本文關(guān)鍵詞：雙目視覺與編碼結(jié)構(gòu)光結(jié)合的三維重建技術(shù)的研究

  更多相關(guān)文章： 立體視覺 結(jié)構(gòu)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(shù)是當(dāng)前的熱門研究領(lǐng)域,三維重建技術(shù)是其中的重要分支。這一技術(shù)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(yīng)用等場景得到了廣泛而有效地應(yīng)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(biāo),也是研究的重點和難點。本文設(shè)計了一套立體視覺和結(jié)構(gòu)光技術(shù)相結(jié)合的三維重建系統(tǒng),對系統(tǒng)涉及的立體視覺和編碼結(jié)構(gòu)光技術(shù)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(biāo)定的原理、實現(xiàn)方案和實驗結(jié)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(jié)構(gòu)光編碼的常用方法進行了分類和對比,設(shè)計了基于7幅格雷碼圖案和10幅相移圖案結(jié)合的編碼方案。在對系統(tǒng)原理進行分析的基礎(chǔ)上設(shè)計相關(guān)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(chǔ)上,完成雙目圖像的標(biāo)定、校正、匹配,有效測量區(qū)域的提取、結(jié)構(gòu)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(shè)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(fù)雜度和提高測量精度上具有明顯的優(yōu)勢。
【關(guān)鍵詞】：立體視覺 結(jié)構(gòu)光編碼 三維重建 三維掃描 格雷碼 相移碼
【學(xué)位授予單位】：北京理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)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(nèi)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(jié)構(gòu)光測量法13-14
• 1.3 本文研究的主要內(nèi)容14-16
• 第2章 雙目視覺原理16-29
• 2.1 相機成像原理和標(biāo)定16-20
• 2.2 雙目視覺原理20-28
• 本章小結(jié)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(jié)40-41
• 第4章 結(jié)構(gòu)光編碼41-50
• 4.1 常用的結(jié)構(gòu)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(jié)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(jié)合相移編解碼47-49
• 本章小結(jié)49-50
• 第5章 三維點云的獲取50-62
• 5.1 立體校正50
• 5.2 結(jié)構(gòu)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(jié)果56-61
• 本章小結(jié)61-62
• 總結(jié)與展望62-64
• 參考文獻64-67
• 攻讀學(xué)位期間發(fā)表論文與研究成果清單67-68
• 致謝68

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本文編號：855312