光柵投影三維精密測(cè)量

內(nèi)容概要

　　光學(xué)三維測(cè)量技術(shù)以現(xiàn)代光學(xué)為基礎(chǔ)，融光電子學(xué)、圖像處理、圖形學(xué)等為一體，是科學(xué)技術(shù)飛速發(fā)展所催生出的現(xiàn)代測(cè)量技術(shù)?；跅l紋投影的三維測(cè)量方法通過將一定規(guī)則的光柵條紋投影到物體表面，對(duì)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?！豆鈻磐队叭S精密測(cè)量》從構(gòu)建條紋投影三維測(cè)量系統(tǒng)的角度，對(duì)視覺圖像處理、攝像機(jī)模型、系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、標(biāo)定方法、光柵相位校正、快速解相位、點(diǎn)云拼接與處理等諸方面的關(guān)鍵問題進(jìn)行研究和分析，給出了新的方法和思路，旨在提高三維測(cè)量系統(tǒng)的整體性能?！　　豆鈻磐队叭S精密測(cè)量》可用作從事光學(xué)三維測(cè)量、機(jī)器視覺等領(lǐng)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(cè)量技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀1.2.1 接觸式三維測(cè)量1.2.2 非接觸式三維測(cè)量1.3 光柵投影法關(guān)鍵問題分析1.3.1 系統(tǒng)光學(xué)結(jié)構(gòu)1.3.2 條紋圖像處理1.3.3 發(fā)展趨勢(shì)1.4 本書內(nèi)容概述第二章 視覺測(cè)量中的圖像處理2.1 圓標(biāo)識(shí)點(diǎn)的識(shí)別2.1.1 圓標(biāo)識(shí)點(diǎn)識(shí)別方法分析2.1.2 實(shí)用的圓標(biāo)識(shí)點(diǎn)識(shí)別方法2.1.3 檢測(cè)可能的標(biāo)識(shí)點(diǎn)2.1.4 驗(yàn)證疑似點(diǎn)2.1.5 圓標(biāo)識(shí)點(diǎn)識(shí)別實(shí)驗(yàn)2.2 圓標(biāo)定點(diǎn)的定位2.2.1 一種求圓標(biāo)識(shí)中心亞像素級(jí)邊緣定位算法2.2.2 橢圓目標(biāo)的亞像素級(jí)邊緣定位方法研究2.2.3 圓形目標(biāo)精密定位方法的研究與應(yīng)用2.3 本章小結(jié)第三章 攝像機(jī)標(biāo)定3.1 標(biāo)定簡介3.1.1 參考坐標(biāo)系簡介3.1.2 攝像機(jī)的針孔模型3.1.3 攝像機(jī)的畸變模型3.1.4 射影幾何的基本知識(shí)3.1.5 攝像機(jī)標(biāo)定綜述3.2 圓心數(shù)據(jù)的坐標(biāo)匹配3.3 基于固定參數(shù)和可變參數(shù)的攝像機(jī)標(biāo)定3.3.1 固定參數(shù)的標(biāo)定3.3.2 可變參數(shù)的初標(biāo)定3.3.3 可變參數(shù)的非線性優(yōu)化3.3.4 標(biāo)定算法總步驟3.3.5 實(shí)驗(yàn)3.4 基于兩個(gè)相同圓的攝像機(jī)標(biāo)定方法3.4.1 內(nèi)參的確定3.4.2 外參的確定3.4.3 實(shí)驗(yàn)3.5 本章小結(jié)第四章 光柵投影法——視覺測(cè)量系統(tǒng)模型4.1 主動(dòng)式視覺測(cè)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(diǎn)高度的獲得4.3 新的系統(tǒng)模型4.3.1 θ（Xc，Yc，Zc）關(guān)系式4.3.2 （m，n）-（Xc，Yc，Zc）關(guān)系式4.4 系統(tǒng)標(biāo)定4.4.1 標(biāo)定原理4.4.2 標(biāo)定步驟4.5 實(shí)驗(yàn)4.5.1 系統(tǒng)構(gòu)建及標(biāo)定4.5.2 實(shí)例測(cè)量4.6 本章小結(jié)第五章 視覺測(cè)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(guān)系的建立5.3.2 Is的校正5.4 實(shí)驗(yàn)5.4.1 實(shí)驗(yàn)一：光柵自校正5.4.2 實(shí)驗(yàn)二：解相位結(jié)果5.5 本章小結(jié)第六章 視覺測(cè)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(dòng)法6.2.1 中心條紋攝動(dòng)6.2.2 攝動(dòng)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(shí)驗(yàn)6.2.6 小結(jié)6.3 基于標(biāo)志線的解相位方法6.3.1 標(biāo)志線的設(shè)置和獲取6.3.2 利用標(biāo)志線進(jìn)行相位展開6.3.3 實(shí)驗(yàn)及分析6.3.4 小結(jié)6.4 基于錯(cuò)位條紋的三維測(cè)量方法6.4.1 錯(cuò)位條紋法原理6.4.2 錯(cuò)位條紋法解相位6.4.3 實(shí)驗(yàn)6.4.4 小結(jié)6.5 本章小結(jié)第七章 多視角的三維測(cè)量——拼接方法研究7.1 空間動(dòng)態(tài)分層的拼接算法7.1.1 三維拼接數(shù)學(xué)模型的建立7.1.2 特征標(biāo)識(shí)點(diǎn)的處理7.1.3 空間數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)分層7.1.4 求解轉(zhuǎn)換矩陣7.2 三維點(diǎn)云拼接算法的比較和分析7.2.1 拼接算法及改進(jìn)7.2.2 拼接算法的誤差分析7.3 實(shí)驗(yàn)7.4 本章小結(jié)第八章 三維點(diǎn)云處理8.1 三維點(diǎn)云的孔洞填充8.1.1 B樣條曲面定義8.1.2 散亂點(diǎn)參數(shù)化8.1.3 迭代逼近擬合曲面8.1.4 實(shí)驗(yàn)8.2 三維點(diǎn)云的自適應(yīng)精簡8.2.1 三維點(diǎn)云的柵格化8.2.2 曲率的計(jì)算和點(diǎn)的提取8.2.3 實(shí)驗(yàn)8.3 本章小結(jié)參考文獻(xiàn)

章節(jié)摘錄

版權(quán)頁：插圖：當(dāng)前的線性方法的研究熱點(diǎn)是選用考慮非線性畸變的攝像機(jī)模型，然后將非線性方程轉(zhuǎn)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(zhuǎn)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(biāo)定方法的優(yōu)點(diǎn)是：不需要非線性優(yōu)化計(jì)算，從而運(yùn)算速度快，能夠?qū)崿F(xiàn)攝像機(jī)參數(shù)的實(shí)時(shí)計(jì)算。其缺點(diǎn)是：標(biāo)定過程中不考慮鏡頭畸變，使得攝像機(jī)的系統(tǒng)誤差不能加進(jìn)去，從而使標(biāo)定精度受到一定影響。尤其做三維測(cè)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(biāo)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(biāo)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(jī)標(biāo)定，當(dāng)鏡頭畸變較明顯時(shí)，如使用廣角鏡頭時(shí)，遠(yuǎn)離圖像中心處會(huì)有很大的畸變，這時(shí)針孔透視模型就不能準(zhǔn)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(jī)的非線性模型。利用非線性優(yōu)化方法求解攝像機(jī)非線性模型的各參數(shù)是攝影測(cè)量學(xué)中的傳統(tǒng)方法。這類標(biāo)定方法的優(yōu)點(diǎn)是可以假設(shè)攝像機(jī)的光學(xué)成像模型非常復(fù)雜，充分考慮成像過程中的各種因素，能夠得到比較高的標(biāo)定精度。

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《光柵投影三維精密測(cè)量》由科學(xué)出版社出版。

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