条纹投影轮廓术的高效立体匹配方法研究

发布时间：2020-07-28 15:31

【摘要】：条纹投影轮廓术利用条纹的相位信息辅助实现精确立体匹配,从而达到高精度、高密度三维重建,并被广泛应用于工业设计、智能制造、文物保护、医学检测等领域。然而,三维应用需求的不断拓展对该技术测量效率提出了更高要求。当前,影响该技术效率的主要环节为立体匹配的获取,本文将围绕条纹投影轮廓术的立体匹配方法开展研究,提出实现高效立体匹配的有效途径。论文的主要内容包括:(1)针对当前立体匹配方法中因对应点查找范围较大,搜索次数较多而导致的耗时问题,提出了一种缩小对应点查找范围的快速立体匹配方法。所提方法将双目系统中的一个相机与投影机组成相位映射系统,利用高效的相位-三维映射计算,快速估计出待匹配点的空间三维点并投影到另一个相机上得到估计对应点,理论上估计对应点应与精确对应点重合,但测量误差使两点之间存在微小的偏离,偏离的大小即所提方法的对应点搜索范围。通过实验验证,所提方法能够将视差范围内约400个像素的对应点搜索范围缩小至4个像素,极大地减少了对应点搜索次数,使得立体匹配整体速度提高约4倍,进而加快了三维重建速率。(2)为减少条纹投影轮廓术的图像序列采集数量,提升测量速度,提出了一种无需相位展开的高效立体匹配方法。所提方法将双目测量系统的投影机当作逆向相机,并与系统中的两个相机相结合,利用三个视点的空间约束关系消除由折叠相位引起的匹配歧义,实现立体匹配,并利用匹配结果重建三维模型。所提方法在算法上结合了相位-三维映射原理简化了原有的算法流程,通过实验验证,所提方法能够用3幅相移图重建出完整度高于97%的三维模型,且在效率上与原有算法相比有较大的提升。
【学位授予单位】：深圳大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TP391.41
【图文】：

示意图,对应点,示意图,立体匹配

领域的不断拓展，针对各个应用领域的立体匹配方法不的原理和对应点搜索策略上。匹配所耗费的时间、匹配量效果的三个重要因素，因此是立体匹配方法研究关前常用的几种立体匹配方法并在匹配时间、精度和密度所研究的条纹投影立体匹配相关理论基础，为后续章法介绍，两个相机获取同一场景中不同视角下的两幅图片分别面上的一个点 A 会在两个个成像装置成像平面上分别为1a 和2a ，这两个投影点都是三维物点 A 的像，称之目的就是在多视角图片1I 和2I 中确定同名点的坐标。

示意图,特征匹配,示意图

区域匹配主要是基于物体表面光强所反应的图像灰度进行匹配，算法的主要实现方为：选择一幅图中某一点周围预先设定窗口大小内的灰度分布为模板，在另一幅图像查找具有相似灰度值分布的区域，来确定对应点的位置。区域匹配的鲁棒性主要由模区域灰度的度量算法和搜索策略决定。此外，预设的窗口大小和形式也会对匹配有一的影响，对于不连续的、有阴影区域的和反光的被测物体，如选用大窗口会出现较多匹配问题，若选用小窗口由于没有包含足够的灰度变化信息会出现歧义匹配。因此，想得到好的匹配效果，窗口的大小和形式需要经过合理的设定。特征匹配是以待匹配图片中物体的角点、边缘及线段等几何特征为依据进行同名点找的立体匹配方法，如图 2.2 所示。由于实际测量物体的几何特征不会受光照，视点换、拍摄方向、空间噪声等因素的影响，所以特征匹配具有较高的稳定性。但对于表平坦，几何特征较少的物体，由于特征点稀少最终得到的匹配点对非常稀少很难用来建物体的三维形貌。要获得密集的匹配点需通过像素差值算法，但插值过程较为复杂，配耗时比较严重。

截面图,针孔相机,几何模型

条纹投影轮廓术的高效立体匹配方法研究的原点。在针孔相机模型中，相机坐标系下的点TccccO (X,Y,Z)到相机成像平面像点 To x,y是一个映射关系。依据针孔相机几何模型图 2.3 可以得到 X 轴方向的截面图，如图 2.4 所示，根据相似三角形原理像点 o 的坐标值用物点cO 坐标可表示为：(,)cccco fXZfYZ。用齐次坐标和矩阵方程可表示为： 100100000001ccccZYXffyxZ (2.1

【参考文献】