彩色结构光三维成像技术

提出了一种新颖的基于彩色编码结构光的新型三维成像技术．这种方法以颜色作为物体三维信息的加载和传递工具,以彩色CCD摄像机作为图像获取器件,通过计算机软件处理,对颜色信息进行分析、解码,最终获取物体的三维面形数据．对该系统进行了理论分析,并以人的嘴唇模型为对象进行了具体实验,得到了较满意的结果．     

基于格雷编码的彩色结构光快速三维测量技术

提出一种基于格雷编码原理的彩色结构光三维测量方法,通过向被测物体投影两幅彩色结构光栅,分析得到物体表面的三维信息,在保证测量精度和准确度的同时,提高了三维测量的速度。将格雷编码原则和容易辨别的颜色结合应用到彩色条纹编码中,得到序列周期唯一且编码周期起始位置任意的彩色条纹编码,克服了码间干扰,解码方法简单且精度高,适用范围广;利用三色相移法取代传统三幅相移法。实验结果表明,使用基于格雷编码原理的彩色结构光方法可以得到被测物体精确的表面高度信息。     

基于彩色编码投影仪的不标定三维重构算法

在机器视觉的研究中,三维场景重构的理论与技术是很重要的内容,在理论上已从标定三维重构发展到不标定三维重构．一般来说不标定三维重构是基于被动视觉原理,利用一个参数不变的摄像机,对同一幅场景在不同视点处获得的多幅图像序列(至少需要3幅图像)来实现的．基于一种伪随机彩色编码投影照明主动视觉原理,研究了仅利用一幅图像,在欧式空间不标定重构三维场景的算法．整个算法分三个层次,即分别依次由射影重构、仿射重构和欧式重构来实现．文中详细给出了各个层次上的算法原理与相互关系,并给出了实验验证结果．     

应用计算机视觉技术进行物体三维重构

基于计算机视觉技术,提出了一种三维物体重构方法;利用激光三角测量原理,建立了几何光学模型;采用新方法对摄像头进行了精确标定,获得了Homography矩阵,实现了三维小物体的重构。针对三维转动的不平行度和激光散斑的影响,提出了激光刀口斜率拟合校正法。对4~30 mm的物体三维重构表明,测量精度达到0.05 mm。     

结构光双目测量系统标定方法

为了解决双目结构光测量系统参数不容易准确获取的问题,依据传统摄像机标定方法,结合结构光双目测量系统的特点,提出了CCD摄像机标定方法.通过对左右CCD摄像机采集得到的两幅标定模块的图像数据分析,按照"两步"标定法的思路,先得到平移向量R和旋转矩阵R等外部参数,再利用已知的空间距离求解到摄像机的成像模型需要标定的其他参数.实验数据表明,该方法可简便、准确地标定出CCD摄像机参数,方便了三维视觉测量工作,是一种有实用性的标定方法.     

相位偏移gamma矫正方法的结构光三维视觉测量技术

为补偿结构光三维测量过程中的非线性gamma误差,提出基于相位偏移的gamma误差矫正算法,对三维结构光视觉测量与重构技术进行了研究.首先,对结构光测量的基本原理和基于正弦条纹光栅的结构光测量方法做了介绍;其次研究了基于相位偏移方法的gamma矫正方法,通过实验对矫正方法的有效性进行了验证;最后通过三维重构实验得到被测量的物体矫正前后的三维重构图像,并且对其进行分析对比.实验结果表明,设计的矫正算法有效降低了三维测量中gamma畸变造成的相位误差的均方根值,提高了测量精度,具有实用价值.     

双摄像机结构光三维测量系统自标定方法

针对双摄像机与投影仪结构光三维测量系统的标定问题,提出了极线约束条件下的自标定方法．依据极线约束理论,通过标定物上特征点与对应双摄像机的两个像点确定极线方程,建立了两个摄像机之间的平移和旋转关系矩阵．将多编码周期三角形灰度分布图案投射到标定物,获取特征点在投影仪上对应点的坐标,采用改进8点法建立投影仪与双摄像机关系矩阵的两个估计矩阵,利用对极距离为目标函数进行估计矩阵优化,得到双摄像机和投影仪的参数矩阵．采用该系统对平面和人脸进行了三维测量实验,结果表明平面测量的最大绝对误差不大于1．7mm,相对误差不大于0．18％,表明了该三维测量系统自标定方法的有效性．     

基于彩色结构光的颜色聚类化方法研究

采用彩色结构光进行编码,并对采集到的彩色结构光图像的颜色识别与归类进行了深入的研究,提出了递归式的颜色聚类化方法。根据颜色聚类化方法的原理,建立了相应的算法模型,并分析了此算法对颜色的识别与归类的精确度。根据实验结果表明,对彩色结构光编码的颜色识别率达到99%。因此采用递归式的颜色聚类化方法对颜色的识别与归类具有精确度高、准确性好等优点。     

基于二进制编码结构光的三维形貌测量系统及其标定

建立了一个基于二进制编码结构光的三维形貌测量系统,推导了测量系统的物象关系式,并对测量系统进行了标定。在对编码投影光平面的标定过程中,提出利用代数射影几何中的交比不变原理对其进行标定的方案,并论述了标定原理。然后,结合系统的整体标定方案,设计了实验靶标,进行了标定实验,并生成了若干编码投影光平面的标定结果图像。     

基于光流法的目标三维散射中心重构

研究了基于逆合成孔径雷达(ISAR)图像序列的三维散射中心重构,针对干涉逆合成孔径雷达(InISAR)不能分辨同一距离和方位单元中多个散射点的问题,提出了一种基于光流分析的目标三维散射中心重构方法。通过对不同姿态下的同一运动目标进行距离-多普勒(R-D)成像,得到二维ISAR图像序列,然后对ISAR图像分别进行距离-方位向定标,通过引入计算机视觉理论中正投影的概念,并利用光流分析得到目标三维散射中心。仿真结果表明,该方法具有目标三维散射中心重构的能力,且能够得到较高质量的目标像。     

3D surface reconstruction based on binocular vision using structured light

A 3D surface reconstruction method using a binocular stereo vision technology and a coded structured light, which combines a gray code with phase-shift has been studied. The accuracy of the 3D surface reconstruction mainly depends on the decoding of gray code views and phase-shift views. In order to find the boundary accurately, gray code patterns and their inverses are projected onto a human eye plaster model. The period dislocation between the gray code views and the phase-shift views in the course of decoding has been analyzed and a new method has been proposed to solve it. The splicing method is based on feature points. The result of the 3D surface reconstruction shows the accuracy and reliability of our method.     

基于彩色伪随机编码结构光特征提取方法

为增强三维重建过程中弱纹理目标的特征信息,提出一种基于彩色方格伪随机编码结构光的特征提取方法。设计一幅由五种彩色方格组成的伪随机编码结构光图案并将其投影到目标物体上。建立一种梯度算子模板对降采样图像中角点进行粗定位,然后进行局部非极大值抑制。将Harris算法推广到彩色多通道图像,对原图像粗定位区域进行角点检测,进而确定彩色图像中角点的精确位置。试验结果表明,在被测物体表面颜色和纹理结构均不丰富的条件下,提出的方法依然能够有效地保证特征提取的精度,具有较强的鲁棒性。     

高密度组合结构光编码方法

为了提高采样的密度,缩短采样的时间,提出了一种非接触式的组合结构光编码技术。首先由计算机构造的一系列格雷码和二值条纹,按一定的时间顺序投射到被测物体上;然后,提取格雷码的边缘和二值条纹白条纹的中心,将其上的点作为图像的采样点并解码。通过辅加二值条纹,消除了格雷码的一位解码误差,制造了丰富的特征点,易于实现物体的三维重建。试验证明,该技术简化了光栅投影的步骤,提高了重建的精度,具有很好的实时性和有效性。     

基于单模板的二维场景重建方法

针对现有场景重建算法具有计算复杂度高且鲁棒性差的缺点,本文采用一种基于映射变换的黑箱标定方法,根据图像坐标与世界坐标的线性映射模型,利用矩阵方程获取摄像机参数。与传统方法相比,该方法仅需一幅模板图像,降低了特征点与模板个数,简化了计算。实验过程中,利用图像降噪、改进的Harris算子角点提取等预处理过程快速提取特征点,实现摄像机参数标定的映射变换;建立了误差评价函数评价本文方法与Tsai标定算法。实验结果表明,该方法具有稳定性强、计算精度高、算法简捷的特点。     

基于结构光的颜色时间编码技术研究

介绍结构光三维视觉测量技术的基本原理,分析结构光时间编码中二进制格雷码编码解码方法,提出基于RGB颜色编码的编码方法,该方法将黑白条纹用红蓝条纹代替,用绿条纹将红兰区域分开,提取绿条纹中心得到条纹的准确定位,从而使得物体重构更准确,最后给出实验仿真结果.     

基于S、V分量的模糊C均值彩色图像分割算法

针对彩色图像的分割问题,提出一种快速有效的彩色图像分割算法。基于彩色图像的HSV颜色空间,应用快速模糊C均值聚类算法,对彩色图像的S、V颜色分量进行聚类,综合考虑图像中目标彩色个数与得到的聚类中心完成对彩色图像的分割。实验结果表明,与其他彩色图像分割算法相比,本文算法可以准确地分割目标区域颜色不同的彩色图像,背景信息保留较少,运算速度受图像尺寸影响较小,可以得到理想的彩色图像分割结果。     

基于空间和颜色自相关的直方图目标检测方法

在传统的颜色相关直方图基础上,提出了一种基于空间和颜色自相关的直方图目标检测算法(Spatial and Color Co-occurrence Histogramms,SCCH),该方法采用符合人眼感知的HSV颜色空间,并对其进行非均匀量化,使其更加符合人类生理机制;SCCH算法强调颜色过渡区域的重要性,选取边缘点作为计算对象,同时利用颜色自相关直方图,减少计算量,大大提高了检测效率。     

结构光三维视觉测量关键技术的研究

结构光作为一种主动式、非接触的三维视觉测量新技术,在逆向工程、质量检测、数字化建模等领域具有无可比拟的优势。为提高结构光视觉测量的精度、自动化程度,在一些关键技术上提出了有效的方法;并设计了基于标志点的数据拼接技术和移动式结构光三维视觉测量系统,扩大了结构光系统的测量范围;最后介绍了测量点云数据后期处理方面的研究成果。     

基于结构光图像法的三维脚型测量系统

随着计算机技术的发展，使得CAD／CAM系统得以实现，作为一种CAD／CAM系统的三维曲面测量系统也应运而生。本文论述了结构光图像法的概念，给出了三维脚型测量系统的硬件配置和软件系统的结构框图。