高效RGB格雷码与相移法结合的三维重建技术

针对传统相移法在三维(3D)轮廓重建时相位展开耗时长和精度较低的问题,提出了一种新的高效率的三原色(RGB)格雷码编码方式对相位解包裹。用彩色摄像机分别拍摄经由物体高度信息调制后变形的正弦光栅图像,每幅光栅图片相移π/2;在正弦光栅灰度值最大处投射RGB格雷码对条纹定级;根据左右图像的相位展开值和双目视觉原理对左右视图进行匹配,恢复模型的3D轮廓。提出的方法在64级条纹之内将解码需要的投影条纹数量减少到3幅,测量速度和精度都有明显提高。将提出的方法应用在模型表面测量和标准球测量实验中,结果表明,提出的方法提高了重建速率且精度小于0. 03 mm。     

2维载频条纹2维窗口傅里叶变换轮廓术

为了解决3维形貌测量中单一频率光栅条纹的测量信息少、1维双频光栅两个同方向载频容易产生频率混叠及两个载频条纹测量精度不同、连续相位解包法在复杂物体相位解包所存在的问题,提出采用2维网格光栅作为空间载频光栅条纹联合2维窗口傅里叶变换的傅里叶变换轮廓术。两个载频相互垂直,减少可能的频谱混叠;应用2维窗口傅里叶变换进行频谱分析和设计带宽自动调整的滤波器分离出两个1维变形光栅条纹,在一幅变形网格光栅图像中得到两个方向光栅各自所对应的包裹相位分布;并且应用查表法解包得到真实调制相位分布。与1维单频和1维双频比较,这种技术可以获得两倍相同精度的测量信息,并能对复杂物体的相位分布进行解包。给出了详细的理论推导、计算机模拟和实验结果,证实了该方法的可行性。     

基于数字投影仪的光栅相位自校正方法

提出了一种针对数字投影仪的光栅相位自校正方法. 在基于光栅投影的主动式视觉三维测量技术中, 投影出具有标准正弦分布的光栅条纹是其关键环节之一. 对投影仪投出的光栅条纹, 应用n步相移法通过条纹图像得到其理想的相位分布, 然后根据理想相位分布和实际相位分布的映射关系, 对投影仪的光栅模式进行自校正. 实验结果表明, 经过3～5次自校正后, 投影仪投影出的光栅条纹质量有了很大的提高, 可以得到较理想的正弦分布的投影光栅.     

基于单幅光栅条纹图像的钢轨表面三维重构研究

针对光栅条纹相位测量法利用相移法提取相位时需要3幅以上的相移光栅条纹图像,使得整个重构过程复杂的问题,提出利用单幅光栅条纹图像提取相位的方法进行钢轨表面的三维重构。通过对单幅光栅条纹图像进行希尔伯特变换的方法实现相位移动。利用推导的相移公式直接求取包裹相位变化量,并解包裹得到连续相位分布。将连续相位代入相位高度映射关系,获得轨面高度分布,重构钢轨表面三维形貌。利用传统Stoilov五步相移法重构钢轨表面。通过对仿真结果的对比分析并结合实际情况,该方法能够很好地实现钢轨表面的三维重构,并且误差小于Stoilov五步相移法,运行速度较快,更适合在线检测。     

InSAR两种相位解缠算法的融合

相位解缠是合成孔径雷达（SAR）干涉测量数据处理的重要步骤之一。解缠的精度将直接影响干涉测量结果的精度,本文通过实验研究,对比分析了现有的两类主要的相位解缠算法的解缠原理、解缠思想、各自的特点及其引起误差的原因,然后结合各自的优点组成了一种效果更好的二维相位解缠算法。使用该算法解缠后的相位条纹与原始干涉相位图相位条纹的一致性非常好。     

优化的区域增长InSAR相位解缠算法

在区域增长的干涉合成孔径雷达（InSAR）相位解缠算法中,种子的选择和种子相位值的确定是之一.本文研究了优化的区域增长2维相位解缠方法,包括合适的种子选取和种子相位值的优化处理,提出了将干涉相位图中相位跳变导致的边缘曲线作为种子,通过分析边缘曲线之间的相邻关系,基于遗传算法优化种子的相位值.仿真结果表明,该算法的计算量与干涉相位图的像素点数成近似线性关系,同时由于该算法属于局部算法,可以通过并行处理进一步提高计算效率.优化的区域增长2维相位解缠算法与其他2维相位解缠算法相比较,其解缠后的相位条纹与原始干涉相位图相位条纹的一致性非常好.该算法的处理结果与最小成本网络流相位解缠法相当,但其计算量却远远小于最小成本网络流相位解缠法的计算量.     

基于双目视觉的双频光栅三维测量方法

提出一种新的三维坐标测量方法,该方法基于双目视觉、双频光栅投影、相移和三角测量等测量方法.测量系统采用两个摄像机记录投影光栅,通过分析双频投影条纹不同栅距的光栅获得两幅包裹相位图,相位去包裹后求得任一像素点的绝对相位值,结合标定双目摄像机和根据外极线约束原理实现立体匹配,最后重构出物体三维世界坐标.实验证实了该方法的可行性,并得到很好的测量结果.     

基于彩色结构光的自动编码算法

针对光栅投影三维轮廓测量中被测对象所含特性越来越复杂,提取到的细化光栅条纹存在大量断裂,导致细化条纹编码困难的问题,提出了一种基于彩色结构光的自动编码算法。设计了一种新的彩色结构光模型并且给出了其设计原理,实现了一种新的条纹自动编码算法。该算法从投影的彩色结构光栅中提取到带有颜色信息的细化光栅条纹,通过判断条纹最佳相邻的连通区域依次对其每种颜色的细化条纹进行编码,最后利用光栅模型的周期性进行组合编码得到完整图像的条纹编码。仿真实验结果表明：该彩色结构光模型设计简单,条纹自动编码算法的准确率较高,其误差能够降低将近10%,利用得到的条纹编码数据能够重建出较理想的三维点云数据模型。     

基于条纹边界编码光系统的三维分层重构技术

给出了一种基于条纹编码光的三维分层重建技术;为了提高结构编码光的抗干扰性,采用一种基于时空多帧编码的投射条纹图像,通过整合分析多帧图像不同条纹间的跳变关系得到被测物象的光栅条纹编码从而有效提高结构光的抗干扰性;采用一种新的基于组合数学的编码算法以利于条纹编码自动化;在既有文献基础上,提出新的基于条纹边界编码光的三维分层重构数学模型。实验结果证明,在3D重建方面,该技术具有较强的鲁棒性。     

误差云映射的深度融合3维重建

描述了一种应用于视频序列的3维稠密重建方法,主要针对基于多深度图恢复3维物体时存在的多对一映射重复投影问题,提出基于误差云概念的3维定点优化方法.该方法首先通过深度矫正,增加视频序列深度图的一致性;其次利用投影过滤分类算法,把所有投影点按照多对一映射的关系,以3维空间中所有不同点为类型,进行投影点依次映射,将每一点划分在各自的误差云类中以求得投影点与3维点的对应关系;随后采用空间高斯分布求出每个误差云所恢复出来的点坐标.最后通过多边形技术对恢复的点云数据进行网格化,使其重建出精确的目标物体或场景的3维轮廓.从实验结果可以观察到,本文3维重建方法可以有效减少深度图融合多对一映射重复投影问题所带来的负面影响,使重建结果更加接近于真实物体,达到较好的效果.     

利用共轭梯度法重建三维物体表面算法的研究

通过立体视觉方法能得到一些分散点处表面信息,根据这些分散点处三维表面信息,可对三维表面进行重建,文中主要讨论利用共轭梯度法重建三维物体表面的算法。     

三维物体的形态图表达方法

三维物体的表达方法是计算机视觉中的关键问题之一，现有的各种三维物体表达方法虽然在各自的识别中得到应用，但都存在各自的局限性，用形态图表达三维物体是一种以视点为中心的表达方法，由于它列举了一个物体所有可能的“定性”形象，即它可使用最少的二维投影线图（特征视图）来表达一个完整的三维物体，因此使三维物体识别转化为2D与2D的匹配，该文首先定义了二维线图拓扑结构等价的判别准则，然后给出了构造透明物体形态图的方法，最后根据拓扑结构等价准则来得到不透明物体的形态图和特征图，并用圆锥与圆柱相交的实例进行了验证。     

三维地形地物融合方法研究与应用

为了提高大比例尺下的三维地形与地物融合效果,提出了一种新的地形地物融合方法。该方法利用三维地物的底面是平面这一特点,在统一坐标框架下,对地形数据进行预处理,消除了影响地形地物融合的高程点,再利用Delauney三角网算法生成TIN模型模拟地形。预处理过程修正了影响融合效果的高程点数据,提高了融合效果,同时减少了原始地形数据的数据量,从而提高了构建TIN模型的效率。结果表明,该方法能较好地实现三维地形地物的融合。     

基于形态及受约束结构的三维物体建模方法

文中提出一种基于物体形态及受约束结构的三维物体建模方法,该方法利用具有透视不变性的三维结构来表达物体的各个形态。利用该表达方法可以使机器视觉系统在用单幅灰度图像识别物体时,在模型索引阶段避开求解物体位姿、摄像机参数、特征对应等复杂问题,从而实现先索引后匹配的识别策略,提高识别物体的实时性。文中首先论述了透视不变性和具有透视不变性的受约束结构的基本概念;其次,给出了用受约束结构进行三维物体建模的一般方法和应用实例;最后,指出了这种方法的不足和进一步的研究方向。     

三维物体识别研究进展

出于工业和医疗等领域大量现实应用的需要,如今三维物体识别已成为一个很活跃的研究领域。一般来说,三维物体识别系统可以通过两个阶段的处理来完成三维物体的识别和定位,首先用传感器获取的场景输入数据来得到场景的表达;然后将它与数据库中存储的物体表达相匹配。为了推动该领域研究进一步发展,因而对近１０ａ年中该识别过程中必须解决的感传器类型、三维物体表达方法和匹配策略等３个方面问题的研究成果进行了综述,对主要方法进行分类和总结;并提出了一些三维视觉系统中还需要深入研究的问题,包括对所研究物体形状的限制、复杂背景的影响和表达以及识别中的“整体和局部”的矛盾等。     

3D Object Recognition in Cluttered Environments by Segment-Based Stereo Vision

We propose a new method for 3D object recognition which uses segment-based stereo vision. An object is identified in a cluttered environment and its position and orientation (6 dof) are determined accurately enabling a robot to pick up the object and manipulate it. The object can be of any shape (planar figures, polyhedra, free-form objects) and partially occluded by other objects. Segment-based stereo vision is employed for 3D sensing. Both CAD-based and sensor-based object modeling subsystems are available. Matching is performed by calculating candidates for the object position and orientation using local features, verifying each candidate, and improving the accuracy of the position and orientation by an iteration method. Several experimental results are presented to demonstrate the usefulness of the proposed method.     

3D object segmentation using B-Surface

3D object segmentation is important in computer vision such as target detection in biomedical image analysis. A new method, called B-Surface algorithm, is generated for 3D object segmentation. An improved 3D external force field combined with the normalized GVF is utilized. After the initialization of a surface model near the target, B-Surface starts to deform to locate the boundary of the object. First, it overcomes the difficulty that comes from analyzing 3D volume image slice by slice. And the speed of B-Surface deformation is enhanced since the internal forces are not needed to compute in every iteration deformation step. Next, the normal at every surface point can be calculated easily since B-Surface is a continuous deformable model. And it has the ability to achieve high compression ratio (ratio of data to parameters) by presenting the whole surface with only a relatively small number of control points. Experimental results and analysis are presented in this paper. We can see that the B-Surface algorithm can find the surface of the target efficiently.     

基于视景仿真的3D购物系统

目前大多数的购物网站均呈现千篇一律的方式,无法像现实超市那样给消费者提供一种购物环境,实现文化、心理上的满足和享受．为了弥补以上缺陷,我们考虑将目前最先进的视景仿真技术和信息管理技术融合在一起。基于OSG技术构建3D商业环境及视景漫游、完成基于3D图形界面的购物操作流程．     

工程三视图的三维恢复

本文在总结边界表示法（ＢＲ）的结构式立体几何表示法（ＣＳＧＲ）重建三维图形的基础上，提出了一种基于两者结合的三维重建方法。采用ＢＲ方法，把工程图纸的二维矢量化信息作为原始数据，逐步恢复三维点，三维边，面及ＣＳＧＲ意义下的基元体。采用ＣＳＧＲ方法，组合基元体，最终生成复合体，重建三维图形。算法以多面体为研究对象，在ＷＩＮＤＯＷ５３．０环境下实现。