1、一种基于编码结构光的三维重建方法，其特征在于：所述三维重建方法包括以 下步骤：

1)、向待测物投射结构光，摄像机捕捉经待测物调制的图像；

2)、进行光模板匹配，包括以下步骤：

(2.1)、光条边界的定位：

待检测的光模板为一维条纹编码，沿着图像的每个列扫描，对每个像素点的 各个通道用一维列算子进行预处理，确定灰度变化强烈的像素点为候选边缘点， 在图像每一列上以候选边缘点为中心，选取一定大小的区域，其最大值不超过光 条宽度的1/2，搜索局部领域的步骤如下：(2.1.1).初始化候选边缘点作为一区域中心zi，j；

(2.1.2).沿列方向搜索，将z1-k，j，zi+k，j像素颜色空间转成色调、亮度和饱和度 (HIS)空间；

(2.1.3).增加新的点到这个区域，只要满足与相邻像素点的色调值差不超过 设定的阈值H

h＝|zi±k，j，h-zi±k±1，j，h|(1)

h是两个像素色调的差值，zi±k，j，h表示第i±k行j列像素的色调值；经算子处理后， 像素点的三通道灰度值为Gij，局部区域三通道灰度值之和的最大值的像素点定义 为边界点；

$\max \left(E\right)=\underset{j=1}{\overset{C}{\Sigma }}{G}_{\mathrm{ij}}(C=3)---\left(2\right)$E为算子处理后像素点灰度值之和的最大值；

(2.2)、光条匹配：采用颜色聚类的方法建立颜色匹配特征向量，对图像颜色 和投射颜色进行比较，定义色彩特征向量与聚类中心的欧式距离来分配候选光条 红绿蓝白颜色；

不同的颜色群集聚在特定的RGB空间区域，通过样本点训练颜色群的聚类 中心，然后用点到点的距离来匹配光条颜色；

Dik＝d2(Pi，Ck)(k＝1，2，3，4)   (3)

Dik是两点距离的平方，Pi是光条中心像素的RGB特征向量，Ck是颜色聚类中心， d(x，y)是x，y两点之间距离；设D＝min(Dik)，那么光条颜色的分配按照(4)式进行：

sc＝{k  if D＝＝Dik(k＝1，2，3，4)  (4)

sc表示光条颜色；

分配好颜色后，每三条相邻的光条颜色组成一个码字si，找出每个码字在整 个序列的位置就是解码；光条坐标值xi定义为：

$x_i=\mathrm{DdBS}\left(s_i\right)+\frac{1}{4}(j-1)---\left(5\right)$DdBS(si)表示直接解码第j帧光模板子序列si的坐标位置；

3)、利用已经标定好的系统参数进行待测物的三维重建，具体过程为：

标定好的转换矩阵参数确定了空间点坐标和它的图像坐标点的关系，从特征 点的图像坐标恢复空间三维坐标；拍摄经调制的图像，经图像处理后获取图像坐 标计算得出理想归一化坐标(x，y)，摄像机坐标系下空间点和空间存在如 下的关系：$\left[\begin{array}{c}{X}_c\\ Y_c\\ Z_c\end{array}\right]=R\left[\begin{array}{c}{X}_w\\ Y_w\\ Z_w\end{array}\right]+t=\left[\begin{array}{c}{r}_1\\ r_2\\ r_3\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}{X}_w\\ Y_w\\ Z_w\end{array}\right]+\left[\begin{array}{c}{t}_1\\ t_2\\ t_3\end{array}\right]---\left(6\right)$定义Xc＝xZc，Yc＝yZc，带入(6)得：

$\left[\begin{array}{c}{\mathrm{xZ}}_c\\ {\mathrm{yZ}}_c\\ Z_c\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}{r}_1\\ r_2\\ r_3\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}{X}_w\\ Y_w\\ Z_w\end{array}\right]+\left[\begin{array}{c}{t}_1\\ t_2\\ t_3\end{array}\right]---\left(7\right)$消去Zc，化简得：

$\left[\begin{array}{c}{\mathrm{xt}}_3-t_1\\ {\mathrm{yt}}_3-t_2\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}{r}_1-{\mathrm{xr}}_3\\ r_2-{\mathrm{yr}}_3\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}{X}_w\\ Y_w\\ Z_w\end{array}\right]---\left(8\right)$通过光条解码求出xd坐标值，得：

$x_d{m}_{24}-m_{14}=[m_1-x_d{m}_2]\left[\begin{array}{c}{X}_w\\ Y_w\\ Z_w\end{array}\right]---\left(9\right)$结合(8)式、(9)式得：

$\left[\begin{array}{c}{\mathrm{xt}}_3-t_1\\ y{t}_3-t_2\\ x_d{m}_{24}-m_{14}\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}{r}_1-{\mathrm{xr}}_3\\ r_2-{\mathrm{yr}}_3\\ m_1-x_d{m}_2\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}{X}_w\\ Y_w\\ Z_w\end{array}\right]---\left(10\right)$将(10)式写成矩阵AX＝B形式，其中X＝(xw，Yw，Zw)，则方程线性最小二乘解为：

X＝(ATA)-1ATB       (11)

X即是由二维图像通过三维计算得到的世界坐标。

2、如权利要求1所述的基于编码结构光的三维重建方法，其特征在于：在所述步 骤2.1)中，聚类中心的搜索方法为：

(2.1.1).初始化K＝4，红、绿、蓝、白色彩类，初始化K个群的中心；

(2.1.2).把每个样本点分配给离群中心距离最小的群；

(2.1.3).K群中的质心点成为新的聚类中心；

(2.1.4).重复步骤2和3直到所有点都趋向稳定地聚集。

3、如权利要求1或2所述的基于编码结构光的三维重建方法，其特征在于：在所 述步骤3)中，系统参数包括摄像机参数和投影仪参数，标定方法包括以下步骤：

3.1)、摄像机标定过程：

采用二维标定模板，标靶为标准的黑白棋格组成，特征点为棋格的点组成， 摄像机拍摄不同位置的多幅图像，对所述多幅图像选择格子角点作为特征点，采 用平面标定法对摄像机进行标定，得到摄像机内参数标定K，并得到均值焦距f； 其特征在于：所述标定方法还包括：3.2)、投影仪标定过程：

通过编码产生的光模板投影到共同标靶上，黑白方格角点作为定位点，利用 在摄像机标定中获取的图像，同时提取黑白方格角点图像坐标，生成世界坐标；

投射单一白色光模板时，直接提起A1，B1两角点的图像坐标(uA，uA)，(uB，vB)， 以及世界坐标为(XA，YA，ZA)，(XB，YB，ZB)，求直线Li和L的交点，得到Pi点的图像坐标， 如P1点的图像坐标为(uP，vP)，世界坐标定义为(Xp，XP，Zp)，因为A1，B1，P1三点共面， 所以Zp＝ZA＝ZB，根据交比不变性，得到，$\frac{X_A-X_P}{X_A-X_B}=\frac{v_A-v_P}{v_A-v_B},$ $\frac{Y_A-Y_P}{Y_A-Y_B}=\frac{u_A-u_P}{u_A-u_B}---\left(12\right)$令

${\lambda }_x=\frac{v_A-v_P}{v_A-v_B},$ ${\lambda }_y=\frac{u_A-u_P}{u_A-u_B}---\left(13\right)$由(12)、(13)式得：

$\left\{\begin{array}{c}{X}_p=X_A+{\lambda }_x(X_B-X_A)\\ Y_p=Y_A+{\lambda }_y(Y_B-Y_A)\\ Z_P=Z_A=Z_B\end{array}\right.---\left(14\right)$λx，λy分别表示X和Y方向的交比系数，(Xp，YP，Zp)表示光条边缘特征点的世界坐 标。

4、如权利要求3所述的一种基于编码结构光的标定方法，所述标定方法包括以下 步骤：在所述步骤3.2)中，投影仪模型的建立过程为：

由投影仪坐标xd和世界坐标Xw建立模型如下：

$\gamma \left[\begin{array}{c}{x}_d\\ 1\end{array}\right]=\left[\begin{array}{cc}{m}_1& m_{14}\\ m_2& m_{24}\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}{X}_w\\ Y_w\\ Z_w\\ 1\end{array}\right]=\left[\begin{array}{cccc}{m}_{11}& m_{12}& m_{13}& m_{14}\\ m_{21}& m_{22}& m_{23}& m_{24}\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}{X}_w\\ Y_w\\ Z_w\\ 1\end{array}\right]---\left(15\right)$γ是任一尺度因子，消除γ，变换(15)式得到：

$\frac{m_1{\left[\begin{array}{ccc}{X}_w& Y_w& Z_w\end{array}\right]}^T+m_{14}}{m_2{\left[\begin{array}{ccc}{X}_w& Y_w& Z_w\end{array}\right]}^T+m_{24}}=x_d---\left(16\right)$利用(16)式构造以mik为未知数的齐次线性方程组，然后通过奇异值分解求解投影 仪参数；

建立简化透视交比不变性几何模型，假设空间点A、B、C位于同一条直线L 上，以B为参考点，位置比率定义为：

PR(A，B，C)＝AB/AC    (17)

同理，A′、B′、C′是在透视中心O作用下，对应点A、B、C的成像点，并且位于 同一点直线L1上，图像坐标上的位置比率为：

PR(A′，B′，C′)＝A′B′/A′C′   (18)

根据透视几何原理的交比不变性，得到：

PR(A，B，C)＝PR(A′，B′，C′)     (19)

在图像中点A′、B′、C′也是位于同一直线L′上。

提取光模板中特征点的图像坐标，根据(19)式求出参考点B的世界坐标，建 立空间三维到一维坐标之间的映射关系来标定投影仪。