三維成像技術(shù)在各個(gè)領(lǐng)域都獲得了十分廣泛的應(yīng)用,而在軍事目標(biāo)三維信息的獲取過(guò)程中,要求系統(tǒng)具有隱蔽性高、結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、體積小且適用于遠(yuǎn)距離目標(biāo)等特點(diǎn),通過(guò)獲得目標(biāo)各位置的距離即可進(jìn)行三維成像,但傳統(tǒng)的主動(dòng)或被動(dòng)式測(cè)距三維成像方法不能同時(shí)滿(mǎn)足上述條件。因此,本文結(jié)合計(jì)算成像技術(shù),采用手性相位掩模板孔徑編碼的方式對(duì)體積小且可遠(yuǎn)距測(cè)量的單目被動(dòng)測(cè)距系統(tǒng)進(jìn)行研究。在系統(tǒng)的光瞳處放置手性相位板,使得中間編碼圖像隨物距而變化,從而提取出中間編碼圖像的深度信息進(jìn)行三維成像。本文的主要研究?jī)?nèi)容包括:（1）孔徑編碼被動(dòng)測(cè)距與三維成像技術(shù)理論研究。從孔徑編碼技術(shù)的編碼和解碼理論出發(fā),分析了本文基于手性相位掩模板實(shí)現(xiàn)被動(dòng)測(cè)距與三維成像的原理。（2）為深入了解系統(tǒng)性能,方便在不同技術(shù)指標(biāo)要求下進(jìn)行系統(tǒng)設(shè)計(jì),對(duì)孔徑編碼系統(tǒng)的成像特性進(jìn)行了分析。在頻域和空域分析中給出了系統(tǒng)隨離焦變化的光學(xué)傳遞函數(shù)和點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)明確數(shù)學(xué)表達(dá)式。仿真分析了不同條件下系統(tǒng)和相位板參數(shù)對(duì)測(cè)距精度和范圍的影響,可得精度隨相位板寬度和間隔的增大、焦距的增大、像元尺寸的減小而變大。（3）手性相位板的優(yōu)化與測(cè)距算法研究。本文利用Fisher信息理論對(duì)手... 

【文章來(lái)源】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)黑龍江省 211工程院校 985工程院校

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【學(xué)位級(jí)別】：碩士

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結(jié)構(gòu)光法測(cè)距與三維成像原理示意圖

哈爾濱工業(yè)大學(xué)工學(xué)碩士學(xué)位論文3了學(xué)術(shù)界的強(qiáng)烈反響[3]。1984年，M.Oshima等人通過(guò)線(xiàn)結(jié)構(gòu)光掃描被測(cè)物體，得到其三維空間信息，一定程度上提高了成像的效率[4]。2000年，Ku¨hmstedt等人采用光柵投影結(jié)構(gòu)光的方式對(duì)目標(biāo)場(chǎng)景進(jìn)行三維成像，通過(guò)被測(cè)目標(biāo)的旋轉(zhuǎn)，得到了不同角度下的圖片，降低了點(diǎn)結(jié)構(gòu)光和線(xiàn)結(jié)構(gòu)光情況下因目標(biāo)遮擋導(dǎo)致的三維信息不全對(duì)成像結(jié)果造成的影響[5]。2002年，張廣軍、李鑫等人將結(jié)構(gòu)光與雙目視覺(jué)理論融合，使得該結(jié)構(gòu)光法測(cè)距受外界干擾的效果較小，成像結(jié)果具有較好的精度和魯棒性[6]。2007年Graebling等人采用具有編碼圖樣的結(jié)構(gòu)光，進(jìn)一步減小了對(duì)目標(biāo)紋理的限制，可對(duì)弱紋理物體進(jìn)行成像，且提供了較高的精度和更快的成像時(shí)間[7]。2015年，蔡懷宇等人基于主成分分析的方法，提取了結(jié)構(gòu)光的條紋中心，從而提高三維成像系統(tǒng)的測(cè)距精度[8]。2019年催巍等人就時(shí)間編碼結(jié)構(gòu)光測(cè)量速度慢、成像效率低的問(wèn)題提出了一種基于硬件調(diào)整的優(yōu)化方法，很大程度上提升了時(shí)間編碼結(jié)構(gòu)光法的成像速度[9]。圖1-1結(jié)構(gòu)光法測(cè)距與三維成像原理示意圖圖1-2光柵投影結(jié)構(gòu)光三維成像結(jié)果

哈爾濱工業(yè)大學(xué)工學(xué)碩士學(xué)位論文5頭是RGB彩色攝影機(jī)，用來(lái)采集彩色圖像，左右兩邊鏡頭則分別為紅外線(xiàn)發(fā)射器和紅外線(xiàn)CMOS攝影機(jī)所構(gòu)成的3D深度感應(yīng)器，用來(lái)采集深度數(shù)據(jù)。2011年，微軟研究院就基于Kinect進(jìn)行開(kāi)發(fā)，采用光學(xué)編碼發(fā)射紅外圖樣，通過(guò)分析采集到的紅外圖樣的變化得到目標(biāo)物體的深度信息和三維形態(tài)信息，再結(jié)合ICP算法可實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的實(shí)時(shí)三維成像，但是該方法只限制單一目標(biāo)并且對(duì)顯存的要求較高[21]。2012年，微軟結(jié)合TSDF的點(diǎn)云融合算法，優(yōu)化了三維成像的質(zhì)量，通過(guò)并行GPU加速，優(yōu)化了Kinect三維成像的實(shí)時(shí)性[22]。2014年，Izadi等人對(duì)Kinect三維成像進(jìn)行了高斯濾波處理，使得成像結(jié)果質(zhì)量大為改進(jìn)，減弱了噪聲的影響，與實(shí)際目標(biāo)相比均方誤差較小[23]。2015年，施逸飛等人提出了一種新型的點(diǎn)云分割算法，可從Kinect相機(jī)采集的點(diǎn)云數(shù)據(jù)中分割平面結(jié)構(gòu)，提升了三維成像的準(zhǔn)確度[24]。2016年，Whelan等人在Kinect三維成像過(guò)程中加入了閉環(huán)反饋約束，從而提高了對(duì)目標(biāo)物體三維姿態(tài)信息估計(jì)的準(zhǔn)確度[25]。2020年，趙書(shū)芳等人通過(guò)雙閾值處理提出了一種導(dǎo)向?yàn)V波算法，用于優(yōu)化Kinect三維成像的結(jié)果，使得重構(gòu)目標(biāo)邊緣清晰、孔洞得以填充，準(zhǔn)確識(shí)別人體動(dòng)作[26]。圖1-3KINECT體感攝影機(jī)1.2.2被動(dòng)式三維成像技術(shù)研究現(xiàn)狀近年來(lái)，無(wú)需主動(dòng)照明、直接通過(guò)拍攝的二維平面圖像進(jìn)行處理即可得到被測(cè)目標(biāo)物體的三維形貌圖的被動(dòng)式三維成像技術(shù)備受歡迎，根據(jù)成像探測(cè)器的個(gè)數(shù)，可以分為單目被動(dòng)三維成像和雙目被動(dòng)三維成像技術(shù)。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]面向Kinect深度圖像的導(dǎo)向?yàn)V波算法改進(jìn)[J]. 趙書(shū)芳,湯汶,萬(wàn)韜阮,朱耀麟,武桐.  單片機(jī)與嵌入式系統(tǒng)應(yīng)用. 2020(03)
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博士論文
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碩士論文
[1]波前編碼被動(dòng)測(cè)距及三維成像技術(shù)研究[D]. 張?jiān)茲?哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2019
[2]激光掃描測(cè)距系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 李慶瑩.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2019
[3]飛行時(shí)間法成像系統(tǒng)與應(yīng)用研究[D]. 王朋.湘潭大學(xué) 2019
[4]計(jì)算光學(xué)成像系統(tǒng)圖像重構(gòu)技術(shù)研究[D]. 謝遜.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2018
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