基于双目单视面和结构光的三维复原精度研究

介绍了基于双目单视面和结构光的三维复原方法。分析了影响复原精度的3个因素,并通过仿真和实验测定了光条在空间中不同位置所还原的三维信息的误差;分析了双目相机的相对角度以及相对距离对精度的影响。得出了一个适用于工程应用的结论,并给出了双目相机的最佳相对位置以及待测物的最优距离范围。在给定的实验条件下,三维复原测量精度达到了0.1 mm。

基于双目单视面迭代算法

针对基于双目单视面三维复原方法中未充分利用数据,导致匹配粗糙的问题,提出了一种迭代算法。每一步迭代,都将某一相机的图片各个像素灰度值按光路投影于前一次恢复的三维模型上,再将模型上的灰度值投影于另一相机的像平面,依据当前投影结果与另一相机原有结果的对比,调整三维模型。结果表明提出的算法改善了三维复原的精度。

基于双目单视面的三维重建

以双目立体视觉理论为基础,采用基于模仿人眼的双目单视面所给出的规律,设计出一套简单的三维重建算法。为了利用双目单视面的原理,采用两个光轴交叉放置的相机来拍摄物体。对所得的两幅图片进行坐标转换,将图像坐标转换为角度坐标,然后在球坐标域进行特征匹配,对得到的匹配点进行曲线拟合,将拟合得到的点转换到空间域,进而得到目标物体的三维模型。实验结果表明,此匹配算法可以准确确定目标物体的位置,而且此算法计算复杂度比较低,后期的数据处理采用分段匹配的方式,使得坐标转换以后得到的目标物体的三维模型相对准确且稠密。