利用Helmholtz互易原理由两对图像重建物体三维表面

针对利用Helmhohz互易原理由一对图像重构三维表面时存在计算时间长、显示质量不高的问题,提出一种利用上下对、左右对图像重建三维物体表面的高效算法.利用其中一对图像的匹配结果分割另一对图像的外极线,将整个外极线的匹配问题转化为相应子段的匹配问题,并交错地递归这种处理过程;引入不要求端点匹配的动态规划匹配算法实现子段对应,并分段重构物体=三维表面的点.实验结果表明,与单对图像重构算法相比,该算法能够大幅度地缩小动态规划算法的搜索范围,使得重构速度提高了一个数量级;通过上下、左右方向扫描线恢复三维表面点并大约增加0.5倍的重构点数量,使得表面显示质量得到明显提高.     

基于编码结构光的物体表面点云获取算法

为了解决基于结构光的三维重建中摄像机观测条纹与投影仅模式之间的匹配问题,提高点云数据的精度,采用De Bruijn序列对结构光进行编码,基于全局优化思想对条纹边界进行最优邻域匹配(BN-Matching),并针对结构光图像的特点和用途提出了边界检测算法.该编码方法结合时分多路复用与空间邻域两种编码的思想,对物体表面的连续性和单调性不作限制.实验结果表明,边界检测及匹配算法有较强的鲁棒性,获得的点云数据能够满足后续三维表面重建的要求.     

一种点云数据获取的编码结构光方法研究

介绍了采用De Bruiin序列对结构光进行编码,基于全局优化思想对条纹边界进行最优邻域匹配,利用增加约束的动态编程遍历最优匹配路径网格得到最优匹配路径;对畸变条纹图像进行颜色校正,提高了边界检测的准确率.该编码策略解码简单,匹配算法能取得较好效果,得到的点云数据精度能够达到三维表面重建的要求.     

基于TMS320DM642的三维物体表面测量系统

提出一种基于DM642的嵌入式三维物体表面测量系统.该系统应用结构光原理,使用DSP/BIOS嵌入式系统生成相应的编码条纹,控制并实现编码条纹的投影、采集图像以及相位解调和点云数据的计算.实验证明,基于DM642的嵌入式三维物体表面测量系统能很好的实现三维信息的采集及测量任务.     

基于双目结构光视觉的煤流量测量研究

在常规的双目视觉系统中,常用的加速稳健特征和尺度不变特征转换匹配算法对图像质量要求高,针对煤炭这种颜色纹理比较单一的场景应用时容易失效,且需要消耗大量的计算资源,难以保证实时性;激光雷达在进行煤流量测量时,有效视场范围较小,对应的测量点数较少,扫描频率也较低,在带式输送机运行速度较快时,精度会大幅降低。针对上述问题,提出一种基于双目结构光视觉的煤流量测量方法,将线结构光引入双目视觉系统,利用线结构光的约束,将图像特征点匹配简化成左右2幅图像行之间的匹配。在保证双目系统相机光轴平行度的基础上,采用对应行匹配计算三维坐标点,提高采样频率和分辨率,进而提高煤流量测量精度,降低测量系统对光照和环境的依赖。点云获取：利用线结构光凸显煤料截面曲线,提取煤料截面中心线的图像坐标,利用双目相机获取左右煤料截面线结构光图像,建立双目结构光三维重建模型,左右图像中心线坐标构成匹配点对参与计算煤料截面三维坐标,实现点云的实时获取。煤流量计算：利用空载胶带截面点云和负载胶带截面点云,结合获取煤料点云,利用微元法对煤料三维点云进行采样,分别利用均匀网格化法和三角网格化法求取单位时间内的煤料体积,实现带式输送机煤...     

基于面结构光几何关系的三维数字化研究*

为降低颜色串扰对提取结构光图像特征的影响,通常将多像素条纹细化为单像素线条,但降低了重建图像空间分辨率。针对这一问题,设计一个基于面结构光几何关系的三维数字化系统,并提出一种以面结构光投影仪像素为单位的特征提取与匹配新方法。首先,投影仪向被测物体投射设计好的面结构光,为被测物体增加有效特征,双目摄像机捕获被测物体两张图像,设置阈值滤除图像背景、去除噪声,提高图像质量;然后,基于单位投影像素提取特征点,充分利用投影图像的全像素空间,使得特征点采样密度提高,根据特征点间的几何关系进行匹配,提高计算效率;最后,根据三角测量原理将特征点图像坐标转换成世界坐标,形成高密度点云;在Geomagic Studio 2013平台上对被测物体进行三维重建,获得高质量的三维重建模型,实验结果达到了预期效果。     

手持线激光扫描视频三维重建中的运动线提取算法

为解决目前三维扫描设备结构复杂、价格偏高、操作繁琐等问题,设计一种利用手持线激光运动扫描物体的视频三维重建方案,并针对视频中运动激光平面提取的难点问题,提出有效的解决方法。该方法基于每个像元邻近时刻视频帧中灰度信息的变化序列,内插出激光条纹边界过该像元的时刻,使用时间空间变换方法求解过每个像元的激光条纹所处的光平面,再利用结构光测量原理逐像素获取扫描物体表面的三维结构信息。使用该方法实现的视频激光扫描,可以方便地对多次扫描结果进行点云融合,有效地避免单次扫描造成的点云漏洞,且较传统结构光扫描过程中的线特征提取方法(曲线拟合法、Hessian矩阵方法等),具有获得的点云更加均匀规整、密度更高等特点,有利于后期点云数据的处理。     

Kinect扫描数据驱动的几何建模方法

针对Kinect设备单视角扫描所得不完整点云数据,提出了一种快速三维建模方法.利用互联网上丰富的已有同类三维模型为资源进行三维建模,建模过程主要包括3个阶段:1)通过三维模型库的语义部件标注对所需建模的点云数据和图像数据进行结构分析,获得相应的部件级分割结果;2)利用点云和图像分割所得的部件级信息在三维模型库中搜索与其匹配的各部件;3)对搜索得到的部件进行组合,以获得与扫描模型相似的最终模型.实验结果表明,该方法能够快速、高效地完成对Kinect设备扫描所得的残缺点云数据的模型重建.     

基于空间二进制编码的阈值分割方法研究

在三维检测技术中为了得到良好的编码结果从而获取准确的三维数据,必须以清晰的阈值分割的结构光投影图案为前提.由于物体本身带有色彩和光照不均匀使得利用一般的阈值分割方法无法得到质量较好的二值化条纹图.因此根据空间二进制编码必须规范化的特点,提出了一种利用一系列投影图案而得到的基于单像素的阈值分割方法.采用新方法后,可以有效改善由于物体本身色彩和光照不均匀所引起的阈值分割结果较差的现象,得到黑白条纹清晰的二值化结构光投影图案.方法实现简单,阈值分割仅根据一系列图像中的单个像素点进行,因此不受图像中其他像素的影响,抗干扰能力强,可以很好地应用于基于空间二进制编码的形貌测量中.     

结构光截面轮廓测量中激光条纹的处理

在结构光测量系统中需要对采集到的激光条纹图像进行有效处理。该文提出了一种基于差图像的阈值分割方法,应用该方法对采集到的激光条纹图像进行阈值分割从而得到二值激光条纹图像,利用神经网络对二值激光条纹图像进行细化处理,处理过的细化条纹图像满足0.5％的精度要求,图像二值化处理时间不到1s,细化过程的时间小于2s,相对传统的图像处理时间有所增加,已经成功地应用在物体三维重建时特征参数匹配的预处理中。