一种基于条纹扫描的结构光三维信息获取方法*

提出一种基于结构光的三维信息获取方法,利用投影仪向物体投射黑色条纹,移动的条纹扫描整个物体,根据条纹在物体上的变形来估计物体的三维形状,实现了三维信息的获取。该方法仅使用投影仪和数码相机等简单设备,实现简单快速,精度相对比较高,适用范围广,可扩展性强。     

基于平面的便携式结构光系统柔性标定方法

对于便携式结构光系统, 该系统必须适合方便使用. 因此, 针对该系统的标定方法也必须采用方便且便宜的设备, 诸如具有两个或三个正交平面或者需要额外固定措施的一些设备则不宜采用. 同时针对快速三维获取的目的, 应该采用估计便携式结构光系统投影矩阵的方法. 本文针对便携式结构光系统的上述应用需求, 提出了一种基于平面的便携式结构光系统柔性标定方法. 该方法需要一个标定模板和一个参考模板. 标定模板被固定在一个平面上, 而参考模板则通过LCD投影仪被投射到该平面上. 通过交比和极几何约束, 可以获得分别对投影仪和相机的世界坐标系和图像坐标系的点对应坐标. 通过这些点对应坐标, 即可完成整个系统的标定. 实验结果表明该方法具有很高的准确性和鲁棒性．     

基于伪随机阵列和正弦光栅的结构光标定

针对投影仪-摄像机结构光系统标定精度低的问题,提出一种基于伪随机阵列与正弦光栅结合的标定算法。该方法直接对标定板角点进行编码,根据角点在不同坐标系下的点对关系求解系统参数,提高了传统的编码精度和结构光系统标定精度。在正弦光栅条纹中心处投射伪随机阵列,根据伪随机阵列窗口的唯一性和相移法可求出正弦光栅的真实相位;分别在水平和竖直方向投射正弦光栅,根据不同方向的真实相位值形成对标定板角点的唯一编码;根据编码值获得标定板角点在投影仪像平面、摄像机像平面和世界坐标系下对应点集,根据相机标定算法可得到投影仪、相机的内外参数。该方法直接对标定板角点高精度编码,求解世界坐标点和像素坐标点的对应关系,仅需要普通棋盘格标定板可实现高精度标定。实验结果表明最大反投影残差为0.7像素,棋盘格角点重建均方差为0.08 mm。     

双目立体视觉和编码结构光相结合的三维重建方法

提出了一种双目立体视觉和编码结构光相结合的三维重建方法。为了降低单纯双目立体视觉方法中稠密对应点匹配问题的复杂度,同时回避单纯编码结构光法中的投影仪标定难题,该方法将编码结构光条纹带来的空间约束引入双目立体视觉方法中。实验实现了物体表面的重建,且算法复杂度和实现难度较低。     

基于彩色圆形标记投射的投影仪标定方法

提出了一种新的用于单相机单投影仪结构光三维重建系统的投影仪标定方法。该方法首先使用投影仪将便于辨识的彩色圆形标记投射到标定板上,再使用相机采集含有圆形标记的标定板图像,通过彩色图像分割和椭圆检测,从采集的图像中提取出用于投影仪标定的圆形标记的特征信息,然后利用已标定的相机模型反向投影求解出圆形标记中心的世界坐标,最后根据光路可逆原理,将投影仪看作是逆光路的摄像机,用标定相机的方法对投影仪进行标定。实验表明,该方法不使用特殊的标定设备便可完成投影仪的标定,并达到与同类方法相当的精度,因而具有实用性。     

基于双色反射模型的彩色结构光颜色识别的研究

为了快速准确地识别出彩色结构光系统中的投射光颜色信息,该文提出了基于双色反射模型的投射光颜色识别算法.首先通过对数码相机和投影设备进行色度标定,以消除两者之间的耦合性差异;接着通过估计物体三颜色通道光谱反射率以及分离镜面反射成分和漫反射成分,来修正物体本身颜色和镜面反射对投射光源颜色的影响.实验结果表明,该文提出的投射光颜色识别算法对于双色反射模型条件下的彩色结构光颜色识别具有鲁棒性高、计算速度快、识别准确度高等优点.     

基于投影二维平面靶标的投影仪现场标定方法研究

投影仪的标定是结构光三维视觉测量系统应用的基础。提出了一种利用投影二维平面靶标对投影仪进行现场标定的新方法。与传统的投影仪标定相比,该方法不需要精密的标定设备,提高了标定精度,简化了标定过程,能够满足现场不断变换的要求。实验证明:该标定方法获得的结果较准确,方法简便易行,能够满足现场不断变化的测量需求。     

结构光三维测量系统的建模与标定

改进了结构光三维测量系统的数学模型,将投影仪的内外部参数引入其中,并在该模型的基础上采用了一种投影仪标定的新方法.为了提高黑白摄像机在暗区的对比度用红/蓝棋盘代替了黑/白棋盘.将投影仪看作是摄像机的倒置,统一了标定摄像机和投影仪的方法.在3dMA×仿真环境下分别标定了摄像机和投影仪,标定实验的相对误差小于0.32%.利用已经标定的结构光三维测量系统进行重构仿真实验,测量误差小于0.136mm.     

结构光测量系统的投影仪标定方法研究

传统单目视觉结构光测量系统通过解相位间接计算被测物的高度信息,系统约束性过强、不易操作、且标定精度较低.将双目立体视觉原理引入单目结构光视觉测量系统,根据投影仪图像坐标和摄像机图像坐标的对应关系,将投影仪当作一个逆向的相机,建立了投影仪模型,使用成熟的相机标定算法对投影仪进行标定.再配合四步相移法和基于多频外差原理的时域相位展开法,实现条纹图像的快速精确解相位.相对于传统的单目视觉结构光测量系统,本方法具有单目视觉系统操作简单、鲁棒性强的特点,同时也可以达到双目视觉测量的精度.实验结果表明,这种方法的投影仪标定精度达到了实际应用的要求.     

基于投影仪和摄像机的结构光视觉标定方法

为实现基于投影仪和摄像机的结构光视觉系统连续扫描,需要计算投影仪投影的任意光平面与摄像机图像平面的空间位置关系,进而需要求取摄像机光心与投影仪光心之间的相对位置关系。求取摄像机的内参数,在标定板上选取四个角点作为特征点并利用摄像机内参数求取该四个特征点的外参数,从而知道四个特征点在摄像机坐标系中的坐标。利用投影仪自身参数求解特征点在投影仪坐标系中的坐标,从而计算出摄像机光心与投影仪光心之间的相对位置关系,实现结构光视觉标定。利用标定后的视觉系统,对标定板上的角点距离进行测量,最大相对误差为0.277%,表明该标定算法可以应用于基于投影仪和摄像机的结构光视觉系统。     

基于一维标定物的多摄像机标定

一维标定物是由三个或三个以上彼此距离已知的共线点构成的. 现有文献指出只有当一维标定物做平面运动或者绕固定点转动时，才能实现摄像机的标定. 本文的研究结果表明，当多个摄像机同时观察作任意刚体运动的一维标定物时，则该摄像机组能被线性地标定. 本文给出一种线性标定算法，并使用最大似然准则对线性算法结果进行精化. 模拟实验和真实图像实验都表明本文的算法是有效可行的.     

Surround structured lighting: 3-D scanning with orthographic illumination

This paper presents a new system for rapidly acquiring complete 3-D surface models using a single orthographic structured light projector, a pair of planar mirrors, and one or more synchronized cameras. Using the mirrors, we project structured light patterns that illuminate the object from all sides (not just the side of the projector) and are able to observe the object from several vantage points simultaneously. This system requires that projected planes of light to be parallel, so we construct an orthographic projector using a Fresnel lens and a commercial DLP projector. A single Gray code sequence is used to encode a set of vertically-spaced light planes within the scanning volume, and five views of the illuminated object are obtained from a single image of the planar mirrors located behind it. From each real and virtual camera we recover a dense 3-D point cloud spanning the entire object surface using traditional structured light algorithms. A key benefit of this design is to ensure that each point on the object surface can be assigned an unambiguous Gray code sequence, despite the possibility of being illuminated from multiple directions. In addition to presenting a prototype implementation, we also develop a complete set of mechanical alignment and calibration procedures for utilizing orthographic projectors in computer vision applications. As we demonstrate, the proposed system overcomes a major hurdle to achieving full 360° reconstructions using a single structured light sequence by eliminating the need for merging multiple scans or multiplexing several projectors.     

传统相机标定方式的自动标定方法

摄像机标定技术是从二维平面图像中获得三维信息的关键步骤,摄像机的标定精度对保证系统测量精度有着至关重要的作用。提出了一种基于传统相机标定方式的自动标定方法。采用带有区域标记点的改进标定模板获取标定图像序列。利用边缘检测技术,确定特征点检测区域。根据摄像机透视投影模型,对摄相机进行线性标定,再进行非线性修正,得出摄像机各参数。实验结果表明,改进的标定方法具有更快的检测速度,稳定性好,鲁棒性高,使传统相机标定过程实现了自动化。     

基于二值几何编码图案的高精度结构光系统参数标定方法研究

该文提出了一种基于空间编码图案的结构光系统参数标定方法。与传统的基于棋盘格图案标 定策略不同的是,该文采用结构光编码图案实现了系统的高精度标定,具体实施步骤包括：(1)根据编码图案的几何分布特性提出了一种编码特征点检测算子,基于检测出的编码特征点构建拓扑结构,利 用仿射变换原理及双线性插值算法提取出编码几何元素图像;(2)将几何元素识别转化为监督分类问题,通过采集大量训练样本训练卷积神经网络,实现编码元素的准确识别和解码过程;(3)利用射影变 换原理建立相机像平面与投影机像平面之间的对应关系,利用此对应关系将标定板上棋盘格角点在相机像平面上的坐标转换至投影机像平面,最终实现了对相机和投影仪内外部参数的同时标定。标定结果显示,该方法对投影仪的标定重投影误差不超过 0.3 像素;三维重建实验结果显示,与传统标定方法相比,该文方法能够显著提升系统的标定和三维重建精度。     

Auto‐calibration of a projector–camera stereo system for projection mapping

Standard camera and projector calibration techniques use a checkerboard that is manually shown at different poses to determine the calibration parameters. Furthermore, when image geometric correction must be performed on a three‐dimensional (3D) surface, such as projection mapping, the surface geometry must be determined. Camera calibration and 3D surface estimation can be costly, error prone, and time‐consuming when performed manually. To address this issue, we use an auto‐calibration technique that projects a series of Gray code structured light patterns. These patterns are captured by the camera to build a dense pixel correspondence between the projector and camera, which are used to calibrate the stereo system using an objective function, which embeds the calibration parameters together with the undistorted points. Minimization is carried out by a greedy algorithm that minimizes the cost at each iteration with respect to both calibration parameters and noisy image points. We test the auto‐calibration on different scenes and show that the results closely match a manual calibration of the system. We show that this technique can be used to build a 3D model of the scene, which in turn with the dense pixel correspondence can be used for geometric screen correction on any arbitrary surface.     

一种新的相位法三维轮廓测量系统模型及其标定方法研究

传统相位法三维轮廓测量系统, 对摄像机和投影装置位置关系要求严格, 难以精确校准, 系统的标定工作操作繁杂, 且精度不高. 针对这个问题, 将传统的相位法测量系统中的相位－高度转换关系推广到三维空间中, 建立新的相位法系统模型. 基于新的系统模型, 提出一种快速标定方法. 新系统对摄像机和投影装置并无任何严格的平行、垂直或相交的要求, 在标定过程中, 对标定面的位置也没有严格的要求. 实验表明, 系统结构易于实现, 标定方法简单有效, 提高了系统标定的可操作性以及标定速度, 系统标定时间在2分钟以内, 系统的测量精度较传统方法有较大提高.