为该点的视差值，Z为该点的深度，BF分别为基线长度和焦距，Il为双目数据集中左图的像素强度，为在相机坐标系下，该点到投影仪的方向向量；S3、根据参考图计算出包裹相位，并根据视差映射得到某点的相位标签值；S4、结合训练图片和相位标签值合成单目结构光数据集。

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