發(fā)布時間：2017-09-15 08:09

  本文關鍵詞：雙目視覺與編碼結構光結合的三維重建技術的研究

  更多相關文章： 立體視覺 結構光編碼 三維重建 三維掃描 格雷碼 相移碼

【摘要】：計算機視覺技術是當前的熱門研究領域,三維重建技術是其中的重要分支。這一技術涉及到了圖像處理和視覺處理的知識,在工業(yè)自動化、逆向工程、文物保護、虛擬現(xiàn)實和增強現(xiàn)實和機器人應用等場景得到了廣泛而有效地應用。低成本、高精度、快速獲取、多場景適用性是三維重建系統(tǒng)的重要指標,也是研究的重點和難點。本文設計了一套立體視覺和結構光技術相結合的三維重建系統(tǒng),對系統(tǒng)涉及的立體視覺和編碼結構光技術的原理和方法進行了詳細分析和實驗,首先給出了相機成像原理的分析,單目及雙目標定的原理、實現(xiàn)方案和實驗結果,立體校正的原理和實現(xiàn),極線約束條件建立的原理;然后對立體匹配的塊匹配算法、全局和半全局的匹配算法進行了介紹和分析,提出了基于超像素分割的稠密視差估計方法;對結構光編碼的常用方法進行了分類和對比,設計了基于7幅格雷碼圖案和10幅相移圖案結合的編碼方案。在對系統(tǒng)原理進行分析的基礎上設計相關算法,然后搭建雙目系統(tǒng)與投影系統(tǒng)的硬件平臺。在這個平臺基礎上,完成雙目圖像的標定、校正、匹配,有效測量區(qū)域的提取、結構光的解碼,視差圖的生成和優(yōu)化,三維點云的生成和優(yōu)化等軟件設計與實驗。通過在實驗環(huán)境下對該系統(tǒng)進行了三維重建實驗,實現(xiàn)了對被測物體表面三維點云的生成,驗證了有效性。該系統(tǒng)在降低系統(tǒng)復雜度和提高測量精度上具有明顯的優(yōu)勢。
【關鍵詞】：立體視覺 結構光編碼 三維重建 三維掃描 格雷碼 相移碼
【學位授予單位】：北京理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.41
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第1章 緒論9-16
• 1.1 研究背景及意義9
• 1.2 國內外研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢9-14
• 1.2.1 立體視覺法10-13
• 1.2.2 結構光測量法13-14
• 1.3 本文研究的主要內容14-16
• 第2章 雙目視覺原理16-29
• 2.1 相機成像原理和標定16-20
• 2.2 雙目視覺原理20-28
• 本章小結28-29
• 第3章 立體匹配29-41
• 3.1 塊匹配算法29-30
• 3.2 半全局匹配和全局匹配算法30-34
• 3.2.1 動態(tài)規(guī)劃算法31-32
• 3.2.2 置信度優(yōu)化方法32-33
• 3.2.3 圖割優(yōu)化方法33-34
• 3.3 基于超像素的稠密視差估計34-40
• 3.3.1 超像素圖像分割35-37
• 3.3.2 視差空洞的填充37-38
• 3.3.3 視差圖濾波38-40
• 本章小結40-41
• 第4章 結構光編碼41-50
• 4.1 常用的結構光編碼方法41-46
• 4.1.1 時間多路編碼42-44
• 4.1.2 空間域編碼44-45
• 4.1.3 直接編碼45-46
• 4.2 格雷碼與相移結合的編碼方法46-49
• 4.2.1 格雷碼編碼方法46-47
• 4.2.2 格雷碼結合相移編解碼47-49
• 本章小結49-50
• 第5章 三維點云的獲取50-62
• 5.1 立體校正50
• 5.2 結構光圖案采集與解碼50-55
• 5.2.1 有效測量區(qū)域的測定50-52
• 5.2.2 格雷碼圖案解碼52-54
• 5.2.3 相位解碼54-55
• 5.3 立體匹配與視差圖計算55-56
• 5.4 實驗結果56-61
• 本章小結61-62
• 總結與展望62-64
• 參考文獻64-67
• 攻讀學位期間發(fā)表論文與研究成果清單67-68
• 致謝68

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