本文介绍了一项关于基于多信息融合和离散小波变换的阴影提取方法的研究，该研究由Bo Shi、Ziji Ma、Jianwei Liu、Xuefeng Ni、Weichu Xiao和Hongli Liu等人共同完成，并于2022年发表在《IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement》期刊上。该研究的主要目标是解决条纹投影轮廓测量（Fringe Projection Profilometry, FPP）中的阴影遮挡问题，提出了一种新的阴影提取方法，以提高阴影分割的准确性和抗干扰能力。

研究背景

FPP是一种广泛应用于增材制造、生物医学和逆向工程等领域的表面结构光技术。然而，由于相机和投影仪之间的位置和角度关系，阴影遮挡问题一直是FPP技术中的一个难题。阴影区域无法被条纹图案覆盖，容易引入误差，因此需要准确识别并去除阴影区域。现有的阴影提取方法主要依赖于光强图像或调制图像的二值化操作，但这些方法在阴影阈值的确定上存在局限性，尤其是在复杂表面和低反射率物体上表现不佳。

研究方法

本研究提出了一种基于二维离散小波变换（2D-DWT）的阴影提取方法（SE-DWT），并通过多信息融合策略提高了阴影分割的准确性。具体步骤如下：

1. 多信息融合策略：传统的阴影提取方法仅依赖于背景图像（BK图像），而本研究提出了多信息融合策略，不仅融合了BK图像的特征，还融合了水平和垂直方向的包裹相位图（wrapped phase map）特征。通过多信息融合，阴影区域的定位和识别更加准确。

2. 离散小波变换：由于阴影区域在相位图上表现出高频特性，本研究将阴影提取问题转化为相位图的频率分析问题。通过二维离散小波变换，将相位图分解为多个频率分量，从而提取出离散的阴影区域。

3. 自适应阴影阈值确定：通过分析离散阴影区域的光强分布，动态确定阴影阈值，并使用该阈值对BK图像进行二值化操作，最终得到连续的阴影掩膜。

实验结果

实验结果表明，该方法能够在不同亮度、对比度和投影角度下动态调整阴影阈值，并获得准确的阴影掩膜。与现有的Otsu、KSW和AT方法相比，SE-DWT方法在阴影提取的准确性和稳定性上表现更优。特别是在复杂表面和低反射率物体上，SE-DWT方法能够有效分离阴影区域，显著提高了3D重建的质量。

研究结论

本研究提出了一种基于多信息融合和离散小波变换的阴影提取方法，能够有效解决FPP技术中的阴影遮挡问题。该方法通过多信息融合策略和频率分析，显著提高了阴影分割的准确性和抗干扰能力。实验结果表明，该方法在不同环境下具有较高的适应性和稳定性，能够为复杂表面和低反射率物体的3D重建提供更高质量的阴影掩膜。

研究亮点

1. 多信息融合策略：通过融合BK图像和相位图的多重特征，显著提高了阴影提取的准确性。
2. 频率分析：将阴影提取问题转化为相位图的频率分析问题，减少了对光强域的依赖，提高了方法的抗干扰能力。
3. 自适应阴影阈值：通过分析离散阴影区域的光强分布，动态确定阴影阈值，确保了阴影提取的准确性和稳定性。

研究意义

该研究不仅为FPP技术中的阴影提取问题提供了新的解决方案，还为复杂表面和低反射率物体的3D重建提供了技术支持。未来，研究者计划探索深度学习在阴影提取中的应用，以进一步提高方法的性能。