【摘要】：條紋投影輪廓術(shù)利用條紋的相位信息輔助實(shí)現(xiàn)精確立體匹配,從而達(dá)到高精度、高密度三維重建,并被廣泛應(yīng)用于工業(yè)設(shè)計(jì)、智能制造、文物保護(hù)、醫(yī)學(xué)檢測(cè)等領(lǐng)域。然而,三維應(yīng)用需求的不斷拓展對(duì)該技術(shù)測(cè)量效率提出了更高要求。當(dāng)前,影響該技術(shù)效率的主要環(huán)節(jié)為立體匹配的獲取,本文將圍繞條紋投影輪廓術(shù)的立體匹配方法開(kāi)展研究,提出實(shí)現(xiàn)高效立體匹配的有效途徑。論文的主要內(nèi)容包括:(1)針對(duì)當(dāng)前立體匹配方法中因?qū)?yīng)點(diǎn)查找范圍較大,搜索次數(shù)較多而導(dǎo)致的耗時(shí)問(wèn)題,提出了一種縮小對(duì)應(yīng)點(diǎn)查找范圍的快速立體匹配方法。所提方法將雙目系統(tǒng)中的一個(gè)相機(jī)與投影機(jī)組成相位映射系統(tǒng),利用高效的相位-三維映射計(jì)算,快速估計(jì)出待匹配點(diǎn)的空間三維點(diǎn)并投影到另一個(gè)相機(jī)上得到估計(jì)對(duì)應(yīng)點(diǎn),理論上估計(jì)對(duì)應(yīng)點(diǎn)應(yīng)與精確對(duì)應(yīng)點(diǎn)重合,但測(cè)量誤差使兩點(diǎn)之間存在微小的偏離,偏離的大小即所提方法的對(duì)應(yīng)點(diǎn)搜索范圍。通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,所提方法能夠?qū)⒁暡罘秶鷥?nèi)約400個(gè)像素的對(duì)應(yīng)點(diǎn)搜索范圍縮小至4個(gè)像素,極大地減少了對(duì)應(yīng)點(diǎn)搜索次數(shù),使得立體匹配整體速度提高約4倍,進(jìn)而加快了三維重建速率。(2)為減少條紋投影輪廓術(shù)的圖像序列采集數(shù)量,提升測(cè)量速度,提出了一種無(wú)需相位展開(kāi)的高效立體匹配方法。所提方法將雙目測(cè)量系統(tǒng)的投影機(jī)當(dāng)作逆向相機(jī),并與系統(tǒng)中的兩個(gè)相機(jī)相結(jié)合,利用三個(gè)視點(diǎn)的空間約束關(guān)系消除由折疊相位引起的匹配歧義,實(shí)現(xiàn)立體匹配,并利用匹配結(jié)果重建三維模型。所提方法在算法上結(jié)合了相位-三維映射原理簡(jiǎn)化了原有的算法流程,通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,所提方法能夠用3幅相移圖重建出完整度高于97%的三維模型,且在效率上與原有算法相比有較大的提升。
【學(xué)位授予單位】：深圳大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.41
【圖文】：

領(lǐng)域的不斷拓展，針對(duì)各個(gè)應(yīng)用領(lǐng)域的立體匹配方法不的原理和對(duì)應(yīng)點(diǎn)搜索策略上。匹配所耗費(fèi)的時(shí)間、匹配量效果的三個(gè)重要因素，因此是立體匹配方法研究關(guān)前常用的幾種立體匹配方法并在匹配時(shí)間、精度和密度所研究的條紋投影立體匹配相關(guān)理論基礎(chǔ)，為后續(xù)章法介紹，兩個(gè)相機(jī)獲取同一場(chǎng)景中不同視角下的兩幅圖片分別面上的一個(gè)點(diǎn) A 會(huì)在兩個(gè)個(gè)成像裝置成像平面上分別為1a 和2a ，這兩個(gè)投影點(diǎn)都是三維物點(diǎn) A 的像，稱(chēng)之目的就是在多視角圖片1I 和2I 中確定同名點(diǎn)的坐標(biāo)。

區(qū)域匹配主要是基于物體表面光強(qiáng)所反應(yīng)的圖像灰度進(jìn)行匹配，算法的主要實(shí)現(xiàn)方為：選擇一幅圖中某一點(diǎn)周?chē)A(yù)先設(shè)定窗口大小內(nèi)的灰度分布為模板，在另一幅圖像查找具有相似灰度值分布的區(qū)域，來(lái)確定對(duì)應(yīng)點(diǎn)的位置。區(qū)域匹配的魯棒性主要由模區(qū)域灰度的度量算法和搜索策略決定。此外，預(yù)設(shè)的窗口大小和形式也會(huì)對(duì)匹配有一的影響，對(duì)于不連續(xù)的、有陰影區(qū)域的和反光的被測(cè)物體，如選用大窗口會(huì)出現(xiàn)較多匹配問(wèn)題，若選用小窗口由于沒(méi)有包含足夠的灰度變化信息會(huì)出現(xiàn)歧義匹配。因此，想得到好的匹配效果，窗口的大小和形式需要經(jīng)過(guò)合理的設(shè)定。特征匹配是以待匹配圖片中物體的角點(diǎn)、邊緣及線段等幾何特征為依據(jù)進(jìn)行同名點(diǎn)找的立體匹配方法，如圖 2.2 所示。由于實(shí)際測(cè)量物體的幾何特征不會(huì)受光照，視點(diǎn)換、拍攝方向、空間噪聲等因素的影響，所以特征匹配具有較高的穩(wěn)定性。但對(duì)于表平坦，幾何特征較少的物體，由于特征點(diǎn)稀少最終得到的匹配點(diǎn)對(duì)非常稀少很難用來(lái)建物體的三維形貌。要獲得密集的匹配點(diǎn)需通過(guò)像素差值算法，但插值過(guò)程較為復(fù)雜，配耗時(shí)比較嚴(yán)重。

條紋投影輪廓術(shù)的高效立體匹配方法研究的原點(diǎn)。在針孔相機(jī)模型中，相機(jī)坐標(biāo)系下的點(diǎn)TccccO (X,Y,Z)到相機(jī)成像平面像點(diǎn) To x,y是一個(gè)映射關(guān)系。依據(jù)針孔相機(jī)幾何模型圖 2.3 可以得到 X 軸方向的截面圖，如圖 2.4 所示，根據(jù)相似三角形原理像點(diǎn) o 的坐標(biāo)值用物點(diǎn)cO 坐標(biāo)可表示為：(,)cccco fXZfYZ。用齊次坐標(biāo)和矩陣方程可表示為： 100100000001ccccZYXffyxZ (2.1

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2773079