光柵投影三維精密測量

內容概要

　　光學三維測量技術以現(xiàn)代光學為基礎，融光電子學、圖像處理、圖形學等為一體，是科學技術飛速發(fā)展所催生出的現(xiàn)代測量技術?；跅l紋投影的三維測量方法通過將一定規(guī)則的光柵條紋投影到物體表面，對獲取到的條紋圖像作為三維信息的載體加以分析，由視覺原理得到物體的表面信息。《光柵投影三維精密測量》從構建條紋投影三維測量系統(tǒng)的角度，對視覺圖像處理、攝像機模型、系統(tǒng)結構、標定方法、光柵相位校正、快速解相位、點云拼接與處理等諸方面的關鍵問題進行研究和分析，給出了新的方法和思路，旨在提高三維測量系統(tǒng)的整體性能?！　　豆鈻磐队叭S精密測量》可用作從事光學三維測量、機器視覺等領域的科研人員和研究生的參考書。

書籍目錄

前言第一章 緒論1.1 引言1.2 三維測量技術發(fā)展現(xiàn)狀1.2.1 接觸式三維測量1.2.2 非接觸式三維測量1.3 光柵投影法關鍵問題分析1.3.1 系統(tǒng)光學結構1.3.2 條紋圖像處理1.3.3 發(fā)展趨勢1.4 本書內容概述第二章 視覺測量中的圖像處理2.1 圓標識點的識別2.1.1 圓標識點識別方法分析2.1.2 實用的圓標識點識別方法2.1.3 檢測可能的標識點2.1.4 驗證疑似點2.1.5 圓標識點識別實驗2.2 圓標定點的定位2.2.1 一種求圓標識中心亞像素級邊緣定位算法2.2.2 橢圓目標的亞像素級邊緣定位方法研究2.2.3 圓形目標精密定位方法的研究與應用2.3 本章小結第三章 攝像機標定3.1 標定簡介3.1.1 參考坐標系簡介3.1.2 攝像機的針孔模型3.1.3 攝像機的畸變模型3.1.4 射影幾何的基本知識3.1.5 攝像機標定綜述3.2 圓心數(shù)據(jù)的坐標匹配3.3 基于固定參數(shù)和可變參數(shù)的攝像機標定3.3.1 固定參數(shù)的標定3.3.2 可變參數(shù)的初標定3.3.3 可變參數(shù)的非線性優(yōu)化3.3.4 標定算法總步驟3.3.5 實驗3.4 基于兩個相同圓的攝像機標定方法3.4.1 內參的確定3.4.2 外參的確定3.4.3 實驗3.5 本章小結第四章 光柵投影法——視覺測量系統(tǒng)模型4.1 主動式視覺測量4.2 經(jīng)典光柵投影系統(tǒng)模型4.2.1 相位的獲得4.2.2 物點高度的獲得4.3 新的系統(tǒng)模型4.3.1 θ（Xc，Yc，Zc）關系式4.3.2 （m，n）-（Xc，Yc，Zc）關系式4.4 系統(tǒng)標定4.4.1 標定原理4.4.2 標定步驟4.5 實驗4.5.1 系統(tǒng)構建及標定4.5.2 實例測量4.6 本章小結第五章 視覺測量系統(tǒng)的自校正5.1 DLP數(shù)字投影儀5.2 正弦光柵的投影研究5.2.1 投影系統(tǒng)光路5.2.2 空間投影光柵的非正弦性5.3 相位自校正5.3.1 θp-θs映射關系的建立5.3.2 Is的校正5.4 實驗5.4.1 實驗一：光柵自校正5.4.2 實驗二：解相位結果5.5 本章小結第六章 視覺測量中的條紋圖像處理——解相位6.1 解相位的基本原理6.1.1 四步相移法6.1.2 解相位6.2 中心攝動法6.2.1 中心條紋攝動6.2.2 攝動條紋解相6.2.3 其他條紋解相6.2.4 誤判處理與仿真6.2.5 實驗6.2.6 小結6.3 基于標志線的解相位方法6.3.1 標志線的設置和獲取6.3.2 利用標志線進行相位展開6.3.3 實驗及分析6.3.4 小結6.4 基于錯位條紋的三維測量方法6.4.1 錯位條紋法原理6.4.2 錯位條紋法解相位6.4.3 實驗6.4.4 小結6.5 本章小結第七章 多視角的三維測量——拼接方法研究7.1 空間動態(tài)分層的拼接算法7.1.1 三維拼接數(shù)學模型的建立7.1.2 特征標識點的處理7.1.3 空間數(shù)據(jù)動態(tài)分層7.1.4 求解轉換矩陣7.2 三維點云拼接算法的比較和分析7.2.1 拼接算法及改進7.2.2 拼接算法的誤差分析7.3 實驗7.4 本章小結第八章 三維點云處理8.1 三維點云的孔洞填充8.1.1 B樣條曲面定義8.1.2 散亂點參數(shù)化8.1.3 迭代逼近擬合曲面8.1.4 實驗8.2 三維點云的自適應精簡8.2.1 三維點云的柵格化8.2.2 曲率的計算和點的提取8.2.3 實驗8.3 本章小結參考文獻

章節(jié)摘錄

版權頁：插圖：當前的線性方法的研究熱點是選用考慮非線性畸變的攝像機模型，然后將非線性方程轉化為線性方程求解。這種算法不需迭代，它將非線性方程的變量組合成一組新的變量，稱之為中間參數(shù)，將原非線性方程轉化為中間參數(shù)的線性方程，利用最小二乘法求解出中間參數(shù)后，再求得原變量的值。線性標定方法的優(yōu)點是：不需要非線性優(yōu)化計算，從而運算速度快，能夠實現(xiàn)攝像機參數(shù)的實時計算。其缺點是：標定過程中不考慮鏡頭畸變，使得攝像機的系統(tǒng)誤差不能加進去，從而使標定精度受到一定影響。尤其做三維測量，忽略鏡頭畸變是不可取的。另外由于中間參數(shù)間互相存在約束，它的維數(shù)大于原參數(shù)的維數(shù)，加上存在噪聲及鏡頭像差的影響，使得標定精度不高。該方法能得到隱式解卻未必能得到理想的顯式解。2.非線性優(yōu)化方法線性標定方法的模型是針孔模型，忽略了鏡頭畸變，只能用于視野較狹窄的攝像機標定，當鏡頭畸變較明顯時，如使用廣角鏡頭時，遠離圖像中心處會有很大的畸變，這時針孔透視模型就不能準確地描述透視成像過程，因此必須考慮非線性畸變，這就引入了攝像機的非線性模型。利用非線性優(yōu)化方法求解攝像機非線性模型的各參數(shù)是攝影測量學中的傳統(tǒng)方法。這類標定方法的優(yōu)點是可以假設攝像機的光學成像模型非常復雜，充分考慮成像過程中的各種因素，能夠得到比較高的標定精度。

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《光柵投影三維精密測量》由科學出版社出版。

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