采用双目立体相机的实时集成成像拍摄系统

提出了一种基于双目立体相机的实时集成成像拍摄系统。不同于采用传统的摄像机阵列,该系统采用双目相机对三维场景进行拍摄,有效地简化了集成成像拍摄系统的结构。该系统首先利用双目相机获取三维场景的左右视差图,然后上传到图形处理器生成三维场景的高分辨率深度图,之后利用深度图和彩色纹理图在图形处理器中并行生成新视点视差图像,并利用像素映射算法生成高分辨率微图像阵列,实现实时的集成成像显示。实验中系统获取的深度图像素数目是微软Kinect2获取深度图像素数目的 4.25倍,当系统运行在1 920 pixel×1 080 pixel、9×9视点数的环境下,可实现三维场景的实时拍摄与显示,实验结果证明了所提系统的可行性。

基于连续相位稠密匹配的结构光三维重建优化方法

提出了一种基于连续相位稠密匹配的结构光三维(3D)重建优化方法。利用标定的相机阵列获取投影的结构光变形条纹,利用格雷码划分相位级次,提出等相位约束条件,实现不同相机图像之间的稠密匹配;然后利用空间3D点与相机阵列之间的投影关系,建立各相机位姿与重建点云全局优化模型;利用观测值反向投影的欧式距离建立非线性优化的目标函数,并将此优化问题转为李代数上的图优化模型进行迭代求解。利用公开数据集和实测数据进行实验,结果表明,所提方法可以实现360°无遮挡的3D重建,且重建精度相对传统无优化结构光方式提高了6.94%,相机位姿精度提高了9.77%。所提方法相比参考方法对相机畸变标定精度要求低,并可用于模型点云的非刚体融合。同时由于相机阵列的使用,重建过程中目标物体无需多次旋转,使得物体的3D重建更加方便。