光栅式双目技术在3D照相技术中的应用研究
基于双目立体视觉的三维重建技术研究与实现的开题报告
基于双目立体视觉的三维重建技术研究与实现的开题报告一、研究背景和意义随着计算机技术和数字摄影技术的快速发展，三维重建技术逐渐成为了计算机视觉和计算机图形学领域的研究热点。
三维重建技术可应用于数字娱乐、虚拟现实、医疗影像、建筑设计、工业制造等众多领域中。
其中，基于双目立体视觉的三维重建技术因为具有高精度、低成本、无遮挡等优点而被广泛应用。
双目立体视觉是指通过两个摄像头同时拍摄同一场景，并利用两个视点之间的差异信息，重构场景的三维结构。
但是，双目立体视觉在实际应用过程中，需要解决很多技术难题，例如图像匹配、视差计算、纹理映射等问题，这些问题影响了三维重建的准确性和实时性。
因此，本课题拟在已有的双目立体视觉三维重建技术的基础上，结合深度学习技术和计算机视觉算法，进行三维重建技术的研究和探索。
本文主要研究以下问题：1.如何通过双目立体视觉获取场景深度信息？2.如何提高图像匹配的准确率？3.如何进行纹理映射和三维重构？本研究将采用开源的深度学习框架和计算机视觉库进行实现和验证，从而实现高精度、低成本、实时的基于双目立体视觉的三维重建技术。
二、研究内容和方案1.深度学习框架的选择和搭建本研究将采用开源的深度学习框架PyTorch进行实现。
在搭建深度学习模型时，将使用卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）结合的方式，提取图像的特征信息，并且结合视差计算算法实现深度估计。
2.图像匹配算法的优化对于双目立体视觉重建中的关键问题——图像匹配，本研究将采用基于深度学习的方法对特征点进行选择和匹配。
使用选择性搜索算法（Selective Search）从图像中提取出目标区域，并在目标区域内提取特征点。
同时，通过循环神经网络实现图像匹配。
3.纹理映射与三维重构在得到双目相机拍摄场景的深度信息后，本研究将通过纹理映射技术将图像上的坐标映射到三维空间，并根据深度信息将坐标进行调整和重构。
最后，将重构后的三维模型进行优化和细化，以达到更高的精度和真实感。
双目视觉三维重建技术方法
双目视觉三维重建技术方法双目视觉三维重建技术可有趣啦。
双目视觉呢，就好比我们的两只眼睛看东西一样。
它主要是利用两个摄像机从不同的角度去拍摄同一个场景。
这两个摄像机的位置就像我们的两只眼睛，有一定的间距哦。
那它是怎么实现三维重建的呢？其中一个关键的部分就是特征提取。
就像是在一幅画里找到那些特别的标记点。
比如说在一幅风景图里，那些独特的石头轮廓、树的形状特别的部分，这些就可以被当作特征点。
从两个摄像机拍摄的图像里找到对应的特征点，这就像玩一个找相同但是又有点不同的游戏呢。
接下来就是计算视差啦。
视差这个词听起来有点高大上，其实简单理解就是因为两个摄像机位置不同，同一个特征点在两张图像里的位置有差异。
这个差异就包含着很重要的信息。
通过这个视差，我们就能大概知道这个特征点离我们有多远。
就好像我们的眼睛看东西，近的东西在两只眼睛里的位置差异大，远的东西位置差异小。
然后呢，根据这些视差信息和摄像机的一些参数，像是焦距啊之类的，就可以计算出这个点在三维空间里的坐标啦。
这就像是把平面的东西，一下子变得立体起来。
在实际应用里，双目视觉三维重建技术用处可大啦。
在机器人领域，机器人可以通过这个技术更好地感知周围的环境，就像给机器人装上了一双智能的眼睛。
它能知道前面有什么东西，是障碍物还是它要寻找的目标，还能知道这些东西离自己有多远，这样机器人就能更灵活地行动啦。
在虚拟现实和增强现实方面，也离不开它。
可以让虚拟的东西更好地和现实场景融合，让我们感觉那些虚拟的物体就像是真实存在于我们周围的环境里一样。
不过呢，双目视觉三维重建技术也有它的小烦恼。
比如说在光线不好的情况下，提取特征点就会变得困难，就像我们在黑暗里看东西看不太清那些特别的地方一样。
还有，如果两个摄像机的标定不准确，就像我们的两只眼睛看东西不协调了，那计算出来的三维信息可能就会有偏差呢。
但是随着技术的不断发展，这些小问题也在慢慢地被解决啦。
基于双目视觉的三维成像技术研究
基于双目视觉的三维成像技术研究随着近年来3D打印技术的普及，三维成像技术已经成为当今最热门的话题之一。
基于双目视觉的三维成像技术是最受欢迎的技术之一，它可以精确地捕捉物体的形状、大小和位置等信息。
本文将探讨这种技术的原理、应用、局限性以及未来的发展前景。
1. 原理基于双目视觉的三维成像技术是通过两个彩色相机来获取物体的立体图像。
这两个相机分别拍摄同一物体的两个不同角度的图像，这个过程中需要考虑到光圈大小、对焦范围等参数的一致性，以确保最终的图像准确无误。
在获取了两个图像之后，需要使用计算机对这些图像进行处理和分析，以计算出物体在三维空间中的准确位置和大小。
这个过程通常需要使用立体成像软件和计算机视觉算法。
2. 应用基于双目视觉的三维成像技术在许多领域中都有广泛的应用。
以下是其中一些领域的例子：（1）医疗：该技术在诊断和治疗方面有很大的应用潜力。
例如，医生可以使用三维成像技术来更准确地测量病变的大小、形状和位置，以便更好地制定治疗计划。
（2）建筑：这种技术可以帮助建筑师在设计过程中更好地了解建筑物的立体形态和空间结构，以便更好地规划房间布局和使用空间。
（3）制造业：三维成像技术可以用来制造高精度的零件和机械设备，并在质量控制过程中提供帮助。
3. 局限性基于双目视觉的三维成像技术也存在一些局限性。
以下是其中几个例子：（1）环境要求高：这项技术需要光照均匀、干净无尘的环境，否则可能会影响图像的质量。
（2）成本较高：成本较高是该技术的一个缺点，不同设备之间的成本差距很大。
（3）运算效率较低：双目视觉需要对大量数据进行复杂的图像分析和计算，可能需要较长的时间。
4. 未来发展前景基于双目视觉的三维成像技术未来的发展前景是巨大的。
以下是一些可能的发展趋势：（1）设备小型化：将来，双目视觉设备可能会越来越小，方便移动和携带。
（2）精度提高：随着计算机技术的进步，双目视觉的精度可能会大幅提高。
（3）应用领域扩展：双目视觉的应用范围可能会进一步扩展，包括虚拟现实、增强现实、智能家居、自动驾驶等领域。
双目结构光三维扫描仪原理
双目结构光三维扫描仪原理
双目结构光三维扫描仪原理是一种常用于三维重建和深度感知的技术。
它通过
使用两个摄像机和结构光投影系统，实现对物体表面的快速、准确的三维测量。
双目结构光三维扫描仪通过结构光投影系统在被测物体表面投射光条或光栅，
并使用其中一个摄像机来拍摄物体表面的投影图案。
这个图案帮助确定物体表面的纹理和形状。
另一个摄像机与第一个摄像机成一定的角度，同时观察并拍摄物体表面。
通过
比较两个摄像机的视角和拍摄的图像，我们可以得到物体表面不同点之间的视差信息。
然后，通过三角测量和立体视觉算法，双目结构光三维扫描仪可以计算出每个
像素点的深度信息。
这些深度信息可以被用来创建三维模型或进行物体检测和跟踪。
由于双目系统中有两个摄像机，因此可以通过观察物体时的双目视差，判断物
体的位置和形状。
这使得双目结构光三维扫描仪特别适用于室内导航、人脸识别和手势识别等应用。
双目结构光三维扫描仪利用结构光投影系统和双目摄像机，通过观察投射在物
体表面的图案和测量视差信息，能够快速而准确地获取物体的三维形状和深度信息。
它在计算机视觉、机器人技术和虚拟现实等领域具有广泛的应用前景。
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。
基于双目视觉系统三维成像精准测量的算法研究
基于双目视觉系统三维成像精准测量的算法研究双目视觉系统是一种模拟人眼视觉的成像系统，通过两个相互独立的摄像机模拟人眼的立体视觉效果，能够实现对物体的三维重建与测量。
在工业、医疗、自动驾驶等领域有广泛的应用。
本文将基于双目视觉系统的三维成像精准测量算法进行研究。
首先，双目视觉系统的原理是通过两个摄像机同时采集同一个物体的图像，然后利用这两个图像之间的差异来计算物体的三维坐标。
通常采用的算法主要有视差法、三角测量法和基线法。
其中，视差法是最常用的方法之一，它通过计算两个图像之间像素点的位移来估计物体距离。
在实际应用中，需要对左右两个图像进行校正，消除不同视角引起的畸变。
然后，可以通过每个像素点的对应点，计算视差大小，从而得到物体的深度信息。
视差法的优点是计算量较小，实时性较强，但精度相对较低。
三角测量法是另一种常用的方法，它利用双目视觉系统的两个光心和物体上的一个特征点构成一个三角形，通过测量三角形的各个角度来计算物体的距离。
具体操作步骤如下：首先，通过摄像机标定得到相机的内参和外参，然后通过图像处理技术提取特征点，如角点、边缘等，对应于左右两个图像；接着利用相机模型计算特征点在三维空间中的坐标，最后通过三角测量得到物体的三维坐标。
三角测量法的优点是精度较高，但计算复杂度较大。
基线法是一种基于模板匹配的方法，它通过匹配左右两个图像中的模板来计算视差信息，然后通过视差信息与基线长度之间的关系计算物体的距离。
具体操作步骤如下：首先，通过摄像机标定得到相机的内参和外参，然后利用模板匹配技术找出左右两个图像中的模板，计算视差信息；接着根据基线长度和视差信息的关系得到物体的距离。
基线法的优点是精度高，但对模板的匹配要求较高，而且计算复杂度也相对较大。
除了上述介绍的算法，还有一些其他的方法可以用于双目视觉系统的三维成像精准测量，如结构光法、点云法、光栅法等。
这些方法的选择需要根据实际应用场景和要求来确定。
总之，双目视觉系统的三维成像精准测量是一个复杂的问题，需要综合考虑摄像机标定、图像处理、特征提取、匹配算法等多个方面的因素。
双目3d相机的原理
双目3D相机利用两个摄像头模拟人眼的双眼视觉，从而实现深度感知和三维重建。
其原理基于视差（disparity）和三角测量。
1. 视差原理：
双目相机中的两个摄像头以一定的距离分开，当它们同时观察同一个物体时，由于视线的错位，物体在两个图像中的位置会有所不同，这种差异称为视差。
利用视差可以推断出物体与相机的距离关系。
2. 三角测量原理：
通过测量摄像头之间的距离、视角等参数，以及在两个图像中对应特征点的视差，可以利用三角测量原理计算出物体到相机的距离。
工作流程：
- 标定：确定摄像头参数、位置和朝向。
- 匹配：在两个图像中找到对应的特征点，计算视差。
- 三角测量：利用视差和摄像头参数进行距离计算。
- 生成深度图：将距离信息转换为深度图像。
双目3D相机可用于机器人导航、立体视觉、人脸识别、三维重建等领域，能够提供丰富的三维信息，对于需要精确深度感知的场景具有很大的应用潜力。
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。
三维重建中双目立体视觉关键技术的研究
三维重建中双目立体视觉关键技术的研究一、简述随着计算机视觉技术的不断发展，三维重建技术在各个领域得到了广泛的应用，如机器人导航、虚拟现实、医学影像分析等。
双目立体视觉作为一种重要的三维重建方法，具有测量距离和获取深度信息的优势，已经在许多实际应用中取得了显著的成果。
然而双目立体视觉系统在实际应用中面临着许多挑战，如光照变化、视差估计、图像配准等问题，这些问题限制了双目立体视觉技术的发展和应用。
因此研究双目立体视觉中的关键技术，提高其性能和稳定性，对于推动三维重建技术的发展具有重要意义。
本文主要针对双目立体视觉中的关键技术进行研究，包括视差估计、图像配准、光照补偿等方面的算法和技术，以期为双目立体视觉技术的发展提供理论支持和技术支持。
1. 研究背景和意义随着计算机视觉、图像处理和模式识别技术的飞速发展，三维重建技术在众多领域得到了广泛应用，如虚拟现实、增强现实、机器人视觉等。
其中双目立体视觉技术作为三维重建的重要基础，对于提高重建精度和鲁棒性具有重要意义。
然而传统的双目立体视觉技术在实际应用中仍存在诸多问题，如视差计算复杂度高、实时性差、抗干扰能力弱等。
因此研究和发展高效、稳定、抗干扰的双目立体视觉关键技术具有重要的理论价值和实际应用前景。
本文旨在通过对双目立体视觉关键技术的研究，提高现有双目立体视觉系统的性能，为实际应用提供更加精确和稳定的三维重建结果。
同时本文也将探讨双目立体视觉技术在其他领域的潜在应用，如自动驾驶、智能监控等，进一步推动相关技术的发展和创新。
2. 国内外研究现状随着计算机图形学、图像处理、机器学习等领域的快速发展，双目立体视觉技术在三维重建中的应用越来越广泛。
近年来国内外学者在这一领域取得了一系列重要研究成果。
首先在双目立体视觉算法方面，国外研究者提出了许多新的理论框架和方法。
例如美国加州大学伯克利分校的研究人员提出了一种基于深度信息的双目立体视觉算法，该算法能够实时地估计场景中物体的深度信息，从而实现更精确的三维重建。
计算机视觉中的双目视觉和3D重建技术研究
计算机视觉中的双目视觉和3D重建技术研究一、双目视觉技术双目视觉技术，是指通过两个相互平行的摄像机，以其中一个摄像机为参考，将两个图像之间的距离关系确定下来，利用该距离实现三维空间的建模，以及立体图像的合成。
该技术在计算机视觉和人工智能的相关领域中得到广泛的应用。
1.1 双目视觉原理双目视觉的原理是两个摄像机拍摄一个场景，由于两个摄像机之间的距离不同，导致拍摄到的左右图像之间存在差异，称为视差。
通过视差，可以计算出物体到两个摄像机的距离，推导出物体的三维坐标。
这种原理被称为视错觉裸眼立体原理。
1.2 双目视觉技术应用双目视觉技术经常应用于机器人、安防系统、虚拟现实等领域。
机器人利用此技术可以实现自动导航、拍摄外部环境等功能。
安防系统中采用双目视觉技术，可以计算出不同角度的人脸，并进行三维重建，提高了识别准确率。
在虚拟现实中，利用双目视觉技术可以实现真实的立体效果和交互体验。
1.3 双目视觉技术发展趋势双目视觉技术逐渐向深度学习和机器学习方向发展。
强化学习和深度学习技术在机器视觉算法中愈发流行，包括双目视觉技术也是如此。
其中深度学习技术能够大大提高深度图像重建和视差计算的精度。
如将深度学习技术应用到视差计算中，能够极大提高立体视觉的精度。
二、3D重建技术3D重建技术，是指利用计算机运算，将现实中三维的物体建立出来，并在计算机中进行三维建模、渲染、动态模拟等操作。
这种技术被广泛应用于工业设计、建筑设计、虚拟现实、影视动画等领域。
2.1 3D重建技术的原理3D重建技术主要基于视觉成像技术、点云扫描技术等原理，将物体在现实中的三维形态，通过以上技术转换为计算机中的三维形态，并生成模型，对物体的表面进行贴图，并对其进行物理效果的模拟。
2.2 3D重建技术应用3D重建技术应用广泛，从建筑设计、工业设计、产品设计到虚拟现实和影视动画等各个领域。
例如在建筑设计中，建筑师可以将建筑物的三维模型在计算机中进行展示，以便更好地了解建筑物的设计细节。
《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、引言双目立体成像技术，作为一种计算机立体视觉的重要组成部分，以其强大的深度感知和空间重构能力，为许多领域如机器人导航、3D打印、自动驾驶等提供了重要技术支持。
近年来，随着计算机硬件技术的进步，双目立体成像技术在学术研究和实际应用中都得到了极大的发展。
本文将围绕基于计算机立体视觉的双目立体成像技术展开研究，分析其原理、应用及未来发展趋势。
二、双目立体成像技术原理双目立体成像技术基于人类双眼的视觉原理，通过两个相机模拟人眼的视觉系统，获取同一物体的不同视角图像。
这两个相机通常被称为“左眼相机”和“右眼相机”，它们以一定的基线距离（两相机光心之间的距离）进行布置。
当两个相机同时拍摄同一物体时，由于视角差异，所得到的图像会产生视差。
通过计算这种视差，可以恢复出物体的深度信息，从而实现对场景的三维重建。
三、计算机立体视觉下的双目立体成像实现计算机立体视觉通过算法对两个相机的图像进行处理，实现三维场景的重建。
主要步骤包括：图像获取、特征提取、视差计算和三维重建。
其中，图像获取是获取两个相机的图像；特征提取是提取图像中的有用信息，如边缘、角点等；视差计算是通过匹配两个图像中的特征点，计算视差；最后通过三维重建算法将视差信息转换为三维空间信息。
四、双目立体成像技术的应用双目立体成像技术在许多领域都有广泛的应用。
在机器人导航中，双目立体成像技术可以提供准确的深度信息，帮助机器人识别和避开障碍物。
在3D打印领域，双目立体成像技术可以实现对物体的精确测量和建模。
在自动驾驶领域，双目立体成像技术可以提供丰富的环境信息，帮助车辆实现自主导航和避障。
此外，双目立体成像技术还广泛应用于虚拟现实、医学影像等领域。
五、双目立体成像技术的挑战与展望尽管双目立体成像技术已经取得了显著的进展，但仍面临一些挑战。
首先，算法的复杂性和计算成本限制了其实时性和准确性。
其次，光照条件、动态场景等因素会影响图像的匹配精度和深度信息的恢复效果。
使用双目摄影测量与测绘技术进行立体视觉重建与分析
使用双目摄影测量与测绘技术进行立体视觉重建与分析摄影测量与测绘技术是一门研究如何利用摄影测量原理和技术进行地面目标的三维位置、形状、尺寸和位置关系的解译与测量的学科。
而双目摄影测量与测绘技术则是其中一种应用广泛的方法，它利用两个摄像机以不同的视角同时拍摄同一个场景，通过对图像的处理与分析，实现对目标的立体视觉重建与分析。
双目摄影测量与测绘技术的原理基于人类双眼视觉的观察特点。
人类通过左右眼的视差，即两眼所看到的场景稍有差异，从而产生了立体视觉效果。
类似地，双目相机也能够通过拍摄同一个场景时的视角差异，来获取目标的三维信息。
为了实现双目摄影测量与测绘技术的应用，首先需要进行摄像机标定。
摄像机标定是利用已知的空间坐标点和对应的图像坐标点来确定摄像机的内参数和外参数的过程。
通过摄像机标定，我们可以获得两个摄像机的内参数矩阵、相机矩阵和畸变参数等重要参数。
在摄像机标定完成后，接下来便是进行立体视觉重建与分析。
在这个过程中，首先需要对双目图像进行匹配点的提取。
匹配点是指在两个不同视角的图像中，对应目标的像素点。
通过一些算法和技术，我们可以实现对匹配点的自动提取，从而获得双目图像的像素点对应关系。
得到匹配点后，便可以根据立体匹配原理来计算出目标的三维坐标。
立体匹配原理利用了同一物体在两个不同视角下的图像之间的几何关系，通过三角测量的方法来恢复目标的空间位置。
这种方法可以有效地处理遮挡、纹理不良等问题，获得较为准确的三维坐标。
经过立体视觉重建后，我们可以进行更深入的分析与应用。
例如，可以利用三维坐标点来计算目标的体积、面积等几何参数，进一步研究目标的形状特征。
另外，还可以通过三维坐标点的变化来分析目标的运动轨迹，用于监测与定位等应用。
双目摄影测量与测绘技术在很多领域都有广泛的应用。
在建筑工程中，可以利用该技术进行立体建模和模型重建，用于规划设计和施工监测。
在地质勘探中，可以通过双目摄影测量与测绘技术，实现地貌分析和岩石体积计算，为地质灾害预测提供数据支持。
《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。
光栅技术在光学成像中的应用
光栅技术在光学成像中的应用光栅技术是一种应用广泛的工具，可用于光学成像中的精确定位、测量和解析。
光栅技术的应用领域包括空间成像、物体表面形状、物体光学性质等，同时也被应用于物体成像、镜头设计和光学信号处理等方面。
本文将详细介绍光栅技术在光学成像中的应用，包括其工作原理、优势以及各个领域的应用。
光栅的工作原理光栅是一种由成千上万个单独传感器构成的图案，这些传感器设计成能够对光波的振幅或相位进行解析。
光栅通过在传感器上形成明暗条纹来表征两个相邻光波的波形差异，在此基础上就可以推导出光场的空间分布和相位信息等量。
具体来讲，光栅的工作原理离不开控制光的相位和振幅。
当光束通过光栅时，由于光栅的结构特征，会在光波传播路径上引入了一定的相位差异，从而导致光波在光栅后形成的干涉条纹。
而这些条纹的位置、宽度、形态和对应的干涉强度，都与光栅的结构有关。
基于干涉的光栅成像技术，可以利用先进的光学学科，如干涉仪、光学显微镜等，来观察、测量和分析空间中的光信号。
光栅在成像中的优势使用光栅技术的最显著优势在于它所提供的空间解析度。
与传统的成像方法相比，光栅技术可以提供更高精度、更准确的识别和测量。
因为光栅对光波的相位和振幅进行分析和控制，可以处理更加复杂的光学信息。
此外，光栅也具有很强的灵活性和可适应性，可以应用于不同的环境、物体和成像条件。
如何应用光栅技术在光学成像中1. 空间成像在空间成像中，光栅被用于捕获空间光刻的精细细节和高质量的空间信息。
通过使用光栅阵列，可以以快速、精准的方式对目标进行高质量的图像捕获和处理，从而实现高精度空间成像。
2. 物体表面形状利用光栅技术，可以测量并评估物体表面以及其形状的数据。
这种技术的精度高、速度快，可以在物体形状制作中得到广泛应用，有助于对产品的设计进行优化。
3. 物体光学性质光栅技术在物体成像中可以帮助我们了解物体的光学特性。
例如，可以使用光栅分析技术，测量样品的折射率、色散、膜厚和其他光学参数。
基于双目立体视觉的三维重建技术研究与实现.
西安理工大学硕士学位论文基于双目立体视觉的三维重建技术研究与实现姓名：王立敏申请学位级别：硕士专业：控制理论与控制工程指导教师：钱富才;梁炎明20080501论文题目：学科专业：基于双目立体视觉的三维重建技术研究与实现控制理论与控制工程签名：三量缝＿指导教师：钱富才教授梁炎明讲师签名：．氧宴才签名：絮薹！嗣摘要三维重建是计算机视觉技术的主要内容之一，研究了由两幅或多幅二维图像恢复出被拍摄物体的深度信息的方法。
其中基于两幅图像的双目视觉技术是一个研究热点。
双目立体视觉模仿人眼与人类视觉的立体感知过程，从两个视点观察同一景物，以获取不同视角下的图像，通过三角测量原理计算图像像素间的位置偏差，以获取景物的深度信息。
双目立体视觉技术在虚拟现实、机器视觉、多媒体教学、数字娱乐、产品外观设计、雕刻与建筑等领域都有着广泛的应用。
本文在分析研究大量相关技术和文献的基础上，对立体视觉领域中的摄像机标定、立体匹配、三维重建这三个关键技术进行了研究。
主要研究如下：１．自制标定模板，用普通数码相机拍摄两幅不同角度的带有标定模板的手机照片。
利用Ｔｓａｉ两步法对照相机进行标定，求出了照相机的内外参数。
２。
对所拍摄的照片进行滤波、锐化等图像处理，采用基于特征的匹配方法，从两幅图像中分别提取特征点，然后利用极线约束等匹配准则对一幅图像中的特征点在另一幅图像中寻找匹配点。
３．在已获得照相机的内外参数和完成左右图像的特征点匹配的基础上，根据立体视觉原理实现了对特征点的三维重建，给出了特征点的空间坐标。
最后在计算机上通过ＯｐｅｎＧＬ编程将这些点显示出来，实现了手机的三维重建。
关键词：立体视觉；摄像机标定；立体匹配；三维重建：ＯｐｅｎＧＬＴｉｔｌｅ：ＲＥＳＥＡＲＣＨＡＮＤＩＭＰＬＥＭＥＮＴＡＴＩＯＮＯＮ３ＤＲＥＣＯＮＳＴＲＵＣＴＩＯＮＢＡＳＥＤＯＮＢＩＮＯＣＵＬＡＲＳＴＥＲＥＯＶＩＳＩＯＮＭａｊｏｒ：ＣｏｎｔｒｏｌＴｈｅｏｒｙａｎｄＣｏｎｔｒｏｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＮａｍｅ：ＬｉｍｉｎＷＡＮＧＳｉｇｎａｔｕｒｅ：止血．边憎ｓｉｇｎａｔｕ阳：覃５型蛳刎Ｓｉｇｎａｔｕｒｅ：Ｓｕｐｅｒｖｉｓｏｒ：Ｐｒｏｆ．ＦｕｃａｉＱＩＡＮＬｅｃｔｕｒｅｒＹａｎｍｉｎｇＬＩＡＮＧＡｂｓｔｒａｃｔＯｎｅｏｆｔｈｅｍａｉｎｃｏｍｐｏｎｅｎｔｏｆｔｈｅｃｏｍｐｕｔｅｒｖｉｓｉｏｎｉＳ３Ｄｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ．ＩｔｉＳｔｏｒｅｓｔｏｒｅｔｈｅｄｅｐｔｈｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｏｆａｌｌｏｂｊｅｃｔｂＹｔｗｏｏｒｍｏｒｅｔｈａｎｔｗｏｉｍａｇｅｓｏｆｏｎｔｗｏ－ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ．Ｔｈｅｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｏｆｂｉｎｏｃｕｌａｒｓｔｅｒｅｏｖｉｓｉｏｎｂａｓｅｄｖｉｓｉｏｎｈａｓａｔｗｏｉｍａｇｅｓｉｓａｈｏｔｐｏｉｎｔ．Ｔｈｅｂｉｎｏｃｕｌａｒｓｔｅｒｅｏｃａｌｌｓｔｒｏｎｇｒｅｓｅｍｂｌａｎｃｅｔｏｔｈｅｖｉｓｕａｌｐｅｒｃｅｐｔｉｏｎｐｒｏｃｅｄｕｒｅｏｆｍａｎｋｉｎｄ．Ｗｅｇｅｔｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉｍａｇｅｓｗｉｔｈｔｗｏｏｎｄｉｆｆｅｒｅｎｔｖｉｅｗｐｏｉｎｔｓａｎｄｔｈｅｎｃａｌｃｕｌａｔｅｔｈｅｃａｎｐｏｓｉｔｉｏｎｄｅｖｉａｔｉｏｎｏｆｏｆｔｈｅｉｍａｇｅｓｐｉｘｅｌｓｂａｓｅｄｔｒｉａｎｇｕｌａｒｖｉｓｉｏｎｍｅａｓｕｒｅ．Ｆｉｌｌａｌｌｙ，ｗｅｕｓｅｄｉｎａｔｔａｉｎｔｈｅｄｅｐｔｈａｓｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｏｂｊｅｃｔ．１ｋｂｉｎｏｃｕｌａｒｓｔｅｒｅｏｗｉｄｅｌｙｍａｎｙｆｉｅｌｄｓｓｕｃｈｖｉｒｔｕａｌｒｅａｌｉｔｙ，ｍａｃｈｉｎｅｖｉｓｉｏ玛ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａｅｄｕｃａｔｉｏｎ，ｄｉｇｉｔａｌｅｎｔｅｒｔａｉｎｍｅｎｔ，ａｐｐｅａｒａｎｃｅｄｅｓｉｇｎｏｆｉｎｄｕｓｔｒｉａｌｐｒｏｄｕｃｔｓ，ｓｃｕｌｐｔｕｒｅａｎｄａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅｅｔｅ．Ｂａｓｅｄｏｎｔｈｅａｎａｌｙｓｉｓａｎｄｒｅｓｅａｒｃｈｏｆｍｕｃｈｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙａｎｄｌｉｔｅｒａｔｕｒｅｓｃｏｎｃｅｒｎｅｄ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｓｔｕｄｉｅｓｔｈｅｂａｓｉｃｐｒｏｂｌｅｍｓｏｆｓｔｅｒｅｏｖｉｓｕａｌｄｏｍａｉｎｓｕｃｈａｓｃａｍｅｒａ．ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ，ｓｔｅｒｅｏｍａｔｃｈｉｎｇａｎｄｔｈｅ３ＤｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎａｎｄＳＯｏｎ。
双目计算机视觉三维检测技术研究的开题报告
双目计算机视觉三维检测技术研究的开题报告一、选题背景及意义随着尖端科学技术的不断升级，计算机视觉技术也逐步成为人们越来越关注的领域。
计算机视觉是一种利用计算机对图像和视频进行处理和解析的技术。
发展至今，计算机视觉技术已广泛应用于工业、医疗、军事、教育、娱乐等各个领域。
眼动仪、三维扫描仪、人脸识别等技术的兴起，更使得计算机视觉技术的应用范围不断扩展。
双目计算机视觉技术是指利用两个视角不同的摄像头，通过计算机算法将两个视角不同的图像合成为三维图像的技术。
该技术可以实现精确的三维检测，应用广泛，具有非常广阔的市场前景。
因此，本次选题旨在对双目计算机视觉三维检测技术进行深入研究，以期能够为现实生活中的各种三维测量和检测提供更为精确、高效和准确的方法和技术支持。
二、研究内容和方法1. 双目计算机视觉技术概述2. 基于立体匹配的三维重构3. 基于深度学习的三维检测方法4. 实验结果分析和算法优化5. 系统集成及应用实现本研究主要采用计算机视觉、数字信号处理、机器学习等多学科交叉的方法进行实验研究，通过对算法的分析、设计和实现，针对实际问题进行系统集成。
三、预期成果和意义1. 提出基于双目计算机视觉的三维检测方法，能够提高三维检测的精度和准确度；2. 研究立体匹配和深度学习在三维检测中的应用，探讨两种方法的优缺点；3. 实现三维检测算法的软件研发，提供实用性更强的解决方案；4. 通过针对具体应用场景的研究，为相关领域的科学研究、生产和应用提供技术支持和优化。
四、研究难点和措施难点：如何实现高效并且准确的三维检测，如何实现算法的优化以提升计算速度，如何应对实际问题中可能的噪声干扰等。
措施：1. 结合立体匹配和深度学习的优点，探究更为有效的方法；2. 通过对具体问题和应用场景的了解和分析，积极优化和设计算法；3. 对数据预处理及滤波算法进行研究和优化，提高算法的鲁棒性和鲁邦性；4. 利用现有的硬件设施，进行算法加速优化。
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光栅式双目技术在3D照相技术中的应用研究
摘要：3D照相主要是由三维人像建模与3D打印两大部分构成。
模型精度会从根本上对打印质量产生决定性作用。
借助光栅双目三维扫描仪得到三维数据，获取具备较高高精度的人像模型。
头发部分很难通过扫描的方式获取到，只有通过完善发型模板库，同时借助扫描数据以及发型数据相结合的方式，最终获取全部的人像模型。
高效运用熔融沉积技术开展3D打印工作，最终获取到塑料3D人像。
实验中通过对上述方法所获取的塑料人头与真实人头进行多方位的比对，所得到的最终结果表明，两者之间差距较小。
关键词：光栅式；双目技术；3D照相技术
DOI：10.16640/ki.37-1222/t.2018.09.136
0 引言
在科学技术飞速发展的今天，人类对于可以科技的依赖性和要求都在随之不断上升。
在这样的社会背景之下，3D人像打印技术慢慢进入了人类生活。
在很早之前，我国就出现过类似于“泥人张”这类的手工人像技术，但是3D人像打印作为一种新兴的高科技技术，同传统技艺相比不仅具备更高的精度，还有更短的周期。
1 基于光栅测量的人像建模
光栅投影到人体主要通过调制的方式来最终获取变形
光栅，专门增设两台摄像机，分别在其正面以及左右两个侧面和背面等位置来共同进行数据采集工作，待采集工作全部完成之后，将所得到的数据全部输送到计算机内部，最终借助计算机以及相关数据获取相关的人体特征点数据。
把人体数据和发型数据两者有效组合起来，并对组合后的数据开展一定的修补和封装工作，通过这样的方式来得到全面的三维人像模型。
?F阶段，由于所输入的数据存在着各种差异，人像建模通常情况下能够被划分为下列两类：第一种方法是，借助输入图像来从新重新创建三维模型。
与之相关的软件主要包括：facegen?pcandide?pagisoft等，这些软件的使用前提就是精度要求较低。
另一种方法为，借助三维扫描仪直接对人体进行全方位扫描，快速获取相关的三维点云数据。
上世纪九十年代，位于大洋彼岸的麻省理工学院诞生研究出了轰动世界的
3D打印技术，这类技术是由多种多样的不同技术共同组成的，比如说，石膏3D打印?p熔融沉积技术?p光固化成型技术。
现阶段，存在着更为广泛的用途的技术就是熔融沉积技术。
借助3Dmax软件完善发型库。
把人体数据和发型数据两者有效组合起来，并对组合后的数据开展一定的修补和封装工作，通过这样的方式来得到全面的三维人像模型。
2 光栅式双目扫描计算原理
光栅式双目扫描计算原理是，第一步是借助测量系统进行相关的标定，通过标定工作获取准确的光栅式双目系统参数。
借助某些具体的算法求出变形光栅的分布情况，获取绝对相位；最终回到双目视觉的基本原理上来，就能够很容易看出被测物体准确的三维点云坐标。
2.1 发型库
近些年来，在对人类头发进行扫描时，往往需要借助红外扫描仪来完成，但依然达不到预期效果。
通过间接法的形式来完成对人物发型的创建工作，尽快建立健全相关的发型库，在获得了人体模型以后，能够充分尊重顾客的个人意愿，选取最佳的发型，通俗来讲就是借助发型移植法，把具体的人体模型不经任何转变的引入3Dmax等环境之中，充分发挥手绘板等工具的实际作用，争取在第一时间重建头发，上述步骤在实际造作过程中要求操作者具备一定的绘画能力，具备较大的难度。
2.2 数据拼接
对于那些通过三维扫描的方式所获取的人体脸以及身
体等不同面点的云数据，应当尽快开展拼接?p封装等工作，以便于尽快获取人体模型。
光栅扫描系统在实际工作过程中，很容易就会受到来自于各方面因素的干扰，最终获取的数据往往也会带有一定程度的杂音或者多余数据。
为了科学有效地解决这一问题，多数情况下都会在点云阶段，仅仅只对孤
点数据采取一定的清理措施。
在进行数据拼接的过程中往往会用到手动拼接和自动拼接这两大类方式。
通过手动的形式找到两组点云相似度最大的点（点数应当不小于或等于3），在获取了最科学有效的变换矩阵之后，紧接着进行全部点云的组接工作。
随后在对其开展自动拼接，帮助点云进行更好的对齐。
第一，在开展测量工作的过程中，人脸两鬓?p耳蜗等重要位置的实际数据，会时刻受到头发的影响，最终所获取的数据很难做到准确无误。
因此，在测量工作全部完成之后，还需要对其进行一定的修补工作。
第二，在对扫描数据和发型数据两者进行组接的过程中，为了达到高效匹配人像的目的。
应当在第一时间对两者的数据采取一定的比例缩放。
第三，借助特征点对齐技术，科学有效地完成发型点云数据和人像点云数据两者进行组接。
第四，对于那些已经拼齐的点云，开展下一步的封装?p简化?p降噪等工作。
3 光栅式双目三维视觉系统
3.1 工作原理
搭建的光栅式双目三维视觉系统工作原理图。
包括左右两个三维扫描仪相机（分辨率1028*1024），计算机（显卡内存1GB），三脚架，云台和高精度平面标定靶标等。
三脚架用以稳定并调节高度，云台用以调节俯仰、倾斜和旋转角度，以保证扫描仪的光栅投射方向与地面垂直。
3.2 系统的标定和调节
对光栅式双目三维视觉系统进行标定的过程就是求解
上述左右相机的属性参数和相对位置的过程，由于有相机的移动和模型的大小、深度等变化，标定过程需要反复进行，从而确定空间坐标物点和图像平面像点之间的对应关系。
标定的平面点靶标尺寸为150mm×200mm，标志行列矩阵为14×17，圆形的直径为4mm，用以判定方位的空心圆大径和小径分别为15mm和9mm，点与点沿长度方向和高度方向的距离为11.54mm和12.5mm，标志点在数据处理过程中有特定唯一编号，范围为1～238。
可调节光栅条纹宽度范围为0～12mm，根据脸部模型尺寸设置为1。
相机曝光时间用以调节图像亮度，增益则调节图像对比度和清晰度，左右相机参数设置自动同步。
4 脸部数据处理
4.1 脸部扫描
脸部三维信息的获取实质是以非接触测量的方式准确
快速地采集到其处于空间位姿的数据。
为了保证脸部的准确形态和便于模型重构，采用油泥模型替代脸部实体。
利用光栅式双目三维视觉系统中3DScan软件对某一脸部投射一系列光栅进行扫描，为有效排除背景噪声等干扰，设定以标定基准面为上下的空间范围-150～200mm。
标志点是随机粘贴在脸部表面的易识别的点，不同扫描图像之间的自动拼接是通过标志点的识别和匹配来进行的，每次扫描后标志点被识别并给予唯一编号，公共标志点则表示在不同的扫描图像中
有相同编号。
4.2 数据编辑
扫描脸部模型后解算出的各个点的数据为三维空间坐标，整体集合称为点云（point―clouds）。
为尽可能地完整复现脸部的原貌，共拍摄6幅图像，每幅图像采集约180万的点云数据。
对于获取的模型数据编辑主要分为点云编辑和标志点编辑。
由于点云数据量直接影?后期的运算量，加上采集传感器、背景噪声等不可避免的外界因素，用编辑手段以剔除原始点云数据内的孤立点、无效点和错误点、无效区域和多余区域等。
4.3 优化拼接
由于拼接过程中存在测量误差、拟合误差及坐标转换误差，部分相同编号的标志点相对位置也不可能完全一致；而且在相邻的扫描点云数据重叠区域内存在大量重复的采样点，数据冗余，同时也给后续重构建模带来困难，因此，必须对点云数据进行全局优化处理，以提高模型的拼接精度。
为精简计算量，对点云数据按25%的比例（即每4个点抽取1个点）采用最小二乘法进行优化处理，同时点云数据所有重叠区域内两点拼接误差若超过最大设定距离1mm，则不会对其进行优化，点云数据量为2043539。
4.4 三维重构
为便于后续加工制造，应用Geomagic Studio逆向工程软
件，利用滤点渲染功能、数据补缺技术删除背景部分点云数据，滤除扫描过程存在的部分无效点。
加载脸部模型的海量点云数据，对原始点云数据进行封装降噪，在光顺修复过程中对明显错误区域和标志点空洞等进行填复，点与点间距设置为0.01mm，需要运算出多边形曲面。
由于三维空间内点云数据的拓扑关系较为模糊，很难直接对数据进行分割，需要将点云数据转换成三角片网格，三角片每边最多属于两个小三角片，由此建有清晰的拓扑关系，最后三角形数量为251471个。
最终生成曲面片，共有650个，保存为标准的三维转换iges格式。
5 结语
借助双目光栅测量技术以及FDM技术来生产3D人像。
通过双目结构光系统的形式来得到人体数据，进一步改善精度，避免不必要的误差。
在数据很难测量的情况下，需要专门为其建造发型库模板，并对之前测定的相关数据进行组接或者优化等工作，在此基础上制作出模型。
最终一步便是借助3D打印技术，最终获取实体模型。
上文中所提到的发型移植方案，能够有效缩减3D测量工作的步骤，降低整个测量工作的难度，大大提升测量数据的准确性。
在开展实验的过程中，所得出的塑料人像数据很难达到相关标准，此时通过一定的改进实验便能够使其满足具体要求，不断改善人偶的美观程度。
参考文献：
[1]吴献辉.基于光栅式双目技术的3D照相技术研究[J].武汉工程大学学报，2016（02）.
[2]郭春璐.光栅式自由立体显示技术的研究与分析[J].数字技术与应用，2017（05）.
作者简介：邓慧（1991-），女，四川内江人，硕士，助教，研究方向：信息显示、3D显示、光栅3D显示。