投影相机建模系统的自标定方法

自标定方法可以得到相机系统的内部参数和/或外部参数,而不对场景结构作假设或作很少假设。本文提出一种新的自标定方法,用于投影相机建模系统。一个关键点在于投影仪既可以作为主动光源使用,也可以当做一个虚拟相机使用。首先,使用结构光方法从不同角度投影并拍摄一组图像。然后,通过将空间约束关系转换为内参约束,完成对系统的自标定。最后,利用估计的参数进行3D建模。实验结果验证了本文方法的可行性。

基于投影补偿网络的图像增强方法研究

在投影系统中,常常伴随着复杂的物理杂散光效应,从而使投影图像质量受到严重影响。互反射补偿就是为了消除这些杂散光的影响。通过改变输入图像,使投影出的图像和原图一致。这是解决投影图像退化的一个重要但常常被忽视的问题。传统的方法通常通过计算矩阵求逆来解决这个问题。本文首先设计一个深度卷积神经网络,即投影补偿网络(PCN)来学习求逆的过程。PCN由一系列卷积层提取图像特征。此外,在VGG网络上计算特征图的损失来提高感知质量。然后建立一个沉浸式多投影相机显示系统,并在这个系统上开展实验。最后通过图像质量评价指标证明所提出方法的有效性。

一种投影仪相机系统几何配准的鲁棒算法

目前投影屏的反射及几何特性决定了投影仪投影图像的显示效果。为解除投影仪对标准屏幕的依赖性,借助数码相机可构成反馈系统对显示表面的缺陷进行辐射度补偿和图像校正,而其前提即是建立投影图像面与相机图像面像素之间的配准关系。为实现这一目的提出了一种能实现投影仪相机系统几何配准方法的鲁棒算法。通过设计黑白二色编码图像、显示采集编码图像的方式并对捕获图像进行二值化以及形态学处理以定位和识别采样色块,建立几何配准函数关系。该算法在平面、曲面以及无图案与有图案等各种显示表面的投影场景中得以验证,其平均配准误差稳定在0.2～1.0个像素单位,且不依赖于色块的数量而变化,并能在10s内完成整个配准关系的建立。实验表明该方法能在适用范围以及精度和效率等方面满足相机反馈式投影仪像面配准的应用需求。

基于结构光的三维成像技术

就结构光三维成像的基本原理展开讨论,就投影图案的不同对结构光三维成像技术进行分类,对于每一类中选取其中具有代表性的几种方法进行描述,并给出三维成像技术的性能评价指标,对不同方法进行比较。介于定标精度对最终重建精度有着决定性的意义,我们对基于结构光三维成像系统的定标方法也作了简单介绍。

一种基于空间编码结构光的稠密三维重建算法

基于结构光的三维重建技术具有准确度高、速度快、鲁棒性好等优点,被广泛应用于生物医疗、文物修复等领域,具有重要的理论意义和研究价值。随着科技迅速发展,高速运动目标的非接触检测和测量的需求逐渐增加,对特征少、速度快的目标三维重建成为解决问题的关键。相比于时间编码,空间编码仅需拍摄单幅编码图案,更适用于运动目标的三维重建。因此,基于空间编码结构光提出了一种稠密三维重建方法。首先,针对彩色条纹结构光受物体颜色影响的问题,设计一种单色正弦条纹加伪随机点的结构光编码模式,通过伪随机点识别条纹,降低目标物体的颜色干扰;其次,针对传统条纹方法得到的点云空间分辨率低的问题,提出一种基于局部相位匹配的稠密三维重建方法,通过获取相邻条纹间的像素相位信息进行像素匹配,提高点云空间分辨率。同时,该方法仅需要一个图像对来进行解码,且不需要对投影仪进行标定和颜色校正,可提高三维重建速度。实验结果表明了该算法的可行性和有效性。

投影显示亮度均匀性稳健校正方法

随着投影仪的发展,其显示质量越来越受到人们关注。投影显示中普遍存在亮度不均匀性问题,且大部分高灰度图像在亮度校正后易出现饱和。而一般的剪切法会极大地降低像面均匀性。为解决这个问题,基于投影仪相机系统建立系统光度学模型,在传统线性映射方法的基础上提出了一种亮度不均匀性校正的非线性稳定算法。实验表明,采用的投影仪在校正前其图像显示亮度从中心到边缘下降了近50%,像面不均匀性的相对均方根误差(RRMS)为17.7%;而饱和图像校正后像面的RRMS为1.69%,几乎达到了与未饱和图像(1.55%)相同的校正精度,同时基本保持了显示图像的平均亮度水平。

面向各向异性投影幕亮度一致性校正方法的研究

为了解决多投影机拼接融合显示系统中亮度分布不均匀及不同视角下的亮度差异问题,提出了一种多视角投影-摄像机系统的非线性最优化颜色校正方法,通过在多个位置放置摄像机进行多角度的观察,并对所有观察结果进行统一的优化处理,实现在各个方向上都能够满足要求的亮度调整方案。针对重叠区域高亮现象及重叠方向和形状的任意性问题,采用双三角函数法计算得到投影机的衰减矩阵,实现亮度融合。以双通道投影系统为实验平台验证了算法的可行性和有效性。