应用空间编码投影法测量三维大物体面形

三维图像拼接技术是实现大型物体形貌测量的关键.本文在图像控制点约束的基础上,提出了一种实现三维图像拼接的新方法,即将一伪随机空间编码投射到一大型物体表面,然后用CCD在不同视角拍摄不同视场中的物体,利用重叠区域相同的某一窗口特征点进行配准,然后采用四元组法求取坐标转换矩阵,从而实现大范围自由曲面三维形貌的测量.实验结果表明:应用空间编码的图像拼接新方法町以实现大尺度三维面形的测量,拼接数据相对误差＜0.8%.     

三维形貌数字化测量关键技术研究

大型物体三维形貌数字化测量中,由于传感器单元测量区域小,所以空间图像拼接技术是实现整体测量的关键技术。提出了一种基于移动坐标测量系统实现空间图像拼接的方法,这种方法拼接灵活,适应性强,应用面广,而且可以根据需求进行测量空间扩展。相关试验表明,该拼接方法精度较高,空间距离拼接测量误差小于0.091％。     

大型物体自由曲面测量技术研究

本文针对大型物体自由曲面测量中,传感器单元测量区域小等问题,提出了一种基于粘性目标实现空间图像拼接的方法.采用基于旋动理论,利用相邻图像块中三个粘性目标的空间位置信息确定视觉测量系统姿态的变化,完成空间图像块的拼接.相关实验表明,基于粘性目标实现空间三维图像数据的拼接是可行的,拼接数据空间点距离的相对误差小于0.6%.     

用构造光系统实现3-D形貌测量的研究

介绍了一个用构造空间二进制编码进行非接触３Ｄ形貌测量的系统。它以一台ＬＣＤ投影仪为硬件基础,用８幅条纹投影图案对被测物体表面进行空间编码。用ＣＣＤ摄像机获取物体编码信息,用基于单一像素的三角法原理从摄像机图像中获取三维形貌数据。指出了二进制编码图案生成软件及其生成的条纹图案的特点。为了提高３Ｄ形貌测量的精度,分析了由摄像机和投影仪镜头造成的误差,建立了它们的透镜误差矫正公式,并取得了良好的实验结果。     

用构造光系统实现3-D形貌测量的研究

介绍了一个用构造空间二进制编码进行非接触3-D形貌测量的系统。它以一台LCD投影仪为硬件基础,用8幅条纹投影图案对被测物体表面进行空间编码。用CCD摄像机获取物体编码信息,用基于单一像素的三角法原理从摄像机图像中获取三维形貌数据。指出了二进制编码图案生成软件及其生成的条纹图案的特点。为了提高3-D形貌测量的精度,分析了由摄像机和投影仪镜头造成的误差,建立了它们的透镜误差矫正公式,并取得了良好的实验结果。     

大面积形体三维测量数据拼接技术的研究

大面积形体三维无接触测量,一般采用多视场测量和测量数据拼接的方法,存在积累误差大、测量精度低的问题.采用框架拼接法,通过编码标志点的匹配,求得标志点的空间三维坐标,完成物体空间框架的重构;然后通过局部三维扫描点云与空间框架之间的特征点的提取,得到一组匹配点对,运用SVD矩阵分解算法求出旋转矩阵R和平移向量T,实现局部三维扫描数据的精确拼接.实例表明,该方法有效地提高了大面积形体三维测量的精度.     

三维无接触测量中多摄像头拼接技术

在三维无接触光学测量中,为得到被测物体完整的三维信息,这里采用多摄像头系统对被测图像进行拼接。利用摄像机定标获得的摄像机外参数即旋转矩阵R与平移向量t,将不同摄像机拍摄到的物体不同侧面,拼接到同一世界坐标系下。实验表明这种方法具有操作简单、处理速度快的特点。     

基于全局控制网的三维形貌测量方法

由于传感器成像视场范围的局限性,双目视觉传感器在一次成像中往往不能获得大尺寸物体的整体形貌测量结果,鉴于此,研究并实现了一种通过建立全局控制网来实现对大尺寸物体的三维形貌进行测量的方法。实验结果表明：基于全局控制网的测量方法速度快、精度高,间接地扩大了双目视觉传感器的测量范围,并且有效地克服了大尺寸三维形貌测量拼接精度低的缺点。该方法适用于大尺寸物体的三维形貌测量,能够快速、简单、精确地获得被测物体表面特征点的相对位置关系和三维尺寸信息,进而恢复被测物体的三维形貌。     

无人机航拍图像的三维重建方法研究

在无人机为载体的基础上进行对目标场景的三维重建,就是结合无人机和计算机视觉技术,利用无人机操作灵活性,视角可控制性等优点.为实现更加完整的三维模型的重建,提出一种基于多图像拼接三维重建算法.基本思路是在无人机为载体的基础上,从不同方向获取目标物体的图像,通过自标定方法获取相机内参数,采用图像拼接融合技术对多幅图像分析、合成,从而最大限度地对建筑物场景的各种特征信息的描述.进一步对拼接融合后的图像进行特征点提取和点云匹配,从而获取全景图空间特征点三维点云,获得一个较为真实的重构对象的三维模型.实验结果表明,改进后的重构方法的精度较高,适合在许多场景三维重建的应用.     

获取物体三维形状的一种方法

本文提出了利用M系列编码光栅投影获取物体的三维形状的新方法。通过实验证明了本方法的有效性。本方法只需要两张图像,能够快速地获取物体形状。     

基于单幅图像数据的三维重构方法研究

针对传统的基于阴影恢复形状方法（SFS）的三维重构方法的局限性,综合运用计算机视觉、图像处理和计算机辅助几何设计理论与技术,提出了一种实用的三维重构方法。采用SFS方法获取三维形貌信息,利用图像分割技术提取物体的二维轮廓信息,通过三维形貌信息与二维轮廓信息的融合建立物体的数字化模型,通过B样条方法实现数字化模型的重构。实例表明,该方法能够有效地去除图像的背景信息,改善重构模型的分辨力,为基于图像的三维重构技术的广泛应用提供了条件。     

三维激光扫描数据采集系统的摄像机标定技术研究

在计算机视觉激光扫描测量系统中 ,物体的空间坐标与计算机图像坐标之间存在着复杂的非线性映射关系。通过建立基于一阶径向畸变的摄像机数学模型 ,用线性方程组描述了三维空间坐标点与计算机图像坐标点的关系 ,利用带有 3 0个标准圆孔的金属平面孔型靶标对由两个摄像机构成的摄像机参数标定 ,提出“两步法”对摄像机模型参数逐步求解 ,从而彻底改变了传统的摄像机标定依赖于非线性优化方法。实验证明 ,这种标定新技术较以往算法更为快速、简便、实用 ,精度更高     

基于单次成像的三维形貌拼接技术

针对大型物体的三维形貌测量,研究基于辅助靶标的三维形貌拼接技术,并在此基础上提出单摄像机单次成像求解转换矩阵的方法.该方法通过单摄像机单次成像,结合控制点的边长约束,求解出全局坐标系同局部测量坐标系的转换关系,进而将局部测量数据统一到全局坐标系下,实现拼接.此方法避免采用单摄像机多摄站测量时带来的繁琐操作以及产生的相关问题,大大提高拼接的速度,并且可以保证较高的精度.     

Accurate shape from focus based on focus adjustment in optical microscopy

Optical microscopy allows a magnified view of the sample while decreasing the depth of focus. Although the acquired images from limited depth of field have both blurred and focused regions, they can provide depth information. The technique to estimate the depth and 3D shape of an object from the images of the same sample obtained at different focus settings is called shape from focus (SFF). In SFF, the measure of focus–sharpness–is the crucial part for final 3D shape estimation. The conventional methods compute sharpness by applying focus measure operator on each 2D image frame of the image sequence. However, such methods do not reflect the accurate focus levels in an image because the focus levels for curved objects require information from neighboring pixels in the adjacent frames too. To address this issue, we propose a new method based on focus adjustment which takes the values of the neighboring pixels from the adjacent image frames that have approximately the same initial depth as of the center pixel and then it re-adjusts the center value accordingly. Experiments were conducted on synthetic and microscopic objects, and the results show that the proposed technique generates better shape and takes less computation time in comparison with previous SFF methods based on focused image surface (FIS) and dynamic programming. Microsc. Res. Tech., 2009. © 2008 Wiley-Liss, Inc.     

Searching surface orientation of microscopic objects for accurate 3D shape recovery

In this article, we propose a new shape from focus (SFF) method to estimate 3D shape of microscopic objects using surface orientation cue of each object patch. Most of the SFF algorithms compute the focus value of a pixel from the information of neighboring pixels lying on the same image frame based on an assumption that the small object patch corresponding to the small neighborhood of a pixel is a plane parallel to the focal plane. However, this assumption fails in the optics with limited depth of field where the neighboring pixels of an image have different degree of focus. To overcome this problem, we try to search the surface orientation of the small object patch corresponding to each pixel in the image sequence. Searching of the surface orientation is done indirectly by principal component analysis. Then, the focus value of each pixel is computed from the neighboring pixels lying on the surface perpendicular to the corresponding surface orientation. Experimental results on synthetic and real microscopic objects show that the proposed method produces more accurate 3D shape in comparison to the existing techniques.     

大面积形体的三维无接触精确测量的研究

对大面积形体实现高精度三维无接触检测,是三维检测技术研究的难点和热点。提出了基于编码标志点的框架拼接法,采用数码相机三维重构与结构光三维扫描技术相结合的方法,实现了大面积形体的三维精确测量。阐述了大面积形体测量拼接框架构造的基本原理,对其中的关键技术如数码相机的标志点三维检测与重构,局部点云与空间框架的拼接进行了介绍,并给出了检测实例。实验表明该系统具有操作方便、测量范围大、测量精度高等的特点。     

三维运动分析中的运动-立体双匹配约束

为保证在基于点特征的三维运动分析中运动物体不同时刻任意物方特征点的对应,对该过程中存在的图像运动-立体匹配问题进行了研究。提出了运动-立体匹配相结合,分阶段的运动-立体双匹配约束的方法。即采用松弛法点特征匹配算法完成图像间的基本匹配,通过运动-立体双匹配约束完成运动物体特征点的对应。给出了一组真实的实验数据,结果表明:该算法总的正确率达76.5%,基本达到了三维运动物体定位跟踪中特征点对应的要求。     

基于多图像融合的MEMS显微三维形貌重构

针对微型机电系统(MEMS)的三维测量,显微镜或光学轮廓干涉仪等传统方法存在显微测量精度低、设备成本高等问题,且当结构含有较多断裂面时,解包裹算法效果欠佳。本文提出一种基于多图像融合的MEMS显微三维测量方法。不同于多角度显微三维测量方法,本研究首先利用单目显微镜,通过单一轴向移动获取一系列测量目标深度信息的单一角度图像,并利用去雾算法对图像进行预处理,实现了去噪和有效信息提取的目的;然后通过聚焦测度算法获取待测对象的深度信息;最后利用数据处理软件进行三维拟合。基于上述原理,本文以焦平面阵列(FPA)作为待测目标进行了测量实验。本文提出的三维测量方法和图像处理算法可获得更准确的FPA形貌,可清晰显示反射面与支腿部分及反射面上的释放孔,测得FPA的支腿长度为110.6μm,每个反射面的像元尺寸为120.8μm×70.8μm,与设计值基本吻合,解决了断裂面难以测量的问题,同时降低了微结构测量的难度和成本。单目显微镜单向移动的多图像融合测量技术对MEMS的三维形貌测量具有重要意义,去雾算法在图像融合与三维测量的图像处理也有很好的应用价值。     

基于变分光流的三维运动检测与稠密结构重建

提出了一种基于变分理论的由稠密光流检测图像中目标物体三维运动与结构的直接方法。首先在透视投影模型下将目标物体的三维运动参数与图像光流联系起来,构建了一个未知量是三维运动参数的能量函数,然后使用变分方法直接求出图像中目标运动物体的三维运动参数,最后由求出的三维运动参数恢复物体表面的三维稠密结构及图像光流。该方法在对目标物体进行三维运动检测时省略了"光流计算"这一中间过程,避免了图像光流计算给三维运动检测结果带来的误差影响和时间消耗。多组实验证明该算法具有较高的计算精度、较好的鲁棒性和较快的计算效率。     

Inspection of weld shape based on the shape from shading

The weld bead shape is crucial for weld quality. Automatic inspection on the 3D shape of a weld bead is achieved by recording the image of the weld bead with an optical sensing method and then calculating the 3D shape parameters with a shape-from-shading technology based on a single image in the computer-vision domain. The paper first introduces a method of shape from shading based on a single image and puts forward its implementation. It then presents the improved measures of the original algorithm according to the defects of the computed results and finds accuracy compared with the former method by a synthetic image. Finally, the improved algorithm is applied to the surface height reconstruction of weld bead successfully .