基于相位追踪的水中物体三维面形测量

提出一种基于相位追踪和光线迫迹算法测量水中物体三维形貌的新方法.该方法利用正弦面结构光来记录物体的三维面形数据,首先由投影仪投出止弦条纹图来调制淹没于水中物体的三维信息,摄像机拍摄获得物体表面的变形条纹图,然后利用相位追踪算法确定投影条纹和变形条纹之间的对应点,最后对相应的匹配点对进行光线追迹计算后,可以恢复出物体的三维形貌.由于使用面结构光进行测量,无需移动装置来实现对物体的一维或二维全场扫描,这样既节约了经济成本又缩短了测量时间.利用该方法进行了实际测量,得到了较好的重建结果,证明了本方法的正确性和可行性.     

位相相关在大尺寸物体三维重构中的应用

提出了一种对大尺寸物体进行三维重构的方法.将一正弦光栅投影到物体表面,通过摄像机得到有变形条纹的二维子区域强度像.在频域中完成各二维子区域强度像之间的相关,根据输出的相关峰值位置即可得出平移量,通过图像拼接获得有变形条纹的整个物体的二维强度像.运用傅里叶变换轮廓术可得到大尺寸物体的三维型面,给出了实验结果.     

基于微透镜阵列的实时三维物体识别

提出一种基于微透镜阵列多视角成像特点,将三维物体的深度信息转化为二维透射像阵列的角度信息,利用光学二维图像识别技术,实现对三维物体识别的方法.对识别过程进行了理论分析和计算,用匹配滤波的方法实现了对三维物体骰子的实时识别.实验结果表明,本方法的相关识别能力较高,并且具有很强的灵活性,对于有微小旋转、微小平移的三维物体也可进行识别.     

位错点阵投影的三维数字成像

提出一种基于位错点阵投影的三维数字成像方法。该方法以二维点阵结构光顺序照明参考平面和被测物体表面,通过分析分别投影在参考平面和物体上的点阵的成像过程,建立投射在参考平面和被测物体表面上的点阵中同一点在成像面上横向位置错动与被测物体深度之间的数学模型。依据此模型,通过计算相对应点在成像平面上的横向位移。可计算出物体的深度图像。二维点阵可以在垂直于光轴的平面内做横向和纵向的两维移动,以填补由于离散而丢失的其他空间点的深度信息,获得高空间分辨率。实验验证了该方法的可行性,此方法对于拓扑复杂的表面和大梯度表面有较强的适应性。     

光学全息合成实验

全息合成实验是将一系列用普通摄影拍摄的物体的二维平面像用全息合成的方法记录在一张全息软片上。再现时可实现原物体的三维像。这对于较大物体或贵重文物的立体再现尤为重要。我们结合光学全息课,用它来作为实验教学,给学生以一种立体感强、图象逼真的感觉,深受学生的欢迎。     

光栅投影图像测量物体三维外形

使用投影光栅技术 ,由 Computer TV Camera得到待测物体表面和一参考平面的变形投影条纹图像 ,通过比较投影光强和在两幅图像的分布位置对应关系 ,非接触测量物体表面三维外形 ,给出了测量原理和石膏头像脸部表面三维外形测量结果 ,分辨率为 0 .0 6 mm     

结构光三维物体面形实时测量系统

本文基于结构光投影方法提出了一种新的三维物体面形重建方法,并建立了三维物体面形实时测量系统,系统用硬件电路实现结构光峰值提取,然后由软件对畸变光条峰值分布进行总体面形拟合处理。处理中,可以获得物体在视场内附加了一个倾斜面的三维物体面形分布。物体实际面形可以通过减去这个附加倾斜面而获得。     

一种单目运动像机对点状运动物体的三维定位方法

针对单目运动像机无法确定点状运动物体三维位置的难题,提出了一种求解点状运动物体三维位置的方法,利用直线在其法平面上的投影为点这个特性,将各时刻像机光心与物体位置的连线(以下称观察视线)投影到以运动物体轨迹为法线的平面上,通过迭代使其投影线交于一点,交点对应的直线就是物体的运动轨迹,仅需要取大于等于5个时刻的数据就可以确...     

基于球扩展光源模型的物体三维形状的恢复

计算机视觉中传统的物体三维形状恢复方法大都基于光源是无穷远点光源的假设，如由单幅图像恢复三维形状（ｓｈａｐｅｆｒｏｍｓｈａｄｉｎｇ）光度立体视觉（ｐｈｏｔｏｍｅｔｒｉｃｓｔｅｒｅｏ）方法等。实际环境中的光源往往不能满足这个假设，因此大大限制了这些方法的应用，本文提出了一种更加实用的球扩光源模型，并推导出此光源下反射物体表面的反射图，此模型在三维坐标系中描述了球光源位置，亮度，漫反射物体表面反射度与     

水中物体的光学三维形貌测量的研究

提出了一种对水中物体进行光学投影式表面三维形貌测量的新方法。通常的测量方法都是假设摄像机和被测物体都处于空气中,测量水中物体时,由于光在空气、水分界面上发生折射,投射到被测表面的光条纹图像发生扭曲,从而给三角测量法带来误差。新方法可以精确测量出水中被测物表面的三维坐标并计算出物体的几何尺寸,实验验证了该方法的有效性。考虑折射后,该测量类似于在空气环境中的测量。采用的极线约束及亚像素技术,提高了测量精度和速度。     

基于自适应条纹投影的高反光物体三维面形测量

结构光投影方法在三维形貌测量中应用广泛,但是由于被测物体表面反射率变化范围较大,过度曝光会导致相位信息无法获取。而传统的高动态范围扫描技术步骤复杂,耗时较长。文中提出一种自适应条纹投影技术,向待测物体表面投射较高灰度级的条纹图,判断并标记过度曝光点。降低投射强度后通过非线性最小二乘法拟合来确定每个饱和像素点最适合的最大输入灰度,用重新生成的自适应条纹图来采集图像并进行相位计算和三维形貌恢复。通过实验验证,该方法可以对物体表面的高反光区域进行有效测量,避免过度饱和,仿真误差在0.02 mm范围内,实测误差约为0.14 mm,实际实验对过曝点的补偿率可达到99%。     

利用结构光进行三维测量的新方法

提出一种利用三维图像实验三维标定的测量方法。用增行光投射光栅,使之产生一系列相互平行的光切面,这些光切面投射到物体表面之后,在物体表面形成一系列的光条。我们利用Ｈｅ－Ｎｅ激光器产生的激光实验ＣＣＤ测头的定位和光条的识别,从而实现编码。编码后的图像经过细化、边界提取等处理后可以进行接下来的计算工作。由于我们是利用一幅图像来提取三维信息,从推导提取等处理后可以进行接下来的计算工作。由于我们是利用一幅图     

次条纹积分法解调位相的三维面形测量

提出一种新的条闰相分析技术用于三维面形自动测量。将光栅图案投影于物体表面上，投影像随物体三维面形变形，形变的投影像用次条纹积分算法分析，求出位相变化和相应的三维面形。     

相对论的几何表述②

2.4 "尺缩"效应 质点在三维语言中是空间的一点,在四维语言中是时空中的一条类时线(世界线).同理,一把细尺在三维语言中是一段直线,在四维语言中则是一个二维面(称为世界面,是介于尺头、尺尾世界线之间的二维面)于是,在三维语言中非常明确的"尺长"概念在四维语言中变得含糊:哪条线的线长才是尺长?对熟悉四维语言的相对论工作者来说,细尺本来就不是一维的,它是个二维对象.这是一个绝对的对象.与参考系、坐标系以及观者无关.为什么细尺在普通语言(三维语言)中是一维对象?因为人人都站在自己所在参考系的立场上看问题,这种看法一开头就是相对的.K系的每一同时面Σt既然代表t时刻的全空间,它与细尺世界面的交线(直线段oa,见图15)自然代表"K系测得的、t时刻的细尺".     

一种基于结构光条纹投影的微小物体测量系统

为了通过结构光投影的方法测量微小物体,构建了一套微小物体三维形貌测量系统,视场范围可达1.8 cm×1.6 cm。这套测量系统利用了Light Crafter 4500数字投影组件的高速投影、立体显微镜的低畸变缩放、远心镜头的大景深与低畸变成像的特性。先利用立体显微镜对Light Crafter 4500投影的相移条纹图进行低畸变缩小,再投影到待测物体表面,采用配有远心镜头的相机同步记录受到物体表面形貌调制而发生形变的条纹,利用三步相移法计算出条纹对应的截断相位图,再根据可靠路径跟踪相位展开算法求取连续的相位分布,重建被测物体的三维表面形貌。实验成功重建了以BGA芯片为代表的微小物体表面三维形貌。实验结果表明,系统测量精度达到11 μm,系统的有效深度测量范围为700 μm。     

大尺寸薄壳物体表面的三维光学自动检测

报道一种大型薄壳物体的智能光学三维测量以及自动在线检测方法,利用三节点光学测量传感器网络实现了大型薄壳物体内外表面数据的三维重建、特征尺寸获取及计算机辅助设计(CAD)模型的比对.提出一种有效的三维多节点传感器测量网络的系统标定方法,可同时完成整体测量系统在大尺度测量空间的现场标定以及各个三维节点测量传感器的标定.提出...     

利用CCD图像的灰度梯度实现物体三维测量

图1是利用CCD图像的灰度梯度实现物体三维测量的空间几何关系示意图。测量过程为：由CCD获得的二维灰度图像，通过解灰度约束方程，获得其三维立体距焦像，后再通过几何光学投影的约束，变换到实际三维尺寸。为了从单目图像中求出感观像的深度信息，物体表面的反射模型应是漫反射的朗伯(Lambert)表面，且应选择适当的角度以克服照射盲区。     

一种新的三维计算全息图的计算方法

介绍了一种制作真实三维物体计算全息图的新方法。用摄像机记录三维物体在非相干光照明条件下两个正交方向上不同视角的一系列投影像，将这些投影像导入计算机，在MATLAB中对其作快速傅里叶变换。对这一系列二维投影像的傅里叶变换图进行抽样，得到三维物体在透镜后焦平面上的光场分布，进而制成一张计算全息图。结果证明该方法可以实现对真实物体三维全息图的合成，并且在算法实现上更加简单，提高了程序的运行速度，有利于改善全息图再现像的质量。为解决真实物体相干全息记录中光源功率和相干长度对全息记录可行性的限制指出了一个新的方向。     

基于曲面分割的三维点云物体识别

提出了一种基于局部描述符的三维点云物体识别算法.算法首先得到点云的邻域、法线矢量等相关信息,通过邻域进一步得到形状索引值.特征点的提取以形状索引值为依据,以每个特征点为基点对曲面根据欧式距离和矢量夹角分割.分割的曲面片进行等间距划分为多个欧氏距离同心圆,以特征点切平面为基平面投影,并进行等角度抽样,通过抽样点相对特征点的法线矢量及测地距离变化曲线,建立曲面片的二维描述,从而把三维识别转化为二维.根据算法建立模型数据库,给定一个物体,通过和模型数据库中的曲面描述进行比对,得到潜在的识别结果,再通过迭代最近点算法,得到最终的识别结果.最后,通过大量具体实验验证了算法的有效性,并给出了算法的计算复杂度及耗时对比分析,说明了算法的高效性.     

基于曲面分割的三维点云物体识别

提出了一种基于局部描述符的三维点云物体识别算法.算法首先得到点云的邻域、法线矢量等相关信息,通过邻域进一步得到形状索引值.特征点的提取以形状索引值为依据,以每个特征点为基点对曲面根据欧式距离和矢量夹角分割.分割的曲面片进行等间距划分为多个欧氏距离同心圆,以特征点切平面为基平面投影,并进行等角度抽样,通过抽样点相对特征点的法线矢量及测地距离变化曲线,建立曲面片的二维描述,从而把三维识别转化为二维.根据算法建立模型数据库,给定一个物体,通过和模型数据库中的曲面描述进行比对,得到潜在的识别结果,再通过迭代最近点算法,得到最终的识别结果.最后,通过大量具体实验验证了算法的有效性,并给出了算法的计算复杂度及耗时对比分析,说明了算法的高效性.