固态体积式真三维立体显示器双灯照明系统设计

为了提高固态体积式真三维立体显示器的显示亮度,根据方棒照明系统的特点,设计了一种基于直流驱动、平行光出射的双灯照明系统。该设计根据光学扩展量守恒原理,提出了一种通过延长投影光源汇聚距离的方法以实现双灯照明。通过光学仿真分析,对设计的双灯方棒照明系统进行优化,提高方棒照明系统的光能利用率和照明均匀性。搭建实际系统,并进行了测试。测试结果表明:采用双灯直流汞灯照明后,2层散射态光阀后的成像亮度为41 711 cd/m2,是单灯的1.4倍,有效提高了固态体积式真三维显示器的成像质量。     

固态体积式真三维显示中的灰度级修正研究

基于聚合物稳定胆甾相液晶(PSCT)光阀的固态体积式真三维(3D)显示体,在状态转换瞬间其雾度和透射率的非线性变化会引起成像亮度变化,并引起深度图像间的串扰。通过分析PSCT光阀的光电响应特性和显示体驱动方式,推导出显示体成像亮度的变化函数,并据此计算出子帧亮度和灰度级偏差。通过调整光阀的驱动时序和重新分配数字微镜器件子帧,结合伽马校正,实现了灰度级的修正。给出了在真3D样机上显示的灰度级修正前后的3D成像,实验结果表明,该方法在亮度损失较小(约6%)的前提下,有效地修正了真三维成像的灰度级偏差,并基本消除了深度图像间的串扰,在一定程度上提高了3D显示的成像质量。     

基于光场相机层析法的颗粒三维位置测量

利用光场相机采集颗粒图像,改进层析反演算法,可以快速准确地获得颗粒三维空间位置.基于光场相机成像原理,建立光线正向追迹模型,在此基础上对图像非零像素发出的光线进行反向追迹,实现非零像素与空间体素之间的映射,构建层析法反演颗粒三维位置的模型.根据提出的降维求解MART算法权重矩阵方法,结合相似三角形原理提高颗粒深度位置的反演精度.依据高斯Blob模型,将强度最大的体素中心位置作为反演的颗粒三维位置.实验证明改进型MART算法明显减少了计算时间及所需内存,x轴坐标误差为±0.16 mm,y轴坐标误差为±0.18 mm,z轴坐标误差为±1.8 mm,满足精度要求,更加适用于对计算速度要求较高的场合,具有良好实际应用价值.     

固态体积式真三维显示中的闪烁评价及优化

为准确客观评价和优化固态体积式真三维显示中的闪烁现象,提出一种隔层扫描的光阀矩阵刷新方法。采用傅里叶变换分析成像光信号在不同扫描模式下的频域能量分布,在时间对比敏感度函数加权幅值谱强度(CSWA)评价模型的基础上,提出时间对比敏感度函数加权幅值谱对比度(CSWC)方法。两组视觉感知实验的结果与CSWC评价模型的估算结果的Pearson相关系数达到-0.99。结果表明,所提出的隔层扫描方法可以减轻真三维显示的闪烁,所提出的CSWC评价模型实现了对真三维显示闪烁程度的客观量化评价。该结果对基于深度融合原理的三维显示闪烁程度优化和观看舒适度提升起到积极的指导和推动作用。     

双焦距立体视觉中的光学成像模型

成像物镜具有两个独立的焦距,并分别对空间物体成像,这种系统被称为双焦成像系统。双焦成像系统从单一角度记录三维场景中各物点的图像,它构成了单目立体视觉的基本光学成像模型。由于焦距为f1和f2的物镜所成的像的矢量值存在差别,即视差,并且视差的大小与物点的深度存在着定量关系,因此可利用双焦成像的视差特征来恢复场景的深度信息。叙述了双焦成像的立体视觉原理和系统的改进方案,并根据双焦成像的深度算法对已知深度的物方平面进行了深度测量。试验结果表明,深度恢复的相对误差约为-0.14%,测量结果的方差为0.97mm。     

基于深度体素卷积神经网络的三维模型识别分类

提出一种基于深度体素卷积神经网络的三维(3D)模型识别分类算法,该算法使用体素化技术将3D多边形网格模型转化为体素矩阵,并通过深度体素卷积神经网络提取该矩阵的深层特征,以增强特征的表达能力和差异性。在ModelNet40数据集上的实验结果表明:所提算法对3D网格模型识别分类的准确率能够达到87%左右。所构建的深度体素卷积神经网络能够有效地增强3D模型的特征提取和表达能力,提高对大规模复杂3D网格模型分类识别的准确率,所提方法优于当前的主流方法。     

基于相位辅助的三维数字成像与测量

综述了基于相位辅助的三维数字成像与测量的核心技术.以相机模型为基础,建立了三维数字成像系统模型和三维测量网模型,并介绍了相关的标定技术.在主动立体视觉的理论框架下,综述了相位提取、相位展开、对应点搜索等单视点深度像重建的关键技术.介绍了深度数据后处理技术,其中包括多视点深度像的匹配、融合和简化的代表性算法.同时,对系统...     

基于点阵编码的三维主动视觉标定

提出一种基于位错点阵编码三维成像系统的标定方法.首先在物空间建立三维数据基准,然后通过基准传递的概念标定摄像子系统,再通过建立摄像子系统坐标系与投影子系统坐标系之间的约束关系,将标定后的摄像子系统的准确度传递到投影子系统坐标系.摄像子系统坐标系与投影子系统都具有标定的准确度之后,可以根据位错点阵编码三维成像技术的解码算法获得深度图像空间坐标的计算值,然后将其与物体空间的三维标定数据基准进行比较,建立目标函数为误差平方和最小的非线性优化方程.通过迭代求解这个优化方程,最终获得三维系统的结构参量.实验结果表明,经过三维标定的位错点阵编码三维成像系统,对300×300×80 mm3的测量体积内,可以获得X方向的标准差为0.29mm和Y方向的标准差为0.24mm,Z方向的标准差为0.29mm的测量准确度.     

消除自由立体显示串扰的定向背光源设计

定向背光柱透镜光栅式多视点自由立体显示器的串扰和亮度均匀性问题是影响其广泛应用的主要因素之一.本文通过分析串扰产生的原因,根据偏轴光线的成像光学原理,推导出液晶显示屏光开关板列单元与柱透镜组成的偏轴光学系统的参数计算式.提出一种液晶显示屏光开关蝶形单元结构,设计了采用该蝶形单元的定向背光自由立体显示背光源模组.模拟仿真结果表明:所设计的定向背光自由立体显示背光源可消除自由立体显示的串扰;在视点平面90%观看区域的串扰度小于0.5%,光束10%峰值宽度的串扰面积比γ=0,光束90%峰值宽度比普通液晶单元结构的增大37%,改善了不同位置观看图像亮度变化大的问题.     

基于深度学习和程能映射的自由配光设计

在激光投影、结构光和光束整形等特种照明或光电应用中,常需要一个非成像光学系统来实现特定的配光设计。建立一个配光方程来描述该光学系统,并通过对光束、光学面和目标面的离散化处理,利用子面光程K与目标点能量E之间的映射关系得到程能映射下的配光方程。尽管程能映射中相邻子面光程之间存在复杂的非线性竞争,但K与E之间存在良好的单调映射关系,这为引入深度神经网络来拟合程能映射提供基础。利用深度学习实现配光方程逆问题的求解,获得所需要的自由光学曲面。以英文字母和阿拉伯数字为训练集,输入点阵规模为28×28,通过对三层神经网络进行多维度调参和训练,实现了相应字符照度分布的光学曲面设计。光学仿真结果的结构相似度达到了99.97%,这表明深度神经网络通过学习可以记住(或存储)各个字符的光学曲面,相当于建立了一个高效且可扩容的智能光学字符库。基于复杂介质建立的基础配光方程可为现有配光方法提供一个基础理论框架,有助于形成非成像光学理论的系统性表述。     

X射线光场成像技术研究

X射线三维成像技术是目前国内外X射线成像研究领域的一个研究热点.但针对一些特殊成像目标,传统X射线计算层析(CT)成像模式易出现投影信息缺失等问题,影响CT重建的图像质量,使得CT成像的应用受到一定的限制.本文主要研究了基于光场成像理论的X射线三维立体成像技术.首先从同步辐射光源模型出发,对X射线光场成像进行建模;然后,基于光场成像数字重聚焦理论,对成像目标场在深度方向上进行切片重建.结果表明:该方法可以实现对成像目标任一视角下任一深度的内部切片重建,但是由于光学聚焦过程中的离焦现象,会引入较为严重的背景噪声.当对其原始数据进行滤波后,再进行X射线光场重聚焦,可以有效消除重建伪影,提高图像的重建质量.本研究既有算法理论意义,又可应用于工业、医疗等较复杂目标的快速检测,具有较大的应用价值.     

基于深度变化成像模型的调整EM算法

在实际成像中,通常样本中的物质是变化的,故样本中不同位置的折射率不一样。由于三维样本的折射率与物镜所浸物质的折射率的不匹配,导致不同深度的点扩展函数可能不同。在此深度变化成像模型基础上应用最大期望(EM)复原算法能够提高图像清晰度,尤其是深度方向,但会丢失图像的一些微弱细节且出现一些孤立亮点,因此将调整EM算法运用到基于三维显微光学切片中成像随深度变化的图像模型上,此二者结合后的新算法可以避免上述缺点,较好地恢复图像微弱细节。     

多视点立体显示系统建模及分析

建立了平行式摄像机阵列实拍立体显示系统的数学模型。根据光学成像原理和计算机视觉双目视差原理,通过一个4×4齐次矩阵描述了真实物体到虚拟物体的映射关系。该实拍模型可精确地调节拍摄和显示的参数,能有效地控制立体深度感,减小立体失真。利用该模型,定量分析了拍摄和显示参数对虚拟立体图像观看质量的影响。分析和计算结果表明,该模型具有很高的立体深度调节灵敏度,能通过调节拍摄和显示的参数,把形变系数控制在1左右,避免了纸板效应。通过理论和仿真证明了这一模型具有很好的实拍效果。     

工业CT切片序列任意方向剖面的绘制方法

为获得工业CT切片序列在三维空间任意方向的剖面,提出了一种基于三维纹理映射技术的任意剖面绘制方法。该方法首先把工业CT图片序列存储为体数据,然后使用传递函数对体数据进行分类,并将分类处理后的体数据定义为三维纹理,结合人机交互给出的平面参数计算出剖切多边形各顶点及其对应的纹理坐标,最后进行纹理映射得到剖面图像。该方法的特点是利用图形处理器支持的纹理映射功能完成剖面像素的采样和插值。实验结果表明,该方法成像质量较高,显示速度较快,能够满足人机交互实际应用需要。     

基于标志点的三维拼接立体偏折法

立体偏折法作为一种非接触式镜面表面三维测量方法,近年来发展迅速。为了解决传统立体偏折法难以测量较大倾角曲面的问题,提出了一种基于标志点的三维拼接立体偏折法。先利用立体偏折法测量不同视角下的曲面子区域的三维点云,同时通过立体视觉测量样品台上标志点的三维坐标,使用标志点坐标进行粗拼接,再通过迭代最近点算法进行精拼接,最终重构出完整的三维面型。实际搭建了一套三维拼接立体偏折测量系统,测量了一个倾角25.8°的光滑凸球面反射镜,拼接后球面拟合误差在3μm以内。实验结果验证了方法的可行性,对立体偏折法应用于大口径和大倾角的复杂光学曲面三维测量具有借鉴意义。     

一种深度学习的立体阵波达方向估计方法

针对常规波束形成主瓣宽且目标分辨能力低的问题,提出一种基于深度卷积神经网络的波达方向估计方法。算法使用常规波束形成计算二维空间功率谱,将预处理后的空间功率谱图输入深度卷积神经网络。该文利用神经网络学习解卷积映射关系,输出主瓣宽度更窄的空间功率谱图,从而实现高分辨率二维波达方向估计。该算法对阵列结构没有限制,适用于立体阵。仿真结果表明该文方法在不同目标个数、快拍数及信噪比参数下均能准确估计目标方向。该文方法目标分辨能力优于常规波束形成方法。在低快拍情况下,目标方向估计误差低于自适应波束形成方法。     

基于深度学习的粒子场数字全息成像研究进展

粒子场的数字全息成像中，由一幅粒子场全息图重建出高精度的三维粒子场分布，是数字全息技术领域的经典问题之一。相比于传统反向重建算法，深度学习算法可以从单个全息图直接重建出三维粒子场来简化算法复杂度，提高计算效率和准确率。介绍国内外研究团队将深度学习算法结合数字全息技术实现粒子场数字全息成像的研究进展，从不同粒子表征方法入手，叙述了支持向量机、全连接神经网络、全卷积网络、U-Net网络、深度神经网络在粒子场数字全息成像中粒子表征及粒子场反向重建过程中的应用原理、实现途径和准确率。最后指出了深度学习算法在这一研究领域的优势及目前基于深度学习算法的不足，并对如何进一步提高该方法的准确率进行了展望。     

体全息成像系统中非周期体光栅的深度选择性研究

由一束球面波和一束平面波或者两束球面波干涉所形成的体全息光栅,由于其光栅矢量在全息图体积内是随位置的变化而变化的,所以被称为非周期型的体光栅。主要研究了用于体全息三维成像系统的非周期体光栅的深度选择特性。根据叠加的原理,将非周期体光栅看作多个固定周期的基元体光栅的叠加,结合耦合波理论分析非周期体光栅的衍射特性。采用这一方法,利用Matlab软件模拟,研究了两束记录光夹角对所记录的非周期体光栅深度选择性的影响和在两束记录光夹角相同时,球面参考光体全息成像系统及平面参考光体全息成像系统深度选择性的差别,最后在光折变晶体材料中进行非周期型和周期型体光栅的记录和再现,对模拟结果进行了实验验证。     

基于双层微透镜阵列的移动视差式立体显示屏

受限于微透镜的数值孔径和像差问题,目前移动视差式立体显示屏存在多视场空间、视场区之间存在视场跳变、主视场空间角度小、显示效果模糊等问题.本文基于离散采样思想,分析了移动视差型三维显示系统的工作机理,结合加工工艺,设计了复合曲面反射层的双层微透镜阵列屏.仿真结果表明:所设计显示屏的视场观看空间角可提升到60°,相对于传统的三维显示屏,双层微结构显示屏可有效提高视场角和显示性能.     

易于多面共体加工的自由曲面离轴三反系统设计

将自由曲面离轴反射系统的曲面加工在同一个基底上实现了多面共体制造,可以有效降低装调难度,进而提升系统的稳定性。提出了一种有柱形轮廓的多面共体自由曲面离轴三反成像系统的设计方法,基于共焦离轴二次曲面实时生成满足离轴共体系统结构和初阶参数要求的初始结构。提出了一种基于曲面采样点位置约束的自由曲面优化方法来控制系统整体外轮廓的形状与大小,使系统的曲面易于实现共体加工。基于光线追迹信息控制系统的焦距,并抑制光线遮拦和光瞳像差。采用Q2D多项式自由曲面进行系统优化,降低曲面检测难度。最终设计了一款高像质、低畸变、易于共体加工的自由曲面离轴三反热成像系统,并根据自由曲面面形特点对该系统进行了公差分析。