1. 動態目標實時三維重建-結構光方案

動態目標 三維重建

Stripe boundary codes for real-time structured-light range scanning of moving objects

我們提出了一種新的實時結構光掃描方法。在分析現有結構光技術的基本假設之后，我們基于編碼投影條紋之間的邊界，導出了一組新的照明模式。這些條紋邊界碼允許對移動物體的距離掃描，只對場景連續性和反射率有適度的假設。我們描述了一個實現，集成了這些新的代碼與實時算法跟蹤條紋邊界和確定深度。我們的系統使用一個標準的攝像機和DLP投影機，并產生密集的距離圖像在60赫茲與100？精度超過10厘米工作體積。作為一個應用程序，我們演示了創建完整的剛性物體模型：物體在掃描器前面用手旋轉，連續的距離圖像會自動對齊。

采用結構光方法實現動態目標的三維輪廓重構

圖像記錄設備通常只能記錄客觀世界的二維信息,丟失了深度信息。在工業生產、逆向工程、醫療診斷等領域中的很多情況下需要采集目標物體的三維信息,三維輪廓重構技術隨著實際應用的需求而不斷發展。其中基于彩色編碼結構光的三維重構技術由于具有非接觸、精度高、易實現等優點日益成為研究熱點。彩色編碼的方法有兩種：時序編碼法和空間編碼法。本文著重對空間編碼方法進行了研究,最終構造了一種彩色空間編碼法,實現了動態目標的三維重構。 論文的主要內容包含以下幾個方面： 首先,分析了三維輪廓重構技術的發展歷史和現狀,比較了各類三維輪廓重構方法的優點和缺點,總結了彩色編碼結構光在三維輪廓重構技術中的優勢。詳細介紹了彩色編碼結構光法的原理,并完成了三維重構過程的數學建模。 其次,研究了時序編碼法中編碼圖選用顏色種類的多少與投影圖數量的關系,得出了一種較好的組合方式,并完成了一套時序編碼方案,通過實際的實驗,驗證了此編碼方案的可行性,同時研究了解碼過程中對編碼圖像的處理方法,得到了很好的效果。 再次,本文的重點是構造了一套彩色空間編碼方案完成了動態目標的三維輪廓重構。通過前兩部分內容的分析與結論,研究了一種應用顏色種類少、解碼精度高、以排列組合的方式生成空間編碼圖案的方法。編碼圖案中以四根彩色條紋為一個組合,同一個組合中不相鄰的條紋允許有相同顏色的重復,這樣在測量相同面積的目標物體時,能夠減少編碼所需顏色的種類,降低了解碼過程中顏色識別的難度。最終通過實驗證明了此方法對動態目標的三維重構行之有效。 最后,對實驗結果進行了誤差分析。通過對標定塊三維重構數據結果的分析,得出了整個三維重構系統的測量精度。

三維面型重構中的分區正弦結構光編碼算法

摘　要： 針對表面輪廓復雜度較高物體的三維面型重構時,單一條紋頻率不能滿足高精度測量要求,提出一種基于區域分割的正弦結構光編碼算法。該算法根據被測物體不同區域表面輪廓特征,設置不同頻率條紋,在圖像區域分割的基礎上編碼對應光柵,根據相位調制方法,完成被測物體的三維面型重構。本論文完成了結構光的分區編碼,實現表面輪廓較復雜物體的三維面型重構,所提算法對今后三維重構技術的進一步研究具有理論指導意義和實際應用價值。

復雜形體的三維視覺測量

摘要

結構光視覺測量系統采用一個投影儀代替雙目視覺系統中的一臺攝像機，主動投射光模式，光模式經過場景調制后，由攝像機捕獲場景調制圖，對捕獲的模式圖像進行解碼，與投射模式特征量匹配，找出各個對應點，利用三角原理，完成三維重構。 　　結構光視覺測量系統能有效解決雙目立體視覺測量匹配難的問題。采用的是主動投射的方式，投影儀投射模式特征已知，只要對捕獲圖像進行解碼即可得到兩幅具有對應關系的模式圖像，利用編碼的特征量可準確找出對應匹配點。 　　結構光視覺測量被認為是最可靠的三維測量技術之一，本文研究采用基于正弦光柵的時間編碼方… 展開 結構光視覺測量系統采用一個投影儀代替雙目視覺系統中的一臺攝像機，主動投射光模式，光模式經過場景調制后，由攝像機捕獲場景調制圖，對捕獲的模式圖像進行解碼，與投射模式特征量匹配，找出各個對應點，利用三角原理，完成三維重構。 　　結構光視覺測量系統能有效解決雙目立體視覺測量匹配難的問題。采用的是主動投射的方式，投影儀投射模式特征已知，只要對捕獲圖像進行解碼即可得到兩幅具有對應關系的模式圖像，利用編碼的特征量可準確找出對應匹配點。 　　結構光視覺測量被認為是最可靠的三維測量技術之一，本文研究采用基于正弦光柵的時間編碼方法，利用正弦光柵絕對相位作為特征量，編解碼該特征量，由于正弦光柵絕對相位具有唯一性，以該唯一性作為匹配的依據，尋找對應點。采用三步相移光柵法投射物體，投射光柵分為水平和豎直兩個方向，捕獲場景調制后的圖像，求出包裹相位圖，對包裹相位圖進行解纏，得到絕對相位圖，由絕對相位圖的相位特征尋找對應點。 　　由于復雜形體表面深度信息更繁雜多變，相位解纏錯誤或誤差更易出現，解纏難度大。而相位解纏的精度和速度直接關系到最后測量的精度和速度，所以本文著重研究了相位解纏的算法。主要研究內容包括： 　　首先，概述了三維視覺測量的常用方法與原理，進而引申到相位測量中的相位解纏，對現有相位解纏算法進行分類歸納?？偨Y出這些算法各自的優缺點，分析其理論依據與實踐中算法魯棒性和速度，為新算法的提出奠定基礎。 　　其次，研究了質量圖引導解纏算法的優化。質量圖引導法是比較通用的高精度解纏算法，但其處理較大圖像十分費時。采用優先級隊列、索引鏈表等處理解纏次序，可有效降低算法的時間復雜度，減少處理時間。 　　再次，設計兩種新的相位解纏算法。一種是螺旋形由點到面解纏法；一種基于構造邊解纏法，由相鄰兩像素質量值構造水平與豎直權值邊，根據邊權值的大小引導相位解纏。解纏過程以兩像素點所構成邊為單位，逐次解纏所有像素點，有效解決了由于區域不連續、測量遮擋或環境噪聲對解纏精度的影響。 　　最后，利用絕對相位唯一性，確定點在投射模式中的位置，生成匹配點坐標矩陣，進行三維重構。利用實驗結果對比驗證上述算法的有效性。

基于投影結構光法實現動態目標的三維重構

摘要

近年來,三維重構技術在逆向工程、機器人導航、醫學圖像處理、工業產品檢測等領域都有著非常廣泛的應用。投影結構光法三維重構技術由于其具備非接觸、速度快、精度高、成本低等優勢日益成為研究熱點。本文重點對基于投影單幅彩色條紋結構光圖案的空間編碼三維重構技術進行了研究,在此基礎上又提出了時空混合編碼方法,通過圖像處理等相關算法,最終實現了目標物體的三維重構。 論文內容主要包含以下幾個方面： 首先,分析了目前三維重構技術的研究意義及發展趨勢,對多種三維重構方法進行了簡單的原理分析,并比較了它們的優缺點。對投影結構光法三維重構技術中的編碼方法進行了分析討論,確定了本文所采用的編碼方法的理論基礎。 其次,研究了一種基于De Bruijn序列的空間編碼方法,這種編碼具有采用顏色少、空間周期長以及解碼精度高等優勢。在此基礎上提出一種時空混合編碼方案,并分析了兩種編碼方法各自具備的優勢以及適用場合。 再次,本文針對編碼條紋的特性,采用抗干擾能力強的條紋邊界提取算法、簡單且有效的顏色識別方法以及高效的De Bruijn序列的解碼算法,對采集到的圖像進行處理,從而完成調制后的條紋圖像的解碼過程。 最后,搭建了三維重構實驗平臺,進行系統標定與設備標定,對多個具有一定難度的目標物體進行了實驗,通過對比分析多組實驗結果、計算測量誤差,驗證了本文提出方案的可行性。

基于彩色編碼的結構光動態三維測量及重構技術研究

形體三維測量技術已廣泛應用于反求工程、產品質量檢測、物體識別等領域,但多為靜態測量,無法實現運動或者變形物體的三維測量和形面重構。動態三維測量在高速檢測,物體變形分析,仿生學,人體檢測等領域具有很好的應用前景。論文對結構光動態三維測量系統的關鍵技術進行了深入研究。 基于彩色編碼原理,將6色3次偽隨機條紋序列的色彩信息溶入亮度呈余弦周期變化的數字柵線圖中,構成彩色柵線空域編碼的測量傳感圖案,在單幅圖案內實現高分辨率的像素級唯一編碼,滿足動態三維測量要求。構建了投影柵相位法和雙目立體視覺相結合的雙攝像機單投影儀動態三維測量系統。 提出了一種仿人類視覺由粗到細分析過程的彩色柵線圖像解碼技術。在直覺階段基于亮度峰值與色彩信息實現周期劃分相展開,在專注階段基于局部亮度變化關系進行空域解相。解碼算法具有較高可靠性和抗噪能力,而且豐富色彩信息的引入解決了傳統相展開算法復雜耗時、無法測量不連續物體的缺點。使用單平面標定塊,采用Tsai兩步法及非線性優化方法完成攝像機標定。 提出了基于特征點投影和基于虛擬攝像機標志點反向成像的兩種投影儀標定技術,解決了投影儀標定中輸入點三維坐標及二維投影坐標精確獲取的難題。實驗結果表明,研究的標定方法操作簡便、具有較高的標定精度。 為了提高被測物體三維重構精度,基于極線幾何約束,通過亞像素技術改善解碼信息的定位和匹配精度。針對相位粗匹配中的精度缺陷,采用自適應調整的立體視覺窗口數字相關技術根據彩色柵線紋理在局域實現更精確的匹配。 針對散亂無序測量點云數據的三角網格模型的重構,提出了控制合適生長條件的循環擴展重構算法,以及基于曲線曲面擬合的大面積復雜形面孔洞缺陷光順修補算法。實例表明算法能有效重構各類復雜點云,并實現高質量修補。 論文在彩色編碼圖設計、單幅圖像解碼、投影儀標定、自適應相關精匹配以及點云三角網格重構和修補部分作出了創新,所研究的動態三維測量系統具有較高測量精度與分辨率,可實現復雜形面或不連續物體的動態三維測量和重構。研究成果擴大了結構光三維測量技術的應用范圍和實用性。

基于結構光投影的運動物體高速實時三維測量方法研究

作者姓名:劉永久

摘要 結構光三維形態測量技術己廣泛應用于工業檢測、模式識別以及逆向工程等領域，顯示出了廣泛的應用前景。隨著工業生產自動化水平的提高，現有的基于標準幀率的三維形態測量技術己不能滿足快速運動物體連續三維形態測量的需要，高速、實時三維測量正在成為三維測量技術的發展趨勢。針對目前結構光三維測量方法無法兼顧運動物體測量與測量效率難題，本文基于格雷碼編碼結構光方法，對高速視覺三維測量、同步誤差補償算法、異構并行運算以及移動三維測量等關鍵技術進行了研究。以期實現運動物體的高速實時三維測量，并將該技術擴展至工業檢測領域。

本文的主要研究內容及取得的成果如下:    1.采用了一種基于高速視覺的投影和同步圖像獲取方法，將格雷碼結構光編碼方法應用于運動物體三維測量中，利用縮短幀間投影與圖像獲取時間方法

減小同步誤差。該方法可以突破了標準幀率的限制，實現運動物體的連續三維測量; 2.基于物體運動信息估計方法，提出了一種“運動補償算法”，利用物體本身的運動速度信息補償同步誤差。實驗結果表明該算法可通過物體運動速度信息預測幀間像素位置，實現同步誤差補償，進而獲得更加準確的三維形態測量結果; 3.針對高速視覺中的大量圖像數據處理問題，本文采用CPU+GPU異構

并行計算模型，充分利用GPU的多核并行計算能力，加速三維形態測量算法。在當前實驗中，實現了512 x 512像素分辨率下500幀/秒的運動物體實時三維形態測量; 4.對移動三維形態測量技術進行了研究，開發了一種機器人搭載用的高集成度實時測量三維系統，利用機器人實時反饋的運動信息補償同步誤差，實驗結果表明該方法能夠克服基于質心跟蹤方法中的估計盲區問題，進一步擴大了

三維形態測量范圍。 論文在運動物體高速三維形態測量、同步誤差補償算法、異構并行運算以

及移動三維形態測量方面取得了一定的研究成果。研究成果擴展了格雷碼編碼結構光三維形態測量適用范圍。

關鍵詞:結構光投影，格雷碼編碼，運動補償算法，高速視覺，GPU并行計算，

二、關鍵技術參數：
1.檢測范圍；2.檢測精度；3.檢測角度；4.幀率；5.模塊大小；6.功耗
目前的主流攝像頭在檢測范圍、檢測精度和檢測角度等都相差不大，主要區別在于：
1、結構光方案優勢在于技術成熟，深度圖像分辨率可以做得比較高，但容易受光照影響，室外環境基本不能使用；
2、TOF方案抗干擾性能好，視角更寬，不足是深度圖像分辨率較低，做一些簡單避障和視覺導航可以用，不適合高精度場合。受環境影響小，傳感器芯片并不成熟，成本很高，實現量產困難。
3、雙目方案，成本相對前面兩種方案最低，但是深度信息依賴純軟件算法得出，此算法復雜度高，難度很大，處理芯片需要很高的計算性能，同時它也繼承了普通RGB攝像頭的缺點：在昏暗環境下以及特征不明顯的情況下并不適用。

三種方案對比：

三、總結：
1.雙目方案：最大的問題在于實現算法需要很高的計算資源，導致實時性很差，而且基本跟分辨率，檢測精度掛鉤。也就是說，分辨率越高，要求精度越高，則計算越復雜，同時，純雙目方案受光照，物體紋理性質影響。
2.結構光方案：目的就是為了解決雙目中匹配算法的復雜度和魯棒性問題而提出，該方案解決了大多數環境下雙目的上述問題。但是，在強光下，結構光核心技術激光散斑會被淹沒。因此，不合適室外。同時，在長時間監控方面，激光發射設備容易壞，重新換設備后，需要重新標定。
3.TOF方案：傳感器技術不是很成熟，因此，分辨率較低，成本高，但由于其原理與另外兩種完全不同，實時性高，不需要額外增加計算資源，幾乎無算法開發工作量，是未來。

動態目標 三維重建

Stripe boundary codes for real-time structured-light range scanning of moving objects

我們提出了一種新的實時結構光掃描方法。在分析現有結構光技術的基本假設之后，我們基于編碼投影條紋之間的邊界，導出了一組新的照明模式。這些條紋邊界碼允許對移動物體的距離掃描，只對場景連續性和反射率有適度的假設。我們描述了一個實現，集成了這些新的代碼與實時算法跟蹤條紋邊界和確定深度。我們的系統使用一個標準的攝像機和DLP投影機，并產生密集的距離圖像在60赫茲與100？精度超過10厘米工作體積。作為一個應用程序，我們演示了創建完整的剛性物體模型：物體在掃描器前面用手旋轉，連續的距離圖像會自動對齊。

采用結構光方法實現動態目標的三維輪廓重構

圖像記錄設備通常只能記錄客觀世界的二維信息,丟失了深度信息。在工業生產、逆向工程、醫療診斷等領域中的很多情況下需要采集目標物體的三維信息,三維輪廓重構技術隨著實際應用的需求而不斷發展。其中基于彩色編碼結構光的三維重構技術由于具有非接觸、精度高、易實現等優點日益成為研究熱點。彩色編碼的方法有兩種：時序編碼法和空間編碼法。本文著重對空間編碼方法進行了研究,最終構造了一種彩色空間編碼法,實現了動態目標的三維重構。 論文的主要內容包含以下幾個方面： 首先,分析了三維輪廓重構技術的發展歷史和現狀,比較了各類三維輪廓重構方法的優點和缺點,總結了彩色編碼結構光在三維輪廓重構技術中的優勢。詳細介紹了彩色編碼結構光法的原理,并完成了三維重構過程的數學建模。 其次,研究了時序編碼法中編碼圖選用顏色種類的多少與投影圖數量的關系,得出了一種較好的組合方式,并完成了一套時序編碼方案,通過實際的實驗,驗證了此編碼方案的可行性,同時研究了解碼過程中對編碼圖像的處理方法,得到了很好的效果。 再次,本文的重點是構造了一套彩色空間編碼方案完成了動態目標的三維輪廓重構。通過前兩部分內容的分析與結論,研究了一種應用顏色種類少、解碼精度高、以排列組合的方式生成空間編碼圖案的方法。編碼圖案中以四根彩色條紋為一個組合,同一個組合中不相鄰的條紋允許有相同顏色的重復,這樣在測量相同面積的目標物體時,能夠減少編碼所需顏色的種類,降低了解碼過程中顏色識別的難度。最終通過實驗證明了此方法對動態目標的三維重構行之有效。 最后,對實驗結果進行了誤差分析。通過對標定塊三維重構數據結果的分析,得出了整個三維重構系統的測量精度。

三維面型重構中的分區正弦結構光編碼算法

摘　要： 針對表面輪廓復雜度較高物體的三維面型重構時,單一條紋頻率不能滿足高精度測量要求,提出一種基于區域分割的正弦結構光編碼算法。該算法根據被測物體不同區域表面輪廓特征,設置不同頻率條紋,在圖像區域分割的基礎上編碼對應光柵,根據相位調制方法,完成被測物體的三維面型重構。本論文完成了結構光的分區編碼,實現表面輪廓較復雜物體的三維面型重構,所提算法對今后三維重構技術的進一步研究具有理論指導意義和實際應用價值。

復雜形體的三維視覺測量

摘要

結構光視覺測量系統采用一個投影儀代替雙目視覺系統中的一臺攝像機，主動投射光模式，光模式經過場景調制后，由攝像機捕獲場景調制圖，對捕獲的模式圖像進行解碼，與投射模式特征量匹配，找出各個對應點，利用三角原理，完成三維重構。 　　結構光視覺測量系統能有效解決雙目立體視覺測量匹配難的問題。采用的是主動投射的方式，投影儀投射模式特征已知，只要對捕獲圖像進行解碼即可得到兩幅具有對應關系的模式圖像，利用編碼的特征量可準確找出對應匹配點。 　　結構光視覺測量被認為是最可靠的三維測量技術之一，本文研究采用基于正弦光柵的時間編碼方… 展開 結構光視覺測量系統采用一個投影儀代替雙目視覺系統中的一臺攝像機，主動投射光模式，光模式經過場景調制后，由攝像機捕獲場景調制圖，對捕獲的模式圖像進行解碼，與投射模式特征量匹配，找出各個對應點，利用三角原理，完成三維重構。 　　結構光視覺測量系統能有效解決雙目立體視覺測量匹配難的問題。采用的是主動投射的方式，投影儀投射模式特征已知，只要對捕獲圖像進行解碼即可得到兩幅具有對應關系的模式圖像，利用編碼的特征量可準確找出對應匹配點。 　　結構光視覺測量被認為是最可靠的三維測量技術之一，本文研究采用基于正弦光柵的時間編碼方法，利用正弦光柵絕對相位作為特征量，編解碼該特征量，由于正弦光柵絕對相位具有唯一性，以該唯一性作為匹配的依據，尋找對應點。采用三步相移光柵法投射物體，投射光柵分為水平和豎直兩個方向，捕獲場景調制后的圖像，求出包裹相位圖，對包裹相位圖進行解纏，得到絕對相位圖，由絕對相位圖的相位特征尋找對應點。 　　由于復雜形體表面深度信息更繁雜多變，相位解纏錯誤或誤差更易出現，解纏難度大。而相位解纏的精度和速度直接關系到最后測量的精度和速度，所以本文著重研究了相位解纏的算法。主要研究內容包括： 　　首先，概述了三維視覺測量的常用方法與原理，進而引申到相位測量中的相位解纏，對現有相位解纏算法進行分類歸納?？偨Y出這些算法各自的優缺點，分析其理論依據與實踐中算法魯棒性和速度，為新算法的提出奠定基礎。 　　其次，研究了質量圖引導解纏算法的優化。質量圖引導法是比較通用的高精度解纏算法，但其處理較大圖像十分費時。采用優先級隊列、索引鏈表等處理解纏次序，可有效降低算法的時間復雜度，減少處理時間。 　　再次，設計兩種新的相位解纏算法。一種是螺旋形由點到面解纏法；一種基于構造邊解纏法，由相鄰兩像素質量值構造水平與豎直權值邊，根據邊權值的大小引導相位解纏。解纏過程以兩像素點所構成邊為單位，逐次解纏所有像素點，有效解決了由于區域不連續、測量遮擋或環境噪聲對解纏精度的影響。 　　最后，利用絕對相位唯一性，確定點在投射模式中的位置，生成匹配點坐標矩陣，進行三維重構。利用實驗結果對比驗證上述算法的有效性。

基于投影結構光法實現動態目標的三維重構

摘要

近年來,三維重構技術在逆向工程、機器人導航、醫學圖像處理、工業產品檢測等領域都有著非常廣泛的應用。投影結構光法三維重構技術由于其具備非接觸、速度快、精度高、成本低等優勢日益成為研究熱點。本文重點對基于投影單幅彩色條紋結構光圖案的空間編碼三維重構技術進行了研究,在此基礎上又提出了時空混合編碼方法,通過圖像處理等相關算法,最終實現了目標物體的三維重構。 論文內容主要包含以下幾個方面： 首先,分析了目前三維重構技術的研究意義及發展趨勢,對多種三維重構方法進行了簡單的原理分析,并比較了它們的優缺點。對投影結構光法三維重構技術中的編碼方法進行了分析討論,確定了本文所采用的編碼方法的理論基礎。 其次,研究了一種基于De Bruijn序列的空間編碼方法,這種編碼具有采用顏色少、空間周期長以及解碼精度高等優勢。在此基礎上提出一種時空混合編碼方案,并分析了兩種編碼方法各自具備的優勢以及適用場合。 再次,本文針對編碼條紋的特性,采用抗干擾能力強的條紋邊界提取算法、簡單且有效的顏色識別方法以及高效的De Bruijn序列的解碼算法,對采集到的圖像進行處理,從而完成調制后的條紋圖像的解碼過程。 最后,搭建了三維重構實驗平臺,進行系統標定與設備標定,對多個具有一定難度的目標物體進行了實驗,通過對比分析多組實驗結果、計算測量誤差,驗證了本文提出方案的可行性。

基于彩色編碼的結構光動態三維測量及重構技術研究

形體三維測量技術已廣泛應用于反求工程、產品質量檢測、物體識別等領域,但多為靜態測量,無法實現運動或者變形物體的三維測量和形面重構。動態三維測量在高速檢測,物體變形分析,仿生學,人體檢測等領域具有很好的應用前景。論文對結構光動態三維測量系統的關鍵技術進行了深入研究。 基于彩色編碼原理,將6色3次偽隨機條紋序列的色彩信息溶入亮度呈余弦周期變化的數字柵線圖中,構成彩色柵線空域編碼的測量傳感圖案,在單幅圖案內實現高分辨率的像素級唯一編碼,滿足動態三維測量要求。構建了投影柵相位法和雙目立體視覺相結合的雙攝像機單投影儀動態三維測量系統。 提出了一種仿人類視覺由粗到細分析過程的彩色柵線圖像解碼技術。在直覺階段基于亮度峰值與色彩信息實現周期劃分相展開,在專注階段基于局部亮度變化關系進行空域解相。解碼算法具有較高可靠性和抗噪能力,而且豐富色彩信息的引入解決了傳統相展開算法復雜耗時、無法測量不連續物體的缺點。使用單平面標定塊,采用Tsai兩步法及非線性優化方法完成攝像機標定。 提出了基于特征點投影和基于虛擬攝像機標志點反向成像的兩種投影儀標定技術,解決了投影儀標定中輸入點三維坐標及二維投影坐標精確獲取的難題。實驗結果表明,研究的標定方法操作簡便、具有較高的標定精度。 為了提高被測物體三維重構精度,基于極線幾何約束,通過亞像素技術改善解碼信息的定位和匹配精度。針對相位粗匹配中的精度缺陷,采用自適應調整的立體視覺窗口數字相關技術根據彩色柵線紋理在局域實現更精確的匹配。 針對散亂無序測量點云數據的三角網格模型的重構,提出了控制合適生長條件的循環擴展重構算法,以及基于曲線曲面擬合的大面積復雜形面孔洞缺陷光順修補算法。實例表明算法能有效重構各類復雜點云,并實現高質量修補。 論文在彩色編碼圖設計、單幅圖像解碼、投影儀標定、自適應相關精匹配以及點云三角網格重構和修補部分作出了創新,所研究的動態三維測量系統具有較高測量精度與分辨率,可實現復雜形面或不連續物體的動態三維測量和重構。研究成果擴大了結構光三維測量技術的應用范圍和實用性。

基于結構光投影的運動物體高速實時三維測量方法研究

作者姓名:劉永久

摘要 結構光三維形態測量技術己廣泛應用于工業檢測、模式識別以及逆向工程等領域，顯示出了廣泛的應用前景。隨著工業生產自動化水平的提高，現有的基于標準幀率的三維形態測量技術己不能滿足快速運動物體連續三維形態測量的需要，高速、實時三維測量正在成為三維測量技術的發展趨勢。針對目前結構光三維測量方法無法兼顧運動物體測量與測量效率難題，本文基于格雷碼編碼結構光方法，對高速視覺三維測量、同步誤差補償算法、異構并行運算以及移動三維測量等關鍵技術進行了研究。以期實現運動物體的高速實時三維測量，并將該技術擴展至工業檢測領域。

本文的主要研究內容及取得的成果如下:    1.采用了一種基于高速視覺的投影和同步圖像獲取方法，將格雷碼結構光編碼方法應用于運動物體三維測量中，利用縮短幀間投影與圖像獲取時間方法

減小同步誤差。該方法可以突破了標準幀率的限制，實現運動物體的連續三維測量; 2.基于物體運動信息估計方法，提出了一種“運動補償算法”，利用物體本身的運動速度信息補償同步誤差。實驗結果表明該算法可通過物體運動速度信息預測幀間像素位置，實現同步誤差補償，進而獲得更加準確的三維形態測量結果; 3.針對高速視覺中的大量圖像數據處理問題，本文采用CPU+GPU異構

并行計算模型，充分利用GPU的多核并行計算能力，加速三維形態測量算法。在當前實驗中，實現了512 x 512像素分辨率下500幀/秒的運動物體實時三維形態測量; 4.對移動三維形態測量技術進行了研究，開發了一種機器人搭載用的高集成度實時測量三維系統，利用機器人實時反饋的運動信息補償同步誤差，實驗結果表明該方法能夠克服基于質心跟蹤方法中的估計盲區問題，進一步擴大了

三維形態測量范圍。 論文在運動物體高速三維形態測量、同步誤差補償算法、異構并行運算以

及移動三維形態測量方面取得了一定的研究成果。研究成果擴展了格雷碼編碼結構光三維形態測量適用范圍。

關鍵詞:結構光投影，格雷碼編碼，運動補償算法，高速視覺，GPU并行計算，

二、關鍵技術參數：
1.檢測范圍；2.檢測精度；3.檢測角度；4.幀率；5.模塊大小；6.功耗
目前的主流攝像頭在檢測范圍、檢測精度和檢測角度等都相差不大，主要區別在于：
1、結構光方案優勢在于技術成熟，深度圖像分辨率可以做得比較高，但容易受光照影響，室外環境基本不能使用；
2、TOF方案抗干擾性能好，視角更寬，不足是深度圖像分辨率較低，做一些簡單避障和視覺導航可以用，不適合高精度場合。受環境影響小，傳感器芯片并不成熟，成本很高，實現量產困難。
3、雙目方案，成本相對前面兩種方案最低，但是深度信息依賴純軟件算法得出，此算法復雜度高，難度很大，處理芯片需要很高的計算性能，同時它也繼承了普通RGB攝像頭的缺點：在昏暗環境下以及特征不明顯的情況下并不適用。

三種方案對比：

三、總結：
1.雙目方案：最大的問題在于實現算法需要很高的計算資源，導致實時性很差，而且基本跟分辨率，檢測精度掛鉤。也就是說，分辨率越高，要求精度越高，則計算越復雜，同時，純雙目方案受光照，物體紋理性質影響。
2.結構光方案：目的就是為了解決雙目中匹配算法的復雜度和魯棒性問題而提出，該方案解決了大多數環境下雙目的上述問題。但是，在強光下，結構光核心技術激光散斑會被淹沒。因此，不合適室外。同時，在長時間監控方面，激光發射設備容易壞，重新換設備后，需要重新標定。
3.TOF方案：傳感器技術不是很成熟，因此，分辨率較低，成本高，但由于其原理與另外兩種完全不同，實時性高，不需要額外增加計算資源，幾乎無算法開發工作量，是未來。

動態目標實時三維重建-結構光方案
動態目標 三維重建

Stripe boundary codes for real-time structured-light range scanning of moving objects

我們提出了一種新的實時結構光掃描方法。在分析現有結構光技術的基本假設之后，我們基于編碼投影條紋之間的邊界，導出了一組新的照明模式。這些條紋邊界碼允許對移動物體的距離掃描，只對場景連續性和反射率有適度的假設。我們描述了一個實現，集成了這些新的代碼與實時算法跟蹤條紋邊界和確定深度。我們的系統使用一個標準的攝像機和DLP投影機，并產生密集的距離圖像在60赫茲與100？精度超過10厘米工作體積。作為一個應用程序，我們演示了創建完整的剛性物體模型：物體在掃描器前面用手旋轉，連續的距離圖像會自動對齊。

采用結構光方法實現動態目標的三維輪廓重構

圖像記錄設備通常只能記錄客觀世界的二維信息,丟失了深度信息。在工業生產、逆向工程、醫療診斷等領域中的很多情況下需要采集目標物體的三維信息,三維輪廓重構技術隨著實際應用的需求而不斷發展。其中基于彩色編碼結構光的三維重構技術由于具有非接觸、精度高、易實現等優點日益成為研究熱點。彩色編碼的方法有兩種：時序編碼法和空間編碼法。本文著重對空間編碼方法進行了研究,最終構造了一種彩色空間編碼法,實現了動態目標的三維重構。 論文的主要內容包含以下幾個方面： 首先,分析了三維輪廓重構技術的發展歷史和現狀,比較了各類三維輪廓重構方法的優點和缺點,總結了彩色編碼結構光在三維輪廓重構技術中的優勢。詳細介紹了彩色編碼結構光法的原理,并完成了三維重構過程的數學建模。 其次,研究了時序編碼法中編碼圖選用顏色種類的多少與投影圖數量的關系,得出了一種較好的組合方式,并完成了一套時序編碼方案,通過實際的實驗,驗證了此編碼方案的可行性,同時研究了解碼過程中對編碼圖像的處理方法,得到了很好的效果。 再次,本文的重點是構造了一套彩色空間編碼方案完成了動態目標的三維輪廓重構。通過前兩部分內容的分析與結論,研究了一種應用顏色種類少、解碼精度高、以排列組合的方式生成空間編碼圖案的方法。編碼圖案中以四根彩色條紋為一個組合,同一個組合中不相鄰的條紋允許有相同顏色的重復,這樣在測量相同面積的目標物體時,能夠減少編碼所需顏色的種類,降低了解碼過程中顏色識別的難度。最終通過實驗證明了此方法對動態目標的三維重構行之有效。 最后,對實驗結果進行了誤差分析。通過對標定塊三維重構數據結果的分析,得出了整個三維重構系統的測量精度。

三維面型重構中的分區正弦結構光編碼算法

摘　要： 針對表面輪廓復雜度較高物體的三維面型重構時,單一條紋頻率不能滿足高精度測量要求,提出一種基于區域分割的正弦結構光編碼算法。該算法根據被測物體不同區域表面輪廓特征,設置不同頻率條紋,在圖像區域分割的基礎上編碼對應光柵,根據相位調制方法,完成被測物體的三維面型重構。本論文完成了結構光的分區編碼,實現表面輪廓較復雜物體的三維面型重構,所提算法對今后三維重構技術的進一步研究具有理論指導意義和實際應用價值。

復雜形體的三維視覺測量

摘要

結構光視覺測量系統采用一個投影儀代替雙目視覺系統中的一臺攝像機，主動投射光模式，光模式經過場景調制后，由攝像機捕獲場景調制圖，對捕獲的模式圖像進行解碼，與投射模式特征量匹配，找出各個對應點，利用三角原理，完成三維重構。 　　結構光視覺測量系統能有效解決雙目立體視覺測量匹配難的問題。采用的是主動投射的方式，投影儀投射模式特征已知，只要對捕獲圖像進行解碼即可得到兩幅具有對應關系的模式圖像，利用編碼的特征量可準確找出對應匹配點。 　　結構光視覺測量被認為是最可靠的三維測量技術之一，本文研究采用基于正弦光柵的時間編碼方… 展開 結構光視覺測量系統采用一個投影儀代替雙目視覺系統中的一臺攝像機，主動投射光模式，光模式經過場景調制后，由攝像機捕獲場景調制圖，對捕獲的模式圖像進行解碼，與投射模式特征量匹配，找出各個對應點，利用三角原理，完成三維重構。 　　結構光視覺測量系統能有效解決雙目立體視覺測量匹配難的問題。采用的是主動投射的方式，投影儀投射模式特征已知，只要對捕獲圖像進行解碼即可得到兩幅具有對應關系的模式圖像，利用編碼的特征量可準確找出對應匹配點。 　　結構光視覺測量被認為是最可靠的三維測量技術之一，本文研究采用基于正弦光柵的時間編碼方法，利用正弦光柵絕對相位作為特征量，編解碼該特征量，由于正弦光柵絕對相位具有唯一性，以該唯一性作為匹配的依據，尋找對應點。采用三步相移光柵法投射物體，投射光柵分為水平和豎直兩個方向，捕獲場景調制后的圖像，求出包裹相位圖，對包裹相位圖進行解纏，得到絕對相位圖，由絕對相位圖的相位特征尋找對應點。 　　由于復雜形體表面深度信息更繁雜多變，相位解纏錯誤或誤差更易出現，解纏難度大。而相位解纏的精度和速度直接關系到最后測量的精度和速度，所以本文著重研究了相位解纏的算法。主要研究內容包括： 　　首先，概述了三維視覺測量的常用方法與原理，進而引申到相位測量中的相位解纏，對現有相位解纏算法進行分類歸納?？偨Y出這些算法各自的優缺點，分析其理論依據與實踐中算法魯棒性和速度，為新算法的提出奠定基礎。 　　其次，研究了質量圖引導解纏算法的優化。質量圖引導法是比較通用的高精度解纏算法，但其處理較大圖像十分費時。采用優先級隊列、索引鏈表等處理解纏次序，可有效降低算法的時間復雜度，減少處理時間。 　　再次，設計兩種新的相位解纏算法。一種是螺旋形由點到面解纏法；一種基于構造邊解纏法，由相鄰兩像素質量值構造水平與豎直權值邊，根據邊權值的大小引導相位解纏。解纏過程以兩像素點所構成邊為單位，逐次解纏所有像素點，有效解決了由于區域不連續、測量遮擋或環境噪聲對解纏精度的影響。 　　最后，利用絕對相位唯一性，確定點在投射模式中的位置，生成匹配點坐標矩陣，進行三維重構。利用實驗結果對比驗證上述算法的有效性。

基于投影結構光法實現動態目標的三維重構

摘要

近年來,三維重構技術在逆向工程、機器人導航、醫學圖像處理、工業產品檢測等領域都有著非常廣泛的應用。投影結構光法三維重構技術由于其具備非接觸、速度快、精度高、成本低等優勢日益成為研究熱點。本文重點對基于投影單幅彩色條紋結構光圖案的空間編碼三維重構技術進行了研究,在此基礎上又提出了時空混合編碼方法,通過圖像處理等相關算法,最終實現了目標物體的三維重構。 論文內容主要包含以下幾個方面： 首先,分析了目前三維重構技術的研究意義及發展趨勢,對多種三維重構方法進行了簡單的原理分析,并比較了它們的優缺點。對投影結構光法三維重構技術中的編碼方法進行了分析討論,確定了本文所采用的編碼方法的理論基礎。 其次,研究了一種基于De Bruijn序列的空間編碼方法,這種編碼具有采用顏色少、空間周期長以及解碼精度高等優勢。在此基礎上提出一種時空混合編碼方案,并分析了兩種編碼方法各自具備的優勢以及適用場合。 再次,本文針對編碼條紋的特性,采用抗干擾能力強的條紋邊界提取算法、簡單且有效的顏色識別方法以及高效的De Bruijn序列的解碼算法,對采集到的圖像進行處理,從而完成調制后的條紋圖像的解碼過程。 最后,搭建了三維重構實驗平臺,進行系統標定與設備標定,對多個具有一定難度的目標物體進行了實驗,通過對比分析多組實驗結果、計算測量誤差,驗證了本文提出方案的可行性。

基于彩色編碼的結構光動態三維測量及重構技術研究

形體三維測量技術已廣泛應用于反求工程、產品質量檢測、物體識別等領域,但多為靜態測量,無法實現運動或者變形物體的三維測量和形面重構。動態三維測量在高速檢測,物體變形分析,仿生學,人體檢測等領域具有很好的應用前景。論文對結構光動態三維測量系統的關鍵技術進行了深入研究。 基于彩色編碼原理,將6色3次偽隨機條紋序列的色彩信息溶入亮度呈余弦周期變化的數字柵線圖中,構成彩色柵線空域編碼的測量傳感圖案,在單幅圖案內實現高分辨率的像素級唯一編碼,滿足動態三維測量要求。構建了投影柵相位法和雙目立體視覺相結合的雙攝像機單投影儀動態三維測量系統。 提出了一種仿人類視覺由粗到細分析過程的彩色柵線圖像解碼技術。在直覺階段基于亮度峰值與色彩信息實現周期劃分相展開,在專注階段基于局部亮度變化關系進行空域解相。解碼算法具有較高可靠性和抗噪能力,而且豐富色彩信息的引入解決了傳統相展開算法復雜耗時、無法測量不連續物體的缺點。使用單平面標定塊,采用Tsai兩步法及非線性優化方法完成攝像機標定。 提出了基于特征點投影和基于虛擬攝像機標志點反向成像的兩種投影儀標定技術,解決了投影儀標定中輸入點三維坐標及二維投影坐標精確獲取的難題。實驗結果表明,研究的標定方法操作簡便、具有較高的標定精度。 為了提高被測物體三維重構精度,基于極線幾何約束,通過亞像素技術改善解碼信息的定位和匹配精度。針對相位粗匹配中的精度缺陷,采用自適應調整的立體視覺窗口數字相關技術根據彩色柵線紋理在局域實現更精確的匹配。 針對散亂無序測量點云數據的三角網格模型的重構,提出了控制合適生長條件的循環擴展重構算法,以及基于曲線曲面擬合的大面積復雜形面孔洞缺陷光順修補算法。實例表明算法能有效重構各類復雜點云,并實現高質量修補。 論文在彩色編碼圖設計、單幅圖像解碼、投影儀標定、自適應相關精匹配以及點云三角網格重構和修補部分作出了創新,所研究的動態三維測量系統具有較高測量精度與分辨率,可實現復雜形面或不連續物體的動態三維測量和重構。研究成果擴大了結構光三維測量技術的應用范圍和實用性。

基于結構光投影的運動物體高速實時三維測量方法研究

作者姓名:劉永久

摘要 結構光三維形態測量技術己廣泛應用于工業檢測、模式識別以及逆向工程等領域，顯示出了廣泛的應用前景。隨著工業生產自動化水平的提高，現有的基于標準幀率的三維形態測量技術己不能滿足快速運動物體連續三維形態測量的需要，高速、實時三維測量正在成為三維測量技術的發展趨勢。針對目前結構光三維測量方法無法兼顧運動物體測量與測量效率難題，本文基于格雷碼編碼結構光方法，對高速視覺三維測量、同步誤差補償算法、異構并行運算以及移動三維測量等關鍵技術進行了研究。以期實現運動物體的高速實時三維測量，并將該技術擴展至工業檢測領域。

本文的主要研究內容及取得的成果如下:    1.采用了一種基于高速視覺的投影和同步圖像獲取方法，將格雷碼結構光編碼方法應用于運動物體三維測量中，利用縮短幀間投影與圖像獲取時間方法

減小同步誤差。該方法可以突破了標準幀率的限制，實現運動物體的連續三維測量; 2.基于物體運動信息估計方法，提出了一種“運動補償算法”，利用物體本身的運動速度信息補償同步誤差。實驗結果表明該算法可通過物體運動速度信息預測幀間像素位置，實現同步誤差補償，進而獲得更加準確的三維形態測量結果; 3.針對高速視覺中的大量圖像數據處理問題，本文采用CPU+GPU異構

并行計算模型，充分利用GPU的多核并行計算能力，加速三維形態測量算法。在當前實驗中，實現了512 x 512像素分辨率下500幀/秒的運動物體實時三維形態測量; 4.對移動三維形態測量技術進行了研究，開發了一種機器人搭載用的高集成度實時測量三維系統，利用機器人實時反饋的運動信息補償同步誤差，實驗結果表明該方法能夠克服基于質心跟蹤方法中的估計盲區問題，進一步擴大了

三維形態測量范圍。 論文在運動物體高速三維形態測量、同步誤差補償算法、異構并行運算以

及移動三維形態測量方面取得了一定的研究成果。研究成果擴展了格雷碼編碼結構光三維形態測量適用范圍。

關鍵詞:結構光投影，格雷碼編碼，運動補償算法，高速視覺，GPU并行計算，

二、關鍵技術參數：
1.檢測范圍；2.檢測精度；3.檢測角度；4.幀率；5.模塊大小；6.功耗
目前的主流攝像頭在檢測范圍、檢測精度和檢測角度等都相差不大，主要區別在于：
1、結構光方案優勢在于技術成熟，深度圖像分辨率可以做得比較高，但容易受光照影響，室外環境基本不能使用；
2、TOF方案抗干擾性能好，視角更寬，不足是深度圖像分辨率較低，做一些簡單避障和視覺導航可以用，不適合高精度場合。受環境影響小，傳感器芯片并不成熟，成本很高，實現量產困難。
3、雙目方案，成本相對前面兩種方案最低，但是深度信息依賴純軟件算法得出，此算法復雜度高，難度很大，處理芯片需要很高的計算性能，同時它也繼承了普通RGB攝像頭的缺點：在昏暗環境下以及特征不明顯的情況下并不適用。

三種方案對比：

三、總結：
1.雙目方案：最大的問題在于實現算法需要很高的計算資源，導致實時性很差，而且基本跟分辨率，檢測精度掛鉤。也就是說，分辨率越高，要求精度越高，則計算越復雜，同時，純雙目方案受光照，物體紋理性質影響。
2.結構光方案：目的就是為了解決雙目中匹配算法的復雜度和魯棒性問題而提出，該方案解決了大多數環境下雙目的上述問題。但是，在強光下，結構光核心技術激光散斑會被淹沒。因此，不合適室外。同時，在長時間監控方面，激光發射設備容易壞，重新換設備后，需要重新標定。
3.TOF方案：傳感器技術不是很成熟，因此，分辨率較低，成本高，但由于其原理與另外兩種完全不同，實時性高，不需要額外增加計算資源，幾乎無算法開發工作量，是未來。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的三维重建【四】-------------------结构光 三维重建----论文调研的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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