基于结构光与双目视觉的三维重构技术研究

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基于多频外差法的双目结构光三维重建方法研究

基于多频外差法的双目结构光三维重建方法研究1. 提出了一种基于多频外差法的双目结构光三维重建方法。

2. 研究了多频外差法在双目结构光中的应用潜力。

3. 介绍了基于多频外差法的三维重建的原理和流程。

4. 分析了多频外差法与传统结构光方法的差异。

5. 验证了多频外差法在双目结构光中的有效性和可行性。

6. 探讨了多频外差法在三维重建中的优势和局限性。

7. 提出了优化多频外差法的策略和方法。

8. 研究了多频外差法在不同场景下的适用性。

9. 分析了多频外差法对噪声和干扰的鲁棒性。

10. 比较了多频外差法与其他三维重建方法的性能。

11. 研究了多频外差法对温度变化的敏感性。

12. 分析了多频外差法对光照变化的鲁棒性。

13. 探讨了多频外差法在工业检测中的应用前景。

14. 提出了基于多频外差法的双目结构光系统的设计方案。

15. 研究了多频外差法在纹理丰富度低的情况下的重建效果。

16. 探讨了多频外差法在无法获得精确相位信息的情况下的重建精度。

17. 分析了多频外差法在大范围物体重建中的适用性。

18. 提出了用于多频外差法的纹理增强算法。

19. 研究了多频外差法在动态场景下的速度和精度。

20. 探讨了多频外差法在不同材质表面的应用特点。

21. 分析了多频外差法在不同摄像机参数下的重建性能。

22. 探讨了多频外差法在双目结构光中的相位去除方法。

23. 分析了多频外差法在不同距离范围内的重建效果。

24. 研究了多频外差法在不同采样率下的重建精度。

25. 探讨了多频外差法在多二次编码下的重建效果。

26. 分析了多频外差法在低光照环境下的可靠性。

27. 研究了多频外差法在大尺度场景中的重建速度。

28. 探讨了多频外差法在不同振动环境下的应用可行性。

29. 分析了多频外差法在运动物体中的应用局限性。

30. 研究了多频外差法在无特定标定过程中的重建效果。

31. 探讨了多频外差法在不同材质颜色中的应用特点。

32. 分析了多频外差法在高动态范围场景中的可靠性。

基于双目立体视觉的三维重构研究

基于双目立体视觉的三维重构研究一、本文概述随着科技的不断发展，三维重构技术在许多领域，如机器人导航、自动驾驶、虚拟现实、增强现实、医疗诊断以及工业检测等，都发挥着越来越重要的作用。

在众多三维重构技术中，基于双目立体视觉的三维重构方法因其设备简单、成本低廉、实时性强等特点而备受关注。

本文旨在探讨基于双目立体视觉的三维重构技术的研究现状、基本原理、关键技术和应用前景，以期对这一领域的研究者和实践者提供有益的参考和启示。

本文将首先介绍双目立体视觉三维重构的基本原理，包括双目视觉的成像模型、立体匹配算法以及三维坐标计算等。

接着，将详细分析当前双目立体视觉三维重构技术中的关键问题，如视差计算、图像预处理、遮挡和纹理映射等，并探讨相应的解决方法和技术。

本文还将对双目立体视觉三维重构技术在不同领域的应用案例进行介绍，分析其优势和局限性，并展望未来的发展趋势和应用前景。

通过本文的研究，我们希望能够为基于双目立体视觉的三维重构技术的发展提供新的思路和方法，推动这一领域的技术进步和应用发展。

我们也希望本文能够为相关领域的学者和工程师提供有益的参考和借鉴，共同推动三维重构技术的发展和应用。

二、双目立体视觉原理双目立体视觉是人类和许多动物天生具备的一种空间感知能力，通过两只眼睛从稍微不同的角度观察物体，然后大脑综合这两个不同的视觉信号，形成立体视觉。

这种视觉原理为三维重构提供了重要的理论基础。

在双目立体视觉系统中，两个相机（模拟双眼）从不同的位置观察同一物体，得到两幅具有视差的图像。

视差是指同一物体在左右两幅图像中的像素坐标之差。

视差的大小取决于相机的基线距离（两个相机光心之间的距离）和物体到相机的距离。

物体距离相机越近，视差越大；物体距离相机越远，视差越小。

为了从这两幅图像中恢复物体的三维形状，我们需要利用三角测量的方法。

在三角测量中，我们知道相机的内外参数（包括相机的内参矩阵、畸变系数、旋转矩阵和平移向量等），通过匹配两幅图像中的同名点（即同一物体在两个图像中的像素坐标），可以计算出这些点在世界坐标系中的三维坐标。

基于双目视觉的智能驾驶三维场景的重建技术研究

基于双目视觉的智能驾驶三维场景的重建技术研究摘要三维重建作为计算机视觉技术中的一个重要分支，其研究一直处于火热状态，如今已在工业测量、影视娱乐、医疗科技以及文物重建等各方面得到广泛应用。

本文则主要对智能驾驶领域的双目视觉三维场景重建技术进行研究。

首先对针孔相机以及双目相机的成像原理进行讲解，介绍相机畸变产生及图像校正原理。

然后搭建双目相机三维重建系统，选取张正友标定法对相机进行标定，获取所需相机内外参数并对相机采集到的图片进行校正。

校正完成后通过立体匹配算法对图像进一步处理，获取视差图，再通过重投影矩阵由视差图计算出三维点坐标并重建三维点云模型。

最后对实验结果进行分析，总结实验结果及存在的不足。

关键词：双目视觉；相机标定；立体匹配；三维重建Research on 3D Reconstruction of Intelligent DrivingBased on Binocular VisionAbstractAs an important branch of computer vision technology, three-dimensional reconstruction has been in a hot state. Now it has been widely used in industrial measurement, studio entertainment, medical technology and cultural relic reconstruction. This paper mainly studies the 3D reconstruction technology based on binocular vision in the field of intelligent driving.Firstly, the paper explains the image-forming principle of pinhole camera and binocular camera, and introduces the generation of camera distortion and the principle of image correction. Secondly, a binocular camera 3D reconstruction system is built. Zhang Zhengyou calibration method is selected to calibrate the camera, required camera internal and external parameters are obtained and images collected by the camera are corrected. After the correction, stereo matching algorithm is used to further process the image to obtain the parallax map. 3D point coordinates is calculated via parallax map through the reprojection matrix and 3D point cloud model is reconstructed. Finally, the experimental results are analyzed, and the results and shortcomings are summarized.Keywords：Binocular Vision；Camera Calibration；Stereo Matching；3D Reconstruction目录第1章绪论............................................................................................. 错误!未定义书签。

《2024年度基于双目立体视觉定位和识别技术的研究》范文

《基于双目立体视觉定位和识别技术的研究》篇一一、引言随着科技的飞速发展，计算机视觉技术在许多领域中得到了广泛的应用。

其中，双目立体视觉定位和识别技术以其高精度、高效率的特点，在机器人导航、工业检测、无人驾驶等领域展现出巨大的应用潜力。

本文将围绕双目立体视觉定位和识别技术进行深入的研究和探讨。

二、双目立体视觉技术概述双目立体视觉技术是一种模拟人类双眼视觉的计算机视觉技术。

通过模拟人眼的视差感知原理，双目立体视觉技术利用两个相机从不同角度获取场景的图像信息，然后通过图像处理和算法分析，得到场景中物体的三维信息。

双目立体视觉技术主要包括相机标定、图像获取、图像预处理、特征提取、立体匹配、三维重建等步骤。

三、双目立体视觉定位技术双目立体视觉定位技术是双目立体视觉技术的核心部分，它通过计算左右相机获取的图像间的视差信息，实现场景中物体的三维定位。

具体而言，双目立体视觉定位技术首先需要对相机进行精确的标定，以获取相机的内外参数。

然后通过图像预处理和特征提取，获取场景中的特征点或特征线。

接着，利用立体匹配算法，将左右相机获取的图像进行匹配，得到视差图。

最后，根据视差信息和相机的内外参数，计算得到场景中物体的三维坐标信息。

四、双目立体视觉识别技术双目立体视觉识别技术是在定位技术的基础上，进一步对场景中的物体进行分类和识别。

通过分析物体的形状、大小、纹理等特征信息，结合机器学习、深度学习等算法，实现对物体的识别和分类。

双目立体视觉识别技术可以广泛应用于无人驾驶、机器人导航、工业检测等领域。

五、双目立体视觉技术的应用双目立体视觉技术在许多领域都得到了广泛的应用。

在无人驾驶领域，双目立体视觉技术可以实现车辆的定位和障碍物识别，提高车辆的行驶安全性和自动驾驶的准确性。

在机器人导航领域，双目立体视觉技术可以帮助机器人实现精准的路径规划和导航。

在工业检测领域，双目立体视觉技术可以实现对产品的快速检测和质量控制。

六、研究展望随着计算机视觉技术的不断发展，双目立体视觉定位和识别技术将会有更广泛的应用前景。

基于双目线结构光的三维重建及其关键技术研究

基于双目线结构光的三维重建及其关键技术研究基于双目线结构光的三维重建是一种常用的三维重建技术，其通过结合双目视觉和结构光原理，可以实现对物体表面的高精度三维重建。

下面将介绍其相关参考内容，并重点讨论其中的关键技术。

1. 双目视觉技术参考内容：《双目视觉测量技术及其应用》双目视觉技术是利用两个相机模拟人眼观察物体的方法，通过计算两幅图像之间的差异来获取物体的三维信息。

该参考内容详细介绍了双目视觉测量的基本原理、系统组成以及在工业检测、机器人导航等领域的应用。

2. 结构光原理参考内容：《结构光三维重建技术及其应用》结构光原理是利用投影仪将编码的光条或光斑投射到物体表面，再由相机捕捉到物体上的畸变投影图案，通过图像处理和计算，恢复出物体表面的三维信息。

该参考内容详细介绍了结构光原理的基本原理、系统组成以及在工业测量、数字文物保护等领域的应用。

3. 双目线结构光三维重建技术参考内容：《基于双目线结构光的三维重建算法研究》该参考内容重点介绍了基于双目线结构光的三维重建算法。

首先，对投影图案进行解码和校准，以消除因透镜畸变等引起的失真；然后，通过双目视觉技术获取相机之间的几何关系和视差信息；最后，利用三角测量方法推断物体表面的三维形状。

该文研究了不同的解码和重建算法，并对其性能进行了评估。

4. 精度优化与校正技术参考内容：《双目视觉系统的相机标定及重建精度分析》双目线结构光的三维重建需要考虑系统的误差，如相机畸变、投影仪畸变等，这些误差会影响重建的精度。

该参考内容介绍了相机标定的方法，通过获取相机的内外参数，可以对畸变进行校正；同时也介绍了重建精度的分析方法，通过评估测量误差，可以对重建结果进行优化和校正。

5. 应用案例参考内容：《基于双目线结构光的三维人脸重建与表情分析》该参考内容结合了双目线结构光的三维重建技术与人脸表情分析，通过获取人脸的三维形状和纹理信息，可以实现表情识别和分析。

该文介绍了方法的整体流程、实验设计以及实验结果，为其他领域的应用提供了借鉴和参考。

基于立体视觉的三维重建技术研究

基于立体视觉的三维重建技术研究一、引言随着计算机技术和图像处理技术的不断发展，人们对于三维重建技术的需求也越来越大，而基于立体视觉的三维重建技术则是其中的一个重要方向。

本篇文章将详细分析该技术的原理与应用，并探讨其未来的发展趋势。

二、基本原理立体视觉的三维重建技术主要是利用双目或者多目摄像机同时拍摄同一个物体或者场景的影像，然后通过计算机程序对这些影像进行分析和处理，最终生成该物体或者场景的三维模型。

其中，双目摄像机主要是由两个相机组成，这两个相机的拍摄位置相互独立且成为了横向视差，在摄像机对准拍摄目标以后，两个相机同时拍摄目标的图像。

双目摄像机最大的优势是可以获取多个视图的图像，能够捕捉目标的多个视角信息，生成的三维模型更加准确。

而多目摄像机则是基于双目摄像机的基础上进一步扩展，主要是通过加入更多的摄像机来捕捉目标的更多视角信息，避免因视野不足而产生死角，提高了三维模型的完整度和准确性。

三、应用领域立体视觉的三维重建技术被广泛应用于以下领域：1.机器人技术在自动驾驶、智能家居等领域，机器人需要获取一定的环境信息，通过建立环境模型来进行路径规划和决策。

而立体视觉的三维重建技术可以精确获取环境的三维模型，让机器人更加精确地感知环境。

2.医疗领域在医疗领域，立体视觉三维重建技术可以通过对病人进行拍摄，获取病人的三维信息，利用三维模型进行手术模拟和预测，提高手术的安全性和成功率。

3.文化遗产保护在文化遗产保护方面，立体视觉的三维重建技术可以通过对文物进行拍摄获取其三维信息，实现文物数字化保护和传承。

4.电影制作在电影制作领域，立体视觉的三维重建技术可以通过获取物体的三维信息，实现更加逼真的特效制作和场景还原，提高电影制作的视觉效果和观影体验。

四、未来发展趋势随着技术的不断发展，立体视觉的三维重建技术在未来将有以下几个趋势：1.多模态融合在未来，随着人工智能和其他技术的不断发展和应用，各种传感器、摄像机等设备进行多模态融合，形成一个更加完整的空间信息模型，提高三维重建的准确性和完整度。

基于双目线结构光的三维重建及其关键技术研究

基于双目线结构光的三维重建及其关键技术研究基于双目线结构光的三维重建是一种常见的三维重建方法，在计算机视觉和图像处理领域有广泛应用。

本文将探讨双目线结构光三维重建的基本原理和关键技术。

一、基本原理双目线结构光的三维重建基于以下原理：通过投射具有特定空间编码的光线，利用摄像机捕捉图像，并对图像进行处理和分析，可以推断出场景中物体的三维形状和深度信息。

二、关键技术1. 双目成像双目成像是双目线结构光重建的基础。

通过使用两个物理上分开的相机，可以获取场景的不同视角，从而获得更多的信息，提高重建的精度和稳定性。

2. 线结构光投影线结构光投影是双目线结构光重建的核心技术。

通过投射特定编码的结构光，可以在场景中形成一系列光条或光带，从而在摄像机中产生对应的图像。

这样，可以通过分析图像中结构光的失真或形状变化，来推断物体表面的深度信息。

3. 结构光编码结构光编码是双目线结构光重建的重要组成部分。

通过在结构光中引入编码，可以增加光条或光带的区分度，从而提高重建的精度。

常见的编码方法包括灰度编码、正弦编码、校正编码等。

4. 影像获取与处理双目线结构光重建需要获取并处理图像数据。

影像获取涉及到摄像机的标定、同步和触发等技术，以确保双目系统的准确性和稳定性。

影像处理包括去噪、校准、纹理映射等步骤，以提取出有效的结构光信息，并进行后续的三维重建处理。

5. 三维重建算法三维重建算法是双目线结构光重建的核心内容。

常见的算法包括三角测量、立体匹配、点云拼接等。

这些算法通过分析不同视角的结构光图像，通过匹配和计算来推断物体的三维形状和深度信息。

6. 点云处理与可视化三维重建通常最终呈现为点云模型。

点云处理涉及到点云滤波、配准、分割等技术，以去除噪声、合并重叠点云、提取物体表面等。

点云可视化则将点云数据以直观的形式呈现，便于人们观察和理解。

综上所述，基于双目线结构光的三维重建是一种常见的三维重建方法。

它利用投射特定编码的结构光，结合双目成像和影像处理技术，通过分析图像中的结构光信息，推断物体的三维形状和深度信息。

基于双目视觉的三维场景重建技术研究

基于双目视觉的三维场景重建技术研究近年来，随着计算机视觉技术的不断进步以及各种传感器和设备的推陈出新，三维场景重建技术一直是研究的热点之一。

其中，基于双目视觉的三维场景重建技术被广泛关注和研究，因为它可以利用双目摄像机同时获取两个不同角度的视角信息，从而能够更加准确和立体地还原真实场景。

一、双目视觉技术概述双目视觉技术是一种利用双目摄像机获取两个不同角度视角信息，通过对两个视角信息进行融合或计算，以获取相应深度信息或三维场景信息的技术。

与单目视觉技术相比，双目视觉技术不仅可以提高场景的立体感和真实感，同时也可以更加准确地估计深度信息和物体表面的几何形状，因此在三维场景重建、视觉测距、机器人导航等领域有着广泛应用。

二、基于双目视觉的三维场景重建方法基于双目视觉的三维场景重建方法主要分为两种：基于动态视差的方法和基于结构光的方法。

1.基于动态视差的方法基于动态视差的方法是利用双目摄像机采集的两个不同视角的图像，通过计算图像之间的像素强度差异（即视差）来估计场景中物体的深度信息，从而构建三维场景模型。

常见的基于动态视差的方法有半全局匹配（Semi-Global Matching，SGM）、立体匹配（Stereo Matching）等。

其中，SGM是目前应用最为广泛的方法之一。

它通过优化能量函数的形式来计算视差场，具有较高的计算速度和精度。

另外，立体匹配方法也是常见的一种基于动态视差的方法，它适用于双目摄像机采集的图像存在大幅度亮度变化或噪声的情况下。

2.基于结构光的方法基于结构光的方法则是利用一种特殊的三维传感器（如激光雷达、投影仪等）在场景中投射一个具有特定空间结构的光源，从而获取场景中物体的三维形状信息。

这种方法不依赖于像素强度差异，因此可以获得更加准确的三维形状信息。

目前，基于结构光的方法已得到广泛应用，如微软的Kinect、谷歌的Project Tango等都是基于这种技术实现的。

此外，随着3D打印技术的普及和应用，基于结构光的三维扫描仪也成为了目前最为受欢迎的一种扫描方式。

计算机视觉中的结构光三维重建技术

计算机视觉中的结构光三维重建技术，是一种基于光影变换的三维重建方法。

与传统的3D重建技术相比，结构光三维重建技术不仅可以重建高精度、高分辨率的三维模型，还可以快速地获取物体的形状、质感和颜色等属性信息，因此被广泛应用于机器人、计算机游戏、全息投影等领域。

一、结构光三维重建技术的基本原理结构光三维重建技术是一种基于特殊光源与物体表面的相互作用，通过记录光源与物体表面之间的光影变换来实现的。

这个过程分为三个步骤：1. 光源投射：结构光重建中光源的投射比较复杂，常用的方法有投影仪和激光扫描仪等。

投影仪通常使用投影的方式对物体表面进行照明，投映出不同的光场模式。

2. 物体反射：投射在物体表面上的光被反射，被反射的光会按照物体表面几何特征形成不同的光场模式。

3. 影像采集：通过比较物体表面反射光与未经过照射的背景光，便可以计算得出物体表面的形状、纹理和颜色等信息，从而实现三维模型的重建。

二、结构光三维重建技术的应用1. 3D扫描与模型重建：利用结构光三维重建技术可以快速地获取物体表面的几何和纹理信息，从而快速地创建高精度、高分辨率的三维模型。

2. 视觉导航与定位：通过结合机器学习和计算机视觉技术，可以将结构光三维重建技术应用于无人机、智能机器人等设备，实现室内、室外场景的自主导航和定位。

3. 虚拟现实与增强现实：结构光三维重建技术可以将现实场景转化为三维模型，从而为虚拟现实和增强现实技术提供支持。

三、结构光三维重建技术的优缺点1. 优点a. 准确性高：由于通过多次照射相同的物体表面，可以在不同条件下重复计算多次的反射光，从而得到更加准确的数据。

b. 适用范围广：不仅可以重建难以被机器视觉识别的物体，如黑色、玻璃等，还可以重建不规则、复杂的物体表面，如毛绒玩具、褶皱纹理等。

c. 处理速度快：传统的3D扫描技术需要耗费大量时间和人工进行后期处理和优化，而结构光涉及面积小，无需专业人员操作，成本低、效率高。

2. 缺点a. 精度受限：由于光线的折射、反射等因素的影响，结构光三维重建技术的精度还需要继续提高。

基于双目视觉的三维重建

（3）根据曲面拓扑形式的不同可以将曲面重建方法分为两大类：基于矩形域曲面的方法和基于三角域曲面的方法。基于矩形域的曲面建模主要面向有序数据点云，而基于三角域的曲面建模则是面向散乱数据点云。这样，经过曲面重建算法，可以得到三维模型的可见外壳
2.5纹理映射
2.5.1纹理映射定义在计算机图形学中，为了使模型具有视觉上的真实感，常常预先定义
（3）常见算法：
a、区域匹配； b、相位匹配； c、特征点匹配；
图特征匹配结果
2.3三维空间点定位
如图，m是提取的图像特征点，通过特征匹配得到其在另一平面的
匹配点为m’。由摄像机标定得知投影矩阵P和P’，故可以得到这对匹配
点（m，m’）的反投影的两条射线。当匹配点满足对极几何约束时，
反投影射线会在空间中相交，交点M的坐标即为三维空间坐标。 M yw zw xw
l m
I
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l' m
I
e' o
R,T 图三维空间点定位
通常情况下，像点坐标都存在测量误差，使得对极几何约束得不到满足，无法使用反投影交点的方法得到三维空间坐标。因此，需要计算出三维空间坐标的最佳估计值，这个过程称为三维空间点定位。
可用最小二乘法求取坐标，或者用最大似然估计法最小化投影误差。
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基于双目视觉的三维场景建模与重构研究

基于双目视觉的三维场景建模与重构研究3D场景建模与重构技术一直是计算机图形学中的重要研究方向。

在过去的几十年中，研究人员不断开发出各种各样的算法和工具，以实现自动场景重构、三维建模等目标。

双目视觉作为一种常见的三维获取技术，也受到了越来越多的关注，成为了研究和实现3D场景重构和建模的热门技术之一。

一、双目视觉技术简介双目视觉（Binocular Vision）是指通过两只眼睛对同一物体的不同视角和距离的感知，从而获得深度信息的技术。

在生物学上，人类的双目视觉是一种十分灵活和精准的感知技术，可以帮助我们准确判断物体的远近、形状和位置等信息。

在计算机图形学中，双目视觉技术则可以通过对两幅图像的分析和匹配，得到场景的三维结构信息。

常用的双目视觉系统包括主动式和被动式双目视觉系统。

其中，主动式双目视觉系统主要是利用激光或者红外线等光源对场景进行扫描，从而可以获取深度信息。

而被动式双目视觉系统则是利用两个视角不同的相机对场景进行捕捉和分析，以获得三维信息。

在本文中，我们主要讨论被动式的双目视觉系统。

二、双目视觉在场景重构中的应用在3D场景建模和重构中，双目视觉技术广泛应用于多个领域。

比如，在虚拟现实领域中，利用双目视觉技术可以实现更加精细和真实的场景重构和模拟。

在电影制作和游戏开发中，双目视觉也可以为场景的渲染和呈现提供更多的信息和效果。

此外，双目视觉还可以用于机器人导航、自动驾驶等领域，为智能系统提供更准确的环境感知和控制。

在实际应用中，双目视觉的场景重构和建模主要包括以下几个步骤：1. 深度图像获取。

利用两个相机分别拍摄同一场景，从而获得左右两张图像。

通常情况下，相机之间的距离需要根据场景尺寸和深度要求进行调整。

通过对两幅图像进行比较和分析，可以得到场景中每个点的深度信息，形成深度图像。

2. 立体匹配。

由于两幅图像之间存在视角和光照等差异，因此需要进行立体匹配，以获得相应的像素点在三维空间中的位置。

在立体匹配过程中，常用的算法包括传统的视差法、光度法、统计学习法等。

基于双目线结构光的三维重建及其关键技术研究

基于双目线结构光的三维重建及其关键技术研究双目线结构光是一种常用的三维重建技术，通过光束在物体表面的投影和双目相机的视觉信息，可以实现对物体的三维形态重建。

本文将探讨基于双目线结构光的三维重建技术及其关键技术研究。

一、双目线结构光的原理双目线结构光是一种结合了双目立体视觉和结构光的技术，其原理是通过一个激光器或投影仪在物体表面产生光栅，再由两个相机分别从不同的角度拍摄物体表面的光栅图像。

通过分析两个相机拍摄的图像，可以确定物体表面上每个点的三维坐标，从而实现对物体的三维重建。

二、双目线结构光的关键技术1. 激光器或投影仪的选择激光器或投影仪是双目线结构光的核心设备，不同的激光器或投影仪对于三维重建的效果有着重要影响。

一般来说，选择较高功率、较高分辨率的激光器或投影仪可以得到更好的效果。

2. 相机的校准相机校准是保证双目线结构光技术成功的重要环节，主要包括相机的内参、外参、畸变等参数的标定。

只有准确标定了相机的参数，才能保证双目线结构光的精度和稳定性。

3. 光栅的设计与投影光栅的设计与投影是双目线结构光的关键步骤，它直接影响到三维重建的精度和稳定性。

通常采用的光栅有正弦光栅、三角光栅、格雷码光栅等，不同的光栅对于不同的场景和物体有着不同的适用性。

4. 三维重建算法双目线结构光的三维重建算法是实现三维重建的关键，主要包括立体匹配算法、相位解算算法、三角剖分算法等。

三维重建算法的选择需要结合具体的应用场景和物体特征，以保证重建精度和效率。

三、双目线结构光的应用双目线结构光技术在工业、医疗、文化遗产保护等领域有着广泛应用。

例如，在工业领域中，可以利用双目线结构光对复杂零部件进行三维重建和检测，以提高生产效率和质量。

在医疗领域中，可以通过对患者身体进行三维重建，为医生提供更精准的治疗方案。

在文化遗产保护领域中，可以利用双目线结构光对文物进行三维重建和保护，以保护和传承文化遗产。

综上所述，双目线结构光技术是一种重要的三维重建技术，其关键技术包括激光器或投影仪的选择、相机的校准、光栅的设计与投影、三维重建算法等。

双目摄像头三维重建技术的应用研究

双目摄像头三维重建技术的应用研究随着科技的不断发展，各种高新技术开始被广泛应用于我们的生产和生活中。

其中，双目摄像头三维重建技术是一个十分有趣的技术，该技术可以通过记录物体在不同角度下的图像来生成三维模型，具有广泛的应用前景。

在本文中，我们将探讨双目摄像头三维重建技术的应用研究。

一、双目摄像头三维重建技术的原理双目摄像头三维重建技术是一种基于三角测量原理的技术。

其原理是通过左右两个摄像头同时拍摄同一物体的两幅图像，并利用三角测量技术推算出物体的三维坐标信息，最终构建出物体的三维模型。

具体来说，双目摄像头拍摄的两幅图像中，同一物体在两幅图像中的位置存在差异，这种差异可以被称为“视差”。

通过对视差的计算，便可以确定物体的三维坐标。

二、双目摄像头三维重建技术的应用1、虚拟现实技术虚拟现实技术是一种基于计算机图形学、虚拟场景模拟、人机交互等技术制造出类似真实世界的虚拟环境的技术。

双目摄像头三维重建技术可以为虚拟现实技术提供完美的三维模型，可以更加准确地模拟现实场景，且用户可以从不同的视角欣赏场景。

2、医疗领域双目摄像头三维重建技术可以为医生提供非常准确的患者信息，比如精确的脑部图像等。

医生们可以通过这种技术更好地观察和分析病症的情况，制定更为精准的治疗方案。

3、建筑设计在建筑设计领域，利用双目摄像头三维重建技术可以为建筑师和设计师提供准确的建筑物三维模型，更好地辅助他们的设计、改进和沟通。

4、文化遗产保护对于文化遗产的保护，双目摄像头三维重建技术可以提供非常强大的支持。

通过利用该技术记录文化遗产物体的三维模型，可以实现文物数字化保护，同时，也可以为研究人员提供更为精准的文物信息。

三、双目摄像头三维重建技术的优势与不足1、优势（1）记录的三维模型非常精准，可以提供更为真实的模拟场景。

（2）相比传统的三维模型技术，双目摄像头三维重建技术可以得到更加真实和清晰的物体图像。

（3）该技术可以应用于多个领域，并且具有非常广泛的应用前景。

一种基于编码结构光和双目的3D成像方法[发明专利]

专利名称：一种基于编码结构光和双目的3D成像方法专利类型：发明专利
发明人：邓奕,李宇,王骞,蔡倩,熊英鹏,张若西,范玉杰申请号：CN201911011290.9
申请日：20191023
公开号：CN111028295A
公开日：
20200417
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明提出一种基于结构光编码和双目视觉的3D成像方法，包括以下步骤：1、通过棋盘标定板对两个摄像头进行标定，求出摄像头的内外参数；2、通过随机编码产生相应的投影图案；3、编码图案投射到物体上后，左右两个摄像头采集物体表面的编码图像；4、将采集的图像进行立体校正和立体匹配；5、通过相机成像模型进行三维坐标计算，得到物体表面点的三维坐标；6、重复1‑5的过程，得到物体整个表面的三维信息，并进行三维重构，还原物体表面三维模型。

本发明结合了主动式的结构光编码方案和被动式双目测量方案，能够实现对复杂环境下的物体三维重构，测量精度大大提高，对环境适应性增强。

申请人：武汉纺织大学
地址：430000 湖北省武汉市洪山区纺织路1号
国籍：CN
代理机构：成都时誉知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人：李正
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《2024年基于计算机立体视觉的双目立体成像研究》范文

《基于计算机立体视觉的双目立体成像研究》篇一一、引言随着计算机技术的飞速发展，计算机视觉技术已成为现代科技领域中一个重要的研究方向。

其中，双目立体成像技术作为计算机立体视觉的重要应用之一，已经得到了广泛的应用。

本文旨在探讨基于计算机立体视觉的双目立体成像技术的研究现状、基本原理以及其在实际应用中的价值。

二、双目立体成像技术的基本原理双目立体成像技术是基于人类双眼的视觉原理，通过模拟人眼的视觉系统，利用两个相机从不同角度拍摄同一场景，获取场景的深度信息，从而实现三维重建。

其基本原理包括图像获取、图像预处理、特征提取、立体匹配和三维重建等步骤。

在图像获取阶段，双目相机通过各自的镜头拍摄同一场景的左右两张图像。

接着，进行图像预处理，包括去噪、校正等操作，以改善图像质量。

然后，通过特征提取算法提取出左右图像中的特征点。

在立体匹配阶段，根据一定的匹配准则，将左右图像中的特征点进行匹配，从而得到视差图。

最后，通过三维重建算法，根据视差图和相机参数，计算出每个像素点的三维坐标，实现三维重建。

三、双目立体成像技术的研究现状目前，双目立体成像技术已经得到了广泛的应用。

在研究方面，国内外学者对双目立体成像技术的各个阶段进行了深入研究。

在图像获取阶段，研究者们致力于提高相机的分辨率和拍摄速度，以获取更清晰的图像。

在图像预处理和特征提取阶段，研究者们通过改进算法，提高了图像处理的效率和准确性。

在立体匹配阶段，研究者们提出了多种匹配算法，如基于区域的匹配算法、基于特征的匹配算法等，以提高匹配精度和速度。

在三维重建阶段，研究者们通过优化算法，提高了三维重建的精度和效率。

四、双目立体成像技术的应用双目立体成像技术在实际应用中具有广泛的价值。

首先，在机器人导航和避障方面，双目立体成像技术可以实现机器人对环境的感知和识别，为机器人提供准确的导航和避障信息。

其次，在三维重建和虚拟现实方面，双目立体成像技术可以实现对场景的三维重建和虚拟现实的呈现，为人们提供更加真实和沉浸式的体验。

编码结构光投影双目视觉三维测量技术研究

摘要三维成像技术是目前比较热门的研究领域，在众多已提出的方法中，采用结构光对物体表面进行扫描重建的方法越来越受到人们的重视。

投影结构光三维重建具有较高精度、非接触、检测速度快、操作简单等优点，在工业场景中正应用得越来越广泛。

单目的结构光系统面对具有复杂表面或者阶梯、陡峭表面的物体时，因遮挡问题而不能重建出完整的物体表面。

双目或多目的投影结构光系统可以有效地解决单目系统遇到的问题，但也引入了新的问题，比如：需要解决多目系统的标定以及多个点云融合的问题。

本文详细介绍了双目结构光系统的测量原理，主要包括投影图案的编码解码技术、系统模型中参数的标定以及点云的生成与融合拼接等。

通过对图案编解码策略进行分析，决定采用格雷码编码，它可以显著提高解码的可靠性。

在对投影仪进行标定时，通过局部单应性变换的方法将投影仪标定转换为成熟的相机标定，大大提高了投影仪标定的准确性。

在最后的点云重建部分，针对菱形排布投影器件的特性，提出了一种三角法三维点云重建的改进方案，有效地解决了正常使用三角法重建点云出现的变形问题。

之后，根据上述原理开发了一套双目结构光三维测量系统，使用它可对复杂表面进行三维重建。

该系统硬件组成比较简单，由一个投影仪和两个相机组成，在进行三维重建时，实际上是左右两个子系统（两个投影仪-相机对）分别进行三维点云重建，之后将右点云变换坐标与左点云进行融合。

实验结果表明工作距离为800mm时，系统的重复相对测量误差为0.6%，即能有效地重建出被测物三维形貌。

关键词：三维测量；双目结构光；格雷码；标定；坐标变换ABSTRACTThree-dimensional imaging technology is a hot research field at present.Among the many methods proposed,the method of scanning and reconstructing the surface of an object using structured light has received more and more attention.3D reconstruction of projection structure light has many advantages,such as high accuracy,non-contact,fast detection speed,simple operation,etc.It is being applied more and more widely in industrial scenes.When a single-objective structured light system faces an object with a complex surface or a stepped or steep surface,it can not reconstruct a complete object surface due to occlusion problems.Binocular or multi-objective projection structured light systems can effectively solve the problems encountered by monocular systems,but also introduce new problems,such as the need to solve the calibration of multi-eye systems and the problem of multiple point clouds fusion.In this paper,the measurement principle of binocular structured light system is introduced in detail,including the coding and decoding technology of projection pattern, the calibration of parameters in system model,the generation and fusion of point clouds, etc.By analyzing the pattern coding and decoding strategy,it is decided to adopt Gray code coding,which can significantly improve the reliability of decoding.In the calibration of the projector,the projector calibration is converted into a mature camera calibration by a local homography transformation method,which greatly improves the accuracy of the projector calibration.In the last part of point cloud reconstruction, according to the characteristics of diamond-shaped projection devices,an improved scheme of three-dimensional point cloud reconstruction using triangular method is proposed,which effectively solves the deformation problem of point cloud reconstruction using triangular method.Then,based on the above principle,a set of binocular structured light3D measurement system was developed,which can be used to reconstruct3D complex surfaces.The hardware composition of the system is relatively simple,consisting of a projector and two cameras.When performing3D reconstruction,the two subsystems (two projectors-camera pairs)are actually reconstructed by3D point cloud respectively, and then the coordinates of right point clouds and left point clouds are fused.The experimental results show that the system's repeated relative measurement error is0.6% when the working distance is800mm,which can effectively reconstruct thethree-dimensional shape of the measured object.KEYWORDS:three-dimensional measurement;binocular structured light;Gray code; calibration;coordinate transformation目录第一章绪论 (1)1.1课题研究的背景和意义 (1)1.2三维测量技术概述 (1)1.3投影结构光三维测量研究现状 (3)1.3.1点结构光 (4)1.3.2线结构光 (4)1.3.3编码结构光 (4)1.4课题来源和主要研究内容 (6)1.5小结 (7)第二章双目结构光三维测量技术 (8)2.1双目结构光三维测量原理 (8)2.2投影仪和相机模型 (9)2.2.1坐标系简介 (10)2.2.2针孔相机模型 (12)2.2.3畸变模型 (13)2.3投影图案编码 (14)2.3.1二进制编码 (14)2.3.2格雷码编码 (15)2.4健壮的格雷码解码 (16)2.4.1计算阴影掩码 (16)2.4.2光分量分离与像素分类 (16)2.5三角法求解三维点云 (18)2.6左右点云融合 (20)2.6.1获取旋转平移矩阵 (20)2.6.2基于迭代最近点（ICP）算法的点云配准 (21)2.7小结 (21)第三章结构光测量中的标定技术 (23)3.1标定的数学原理 (23)3.1.1张氏标定法 (23)3.1.2立体标定 (26)3.2标定数据的获取 (27)3.3参数标定 (28)3.3.1相机标定 (28)3.3.2投影仪标定 (29)3.3.3系统标定 (30)3.4标定实验结果分析 (31)3.5小结 (33)第四章软硬件设计及关键问题解决 (34)4.1系统硬件设计 (34)4.1.1系统硬件选型 (34)4.1.2系统硬件搭建 (36)4.2系统软件设计 (36)4.2.1软件开发的前期准备工作 (37)4.2.2软件总体设计 (37)4.2.3软件主要模块的实现 (38)4.3系统搭建中的关键技术 (43)4.3.1投影仪和相机之间的同步 (44)4.3.2对于菱形排布投影器件的三角法改进 (45)4.4小结 (47)第五章实验研究与分析 (48)5.1标准阶梯块测量实验 (48)5.2标准圆柱测量实验 (50)5.3左右点云融合效果展示 (52)5.4小结 (54)第六章总结与展望 (56)6.1总结 (56)6.2展望 (57)参考文献 (58)插图清单图1.1三维测量方法分类 (1)图1.2三坐标测量机 (2)图1.3Breuckmann公司的StereoSCAN-HE三维扫描仪 (3)图1.4点结构光示意图 (4)图1.5投影仪-相机对 (5)图1.6编码结构光分类 (5)图2.1双目结构光三维测量系统 (8)图2.2双目结构光系统工作流程 (9)图2.3坐标系示意图 (10)图2.4摄像机坐标系和世界坐标系 (11)图2.5像素p(199，360)的信息编码成两个序列 (15)图2.6二进制其中一bit图案像素编码 (15)图2.7二进制编码和格雷码编码比对 (15)图2.8某一bit的格雷码编码图案 (17)图2.9立体视觉模型 (18)图2.10两条空间直线距离的中点 (19)图3.1从不同方向拍摄的不同姿态的相机标定棋盘格图案序列 (29)图3.2使用单应性矩阵将棋盘格角点变换到投影仪平面上 (29)图3.3相机标定重投影误差 (33)图4.1系统硬件构成图 (36)图4.2软件主界面 (36)图4.3软件分层结构图 (37)图4.4条纹投影功能运行流程图 (38)图4.5投影仪控制界面 (39)图4.6图像采集流程图 (40)图4.7图片采集控制界面 (41)图4.8系统标定流程图 (42)图4.9三维重建设置界面 (42)图4.10点云显示效果图 (43)图4.11采集到的图像序列 (44)图4.12投影图案发生变形 (45)图4.13投影仪中DM微镜的菱形排布 (45)图4.14点云重建流程图 (46)图5.1系统实验示意图 (48)图5.2标准阶梯块 (49)图5.3采集的原始格雷码图片和格雷码解码结果 (49)图5.4阶梯块重建结果 (50)图5.5标准圆柱实物图 (51)图5.6圆柱体点云 (51)图5.7点云中两点之间的距离 (52)图5.8遮挡问题及其解决方案 (52)图5.9点云融合展示 (54)表格清单表2.1格雷码和二进制编码比较 (16)表2.2像素分类策略 (18)表3.1相机和投影仪标定时的参数 (28)表4.1相机主要参数 (35)表5.1标准阶梯块测量结果和误差（单位：mm） (50)表5.2拟合的圆柱半径（单位：mm） (51)表5.3点云融合精度（单位：mm） (53)第一章绪论第一章绪论1.1课题研究的背景和意义对物体表面三维尺寸的测量是当前比较热门的研究领域，相应的测量技术在我们的生产生活中有着广泛的应用。

三维场景重构的研究现状

三维场景重构的研究现状三维场景重构是指通过获取现实场景的图像或点云数据，利用计算机图形学和计算机视觉等技术，重建出与实际场景相对应的三维模型。

这种研究在虚拟现实、增强现实、游戏开发等领域有着广泛应用。

目前，三维场景重构的研究主要集中在以下几个方向：1.三维扫描技术：三维扫描技术是获取现实场景数据的基础。

目前广泛使用的三维扫描技术包括激光扫描、结构光扫描、双目视觉等。

激光扫描技术通过测量光束与物体表面交互后的时间或相位信息，可以获取物体表面的点云数据。

结构光扫描技术通过投射光纹或格栅，并通过观察物体表面光纹或格栅的形变，计算出三维信息。

双目视觉通过两个摄像头同时拍摄物体，通过分析两个图像之间的视差信息来计算出三维信息。

2.三维点云重构：三维点云重构是将从三维扫描技术中获取的点云数据进行处理，重建出准确的三维模型。

点云重构的方法包括体素化、基于邻域的点云重构和基于超球面的点云重构等。

体素化方法将点云数据拟合到三维网格中，形成一个密集的体素图。

基于邻域的方法会根据点云数据中每个点的邻域关系，进行三维模型重构。

基于超球面的方法会根据点云数据中的法向信息，将点云数据拟合到一系列的超球面中。

3.三维重建算法：三维重建算法是利用获取的点云数据进行场景重构的关键。

例如，基于几何模型的重建算法会根据点云数据的几何特征，重建出几何模型。

基于纹理的重建算法会根据点云数据的纹理信息，重建出纹理模型。

基于深度学习的重建算法则是通过利用神经网络进行三维模型重建，可以在一些情况下提供更好的效果。

4.数据处理与优化：三维重建过程中，由于数据采集误差、噪声等导致的点云数据不完整或不准确，需要进行数据处理与优化。

数据处理的方法包括点云去噪、滤波等。

点云去噪会去除点云中的噪声点，以减少对重建结果的影响。

滤波方法可以通过滤波器来提取点云中感兴趣的特征。

5.场景表示与渲染：三维场景重构的最终目标是将重建出的三维模型进行表示和渲染。

场景表示的方法包括三角网格、体素、点云等。

基于视觉的三维重建关键技术研究综述

基于视觉的三维重建关键技术研究综述一、本文概述三维重建技术是指从二维图像中恢复出三维物体的几何形状和结构信息的技术。

随着科技的发展，基于视觉的三维重建技术在医疗、工业、安防、娱乐等领域得到了广泛应用。

本文旨在综述三维重建的关键技术，为相关领域的研究提供参考。

二、三维重建技术概述2、1随着计算机视觉和图形学技术的飞速发展，基于视觉的三维重建技术已成为当前研究的热点之一。

三维重建技术旨在从二维图像或视频序列中恢复出物体的三维形状和结构，具有广泛的应用前景。

在医疗、工业、虚拟现实、增强现实、文物保护、安防监控等领域，三维重建技术都发挥着重要的作用。

在医疗领域，三维重建技术可以用于辅助诊断和治疗，如通过CT或MRI等医学影像数据生成三维人体内部结构模型，帮助医生更准确地了解病情并制定治疗方案。

在工业领域，三维重建技术可以用于产品质量检测、逆向工程等，提高生产效率和产品质量。

在虚拟现实和增强现实领域，三维重建技术可以为用户提供更加真实、沉浸式的交互体验。

在文物保护领域，三维重建技术可以用于对文物进行数字化保护和展示，让更多人能够欣赏到珍贵的文化遗产。

在安防监控领域，三维重建技术可以用于实现更加智能的监控和预警，提高安全防范能力。

因此，研究基于视觉的三维重建关键技术对于推动相关领域的发展和应用具有重要意义。

本文将对基于视觉的三维重建关键技术进行综述，旨在为相关领域的研究人员和实践者提供参考和借鉴。

21、2近年来，深度学习在计算机视觉领域取得了巨大的成功，其强大的特征提取和学习能力为三维重建带来了新的机遇。

深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），能够从大量的图像数据中学习到有效的特征表示，进而用于三维重建任务。

深度学习模型，尤其是卷积神经网络，已被广泛用于从单张或多张图像中预测三维形状。

这类方法通常利用大量的图像-三维模型对作为训练数据，通过监督学习的方式学习从二维图像到三维形状的映射关系。

《双目立体视觉三维重建的立体匹配算法研究》范文

《双目立体视觉三维重建的立体匹配算法研究》篇一一、引言双目立体视觉技术是计算机视觉领域中实现三维重建的重要手段之一。

其中，立体匹配算法作为双目立体视觉的核心技术，对于三维重建的精度和效率具有至关重要的作用。

本文旨在研究双目立体视觉三维重建中的立体匹配算法，分析其原理、优缺点及改进方法，以期为相关领域的研究和应用提供参考。

二、双目立体视觉基本原理双目立体视觉技术基于人类双眼的视觉原理，通过两个相机从不同角度获取同一场景的图像，然后利用立体匹配算法对两幅图像进行匹配，从而得到场景的三维信息。

其中，相机标定、图像获取、特征提取等是双目立体视觉技术的重要环节。

三、立体匹配算法概述立体匹配算法是双目立体视觉三维重建中的核心问题。

其基本思想是在两个相机获取的图像中，寻找对应的特征点或像素点，从而计算出视差图。

目前，常见的立体匹配算法包括基于区域的匹配算法、基于特征的匹配算法和基于相位的匹配算法等。

四、常见立体匹配算法分析1. 基于区域的匹配算法：该类算法通过计算两个像素点或区域之间的相似性来匹配对应的点。

其优点是简单易行，但容易受到光照、遮挡等因素的影响，导致匹配精度不高。

2. 基于特征的匹配算法：该类算法先提取图像中的特征点或特征线等，然后根据特征之间的相似性进行匹配。

其优点是能够适应复杂的场景和光照变化，但特征提取的准确性和鲁棒性对匹配结果具有重要影响。

3. 基于相位的匹配算法：该类算法利用相位信息进行匹配，能够得到较为精确的视差图。

但其计算复杂度较高，对噪声和畸变较为敏感。

五、立体匹配算法的改进方法针对上述立体匹配算法的优缺点，本文提出以下改进方法：1. 引入多尺度信息：结合不同尺度的信息，提高匹配算法对不同场景的适应能力。

2. 融合多特征信息：将颜色、纹理、边缘等多种特征进行融合，提高特征提取的准确性和鲁棒性。

3. 利用深度学习技术：通过训练深度神经网络模型，提高特征提取和匹配的精度和效率。

4. 优化视差图优化算法：通过优化视差图的计算过程，提高视差图的精度和连续性。

双目结构光三维重建原理

双目结构光三维重建原理
双目结构光三维重建是一种通过使用两个相机和结构光投射器来获取物体表面的三维形状和深度信息的技术。

在双目结构光三维重建系统中，一个相机被用作主摄像机，另一个相机则被用作辅助摄像机。

结构光投射器通常被用来投射一系列结构化光纹到被测物体上。

这些光纹在物体表面上产生明暗变化，形成一种纹理图案。

双目摄像机系统通过同时拍摄两个视点下的纹理图案，并测量纹理的位移和形变来计算物体表面上的三维深度和形状信息。

当纹理图案投射到物体表面上时，由于物体的几何形状不同，纹理会在不同位置产生位移和形变。

通过分析不同视点下的位移和形变情况，可以计算出物体表面上每个像素的深度信息。

通过重建每个像素的深度信息，可以获取整个物体表面的三维形状。

在双目结构光三维重建中，需要进行相机的标定和纹理位移的计算。

相机标定用于确定相机内外参数，以及相机间的几何关系。

纹理位移的计算则通过比较两个视点下纹理图案的位移来计算出物体表面的深度信息。

总的来说，双目结构光三维重建利用纹理的位移和形变来计算物体表面的深度信息，从而实现对物体三维形状的重建。

该技术在许多领域中有广泛的应用，如计算机视觉、机器人技术和虚拟现实等。