三维图像获取

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(协同商务CPC)CPC使用说明(品质)

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(协同商务CPC)CPC使用说明CPC 使用说明北京博维恒信科技发展有限公司3D Camega.Co.,Ltd第一章 CPC 控制程序CPC 控制程序界面介绍:图1-1 CPC 控制程序主框架CPC 控制程序主界面主要分为四大区域,上边是菜单,左边是控制面板,中间是预览视图区,下边是信息区。

控制面板主要分为系统控制面板和转台控制面板。

如下图。

图1-2系统控制面板 图1-3 转台控制面板相接连接处可以任意勾选两个相机。

勾选两个相机可以选择性地查看某个相机的预览视图或者进行特定相机的拍摄单幅照片。

连续拍照可以同时获取两个相机的一组特定照片。

视各自显示器大小可设置合理大小的视图区域。

光源检测(详细操作后面另作说明)图1-6 光圈检测使用流程图:图1-7 使用流程图1、设备组装及连线此阶段为第一步骤,总共有几个要点:○1整套设备由四部分组成:一台电脑,两台相机,一台专用投影仪,转台(及控制盒)。

电脑与其它所有设备进行连接。

两台相机以USB接口接入电脑,转台控制盒以USB接口接入电脑(控制盒另一端接上转台)。

○2完成○1后,如是第一次使用,会弹出相应硬件驱动安装的提示,根据提示安装驱动。

2、视场选取、光圈调整在条件允许的情况下找一面石灰白墙(不会产生镜面反光),或者一块白板。

根据视场大小让投影仪投出清晰图形,调整相机角度,让相机中线与投影中线重合,最重要的是尽量让相机视图内全部都是投影仪投放内容。

参考图1-9、图1-10。

图1-9 投影图形图1-10 CPC控制程序视角调好后调整光圈(当视场改变较大的时候,有必要调整下光圈,其它时候大可不必调整)。

打开CPC控制软件,点击“光圈调整”弹出如图1-11所示对话框。

图1-11 光圈调整选择“光圈调整”点击“开始”。

在投影灰度为250的情况下,调整两相机光圈至采集灰度值为100~200之间,两相调整到一致。

待相机光圈调整完成后,点击“暂停”。

(如果这时不点击暂停而直接关掉此对话框则可能导致相机出错)图1-15 标定块3、相机标定根据你所选择的视场,选择适当的标定块。

三维图像处理的主要挑战是什么?

三维图像处理的主要挑战是什么?

三维图像处理的主要挑战是什么?三维图像处理是指对三维空间中的图像进行分析、处理和重建的过程。

随着科技的发展和应用需求的增加,三维图像处理在医学、工程、虚拟现实等领域起到了至关重要的作用。

然而,由于三维数据的复杂性和多样性,使得三维图像处理面临着一些挑战。

本文将从几个方面介绍三维图像处理的主要挑战,并探讨相关解决方案。

一、数据获取与重建1. 数据获取挑战:在三维图像处理中,数据获取是首要任务。

然而,由于传感器的限制、成像设备的局限性以及测量误差等因素,数据获取过程中可能会出现数据丢失、噪声干扰等问题,导致获取到的数据不准确或者存在缺失。

如何提高数据获取的准确性和完整性,是三维图像处理的一个重要挑战。

2. 数据重建挑战:在数据获取之后,需要进行数据重建,即将离散的数据点组合成连续的三维图像。

然而,由于数据的不完整性、不均匀性以及噪声的存在,数据重建往往会面临很大的困难。

如何有效地将离散数据点重建成平滑的三维图像,是三维图像处理的又一个重要挑战。

解决方案:在数据获取方面,可以采用多视角图像融合技术,通过利用多个相机在不同角度下获取的图像,综合得到更准确的三维数据。

在数据重建方面,可以采用插值和滤波等方法来处理离散数据点,以获得平滑的三维图像。

二、数据处理与分析1. 数据处理挑战:在三维图像处理中,常常需要对三维数据进行降噪、增强、平滑等处理操作。

然而,由于三维数据的复杂性,传统的二维图像处理算法并不能直接应用于三维图像。

如何设计高效的三维数据处理算法,是三维图像处理的一个重要挑战。

2. 数据分析挑战:在三维图像处理中,常常需要对三维数据进行特征提取、目标识别、形状分析等操作。

然而,由于三维数据的维度高、数据量大,如何从三维数据中提取有效的信息,并进行有效的分析,是三维图像处理的又一个重要挑战。

解决方案:在数据处理方面,可以采用基于深度学习的三维卷积神经网络等方法,利用其对多维数据进行处理和分析的能力,来解决三维图像处理中的各种问题。

三维扫描仪的三种测量原理

三维扫描仪的三种测量原理

三维扫描仪的三种测量原理随着信息和通信技术的发展,⼈们在⼯作和⽣活中接触到图形图像也越来越多的。

⽽获取图像的⽅法⼤多都是使⽤各类摄像机、照相机等,利⽤这些⽅式通常只能得到物体的平⾯图像,即物体的⼆维信息。

当我们想要获取物体的准确数据,就需要利⽤到三维扫描仪,来获取到物体的三维数据信息,今天我们可以带⼤家了解下三维扫描采集数据信息的三种测量原理。

⼀、结构光扫描仪原理光学三维扫描系统是将光栅连续投射到物体表⾯,摄像头同步采集图像,然后对图像进⾏计算,并利⽤相位稳步极线实现两幅图像上的三维空间坐标(X、Y、Z),从⽽实现对物体表⾯三维轮廓的测量。

 ⼆、激光扫描仪原理由于扫描法系以时间为计算基准,故⼜称为时间法。

它是⼀种⼗分准确、快速且操作简单的仪器,且可装置于⽣产在线,形成边⽣产边检验的仪器。

激光扫描仪的基本结构包含有激光光源及扫描器、受光感 ( 检 ) 测器、控制单元等部分。

激光光源为密闭式,较不易受环境的影响,且容易形成光束,⽬前常采⽤低功率的可见光激光,如氦氖激光、半导体激光等,⽽扫描器为旋转多⾯棱规或双⾯镜,当光束射⼊扫描器后,即快速转动使激光光反射成⼀个扫描光束。

光束扫描全程中,若有⼯件即挡住光线,因此可以测知直径⼤⼩。

测量前,必须先⽤两⽀已知尺⼨的量规作校正,然后所有测量尺⼨若介于此两量规间,可以经电⼦信号处理后,即可得到待测尺⼨。

因此,⼜称为激光测规。

三、三坐标原理三坐标测量机是由三个互相垂直的运动轴X,Y,Z建⽴起的⼀个直⾓坐标系,测头的⼀切运动都在这个坐标系中进⾏,测头的运动轨迹由测球中⼼来表⽰。

测量时,把被测零件凡放在⼯作台上,测头与零件表⾯接触,三坐标测量机的检测系统可以随时给出测球中⼼点在坐标系中的精确位置。

当测球沿着⼯件的⼏何型⾯移动时,就可以精确地的计算出被测⼯件的⼏何尺⼨,现状和位置公差等。

三维扫描所涉及到的众多领域,如⾃动加⼯、⾯形检测、实物仿形、⽣物医学等,机器视觉、产品质量控制、物体的三维信息是必不可少的。

第12章 CT三维成像基础

第12章  CT三维成像基础

第十二章CT三维成像基础长期以来人们希望以无创性的方法观察人体内部器官的情况,由于X线的发现、CT的发明,我们现在已实现了这一愿望,并且我们能够从二维图像的显示看到人体内部器官和组织结构的三维图像。

近年来,在三维图像显示方面的一个突破性进展,是螺旋CT扫描技术的出现,它缩短了人体靶器官的扫描时间,减少了运动伪影的发生;它采用体积扫描方式,使得到的原始数据更为精确。

上述这两项技术的改进大大地改善了三维图像的成像质量和显示效果。

另外,图像表达方式计算机图形学和计算机工作站的发展,也使我们能够更真实地描述人体形态的三维图像。

一、三维图像的采集1.三维图像基础知识目前我们从CT 机监视器屏幕上看到的三维图像,都是计算机模拟三维显示效果产生的。

为了更好地理解医学三维图像,我们必须首先要了解三维成像所赖以形成的四个座标系:它们分别是CT 机、显示设备、成像物体和场景(scene)。

CT 机座标以abc 表示,显示设备座标以rst 表示,成像物体座标以uvw 表示,而场景座标以xyz 表示(图12-1)。

这些座标系中我们最为熟悉的是场景座标(通常也称为直角坐标Cartesiancoordinate system ),它的xyz 轴与另一个直角垂直相交,其中x 轴表示物体的宽度,y 轴表示物体的高度,而z 轴表示物体的深度。

运用座标系我们能够从测量点或者0点描述一个物体,从0点开始的距离可以表示为正或负,根据这个座标系,我们能够在三个座标轴方向上对图像作任意的旋转,结果借助于计算机软件的处理,我们能看到一个物体的前、后、顶、底的三维空间投影图像,这种三维显示的方法,在图像处理专业术语中称为“三维可视化”(3D visualization),在医学上被称为三维成像。

由于医学图像通常是在计算机屏幕上显示,三维成像的xyz 采用了右手座标系,并且xyz 所表示的空间是由一组数据(一组扫描层面)组成,座标系帮助三维空间确定体素值,如采用CT 值或者MRI 的信号强度来重组三维图像。

相机获取三维坐标的方法

相机获取三维坐标的方法

相机获取三维坐标的方法
相机获取三维坐标的方法有很多种,其中最常见的是通过摄像机的投影矩阵和深度图像来计算。

具体步骤如下:
1. 通过相机标定得到摄像机的内外参数,包括摄像机的内部参数(如焦距、主点坐标等)和外部参数(如相机位置和朝向等)。

2. 在拍摄时,获取深度图像。

深度图像是由激光或红外线等设备发出的光线与物体表面的反射光线之间的时间差或相位差计算得出的。

3. 将深度图像转换为点云数据。

这里需要将深度图像上每个像素的深度值转换为点云数据中每个点的坐标值。

4. 通过摄像机的内外参数和点云数据,计算出每个点在世界坐标系中的坐标值。

这里需要利用摄像机的投影矩阵将点云数据从相机坐标系转换为世界坐标系。

5. 根据需要,可以对点云数据进行后续处理,如进行三维重建、物体识别等。

总之,相机获取三维坐标的方法是一个比较复杂的过程,需要涉及到相机标定、深度图像生成、点云数据处理等多个方面。

但是通过这种方法,可以获得物体的三维信息,为计算机视觉和机器人视觉等领域的应用提供了重要的基础。

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全息数据处理技术

全息数据处理技术

全息数据处理技术全息数据处理技术是近年来逐渐崭露头角的一种新兴技术。

它的原理是利用光学原理来获取和处理三维图像信息,有着极高的数据精度和稳定性,能够在医学、航天、测绘等众多领域发挥着重要的作用,成为目前科技领域的一项重要技术。

一、全息数据处理技术的原理全息数据处理技术的原理是,将三维物体所发出的光波反射、漫射、透射等情况记录下来,利用激光干涉原理把多路辐射波复合起来形成全息图形,从而实现三维图像的获取和处理。

其实现方法一般包括物体拍摄、全息图制作和全息图还原三个步骤。

在物体拍摄时,需要将物体放置在一定的环境和条件下,用激光束对物体进行照射,然后通过干涉的原理获取物体反射光的相位信息,得到物体的全息图形。

制作全息图时,需要将物体的全息图形记录在一张记录介质(如光敏材料)上,形成全息图。

最后在还原时,将记录介质曝光到一定的光源下,还原出原来物体的三维形状。

这样就完成了一张全息图的制作与还原。

二、全息数据处理技术的优势相对于传统的图像处理技术,全息数据处理技术具有着很多优势。

1.高精度。

全息图的制作是非常精密的过程,可以实现对物体三维信息的精确捕捉。

因此,全息技术可以用来制作高精度的三维模型,如制造逆向工程的复杂零件等。

2.高保真度。

全息技术可以捕捉物体的全息信息,包括物体反射、漫射、透射等所有信息,因此可以达到非常高的保真度。

3.高稳定性。

全息图形式是一种非常稳定的信息,不会随时间和环境的变化而失真。

因此,它可以用来制作长期保存的图像信息,如测绘、天文、地质等领域。

4.易于处理。

全息图形式与人眼视觉非常接近,因此非常容易被人类眼睛捕捉和理解。

此外,全息技术也可以用于数字化处理,可以快速地进行建模和计算机处理,为后续图像处理和数据分析提供更多可能。

三、全息数据处理技术的应用领域全息数据处理技术在众多领域都有着广泛的应用。

1.医学。

全息技术可以用来制作人体骨骼、皮肤等的三维模型,帮助医生进行手术设计和操作。

三维数字图像相关法的关键技术及应用研究共3篇

三维数字图像相关法的关键技术及应用研究共3篇

三维数字图像相关法的关键技术及应用研究共3篇三维数字图像相关法的关键技术及应用研究1随着数字化技术的不断发展,三维数字图像相关法逐渐成为人们关注的焦点。

本文主要探讨了该技术的关键技术和应用研究。

一、三维数字图像相关法的基本原理三维数字图像相关法是一种基于信号处理、数学和计算机图形学等领域的技术,可以通过对三维数字图像进行相关运算,实现三维对象的识别、测量、比较等操作。

其基本原理是利用数字图像相关函数来描述不同图像之间的相似程度,从而实现三维重建。

二、三维数字图像相关法的关键技术1、三维数据获取技术:三维模型的准确性、精度和刻度对于三维数字图像相关法的应用至关重要。

目前,三维数据获取技术主要有三种,分别是激光扫描、计算机断层扫描(CT)、磁共振成像(MRI)。

2、三维数据存储技术:三维数字图像相关法需要存储大量的三维数据,而且这些数据的格式和处理方式都不同,所以需要先对其进行标准化。

常用的存储格式有STL、OBJ、PLY等。

3、三维数据处理与算法技术:三维数据处理技术是三维数字图像相关法的关键技术之一,它包括了点云处理、拓扑学处理、曲面重建等。

此外,算法的选择和优化也对三维数字图像相关法的效果有很大影响。

三、三维数字图像相关法的应用研究1、三维重建与虚拟仿真:三维数字图像相关法能够对物体进行三维重建,可应用于人体器官的重建、建筑物和景观的重建,以及实验室中的虚拟仿真。

2、三维度量与检测:三维数字图像相关法还可以实现对物体的精确测量和检测。

例如,在机械制造中,三维数字图像相关法可用于零件的精确定位和测量,避免了人工误差,提高了生产效率。

3、三维模型的动态模拟:三维数字图像相关法还可以实现三维模型的动态模拟。

例如,在医学领域,医生可以通过对患者的病情进行三维模拟,来实现手术前的模拟操作,提高手术成功率。

总结:三维数字图像相关法是数字化技术的一种重要形式,它采用了一系列的技术与算法,实现了对三维图像的识别、测量和比较等操作。

三维超声成像的原理与应用

三维超声成像的原理与应用

三维超声成像的原理与应用三维超声成像(3D ultrasound imaging)是一种医学影像技术,通过使用超声波扫描体表来获取人体内部的三维图像。

它利用声波在人体组织中的传播速度和反射特性来生成图像,因此它是一种无创、实时的成像技术。

下面将介绍三维超声成像的原理和应用。

1.发射超声波:超声探头会发射高频的超声波,这些声波会穿过皮肤进入人体内部。

2.接收反射信号:当超声波遇到组织的界面时,会部分反射回超声探头。

超声探头会接收到这些反射信号。

3.定位反射信号:通过记录超声波从发射到接收的时间以及速度,可以计算出反射信号的位置。

4.生成图像:利用接收到的反射信号的时间和位置信息,计算机会进行信号处理并生成三维图像。

1.临床诊断:三维超声成像广泛应用于临床诊断,包括妇科、产科、泌尿科、心脏等多个领域。

例如,在妇科领域中,三维超声成像可用于检测妇女的子宫内膜异位症、卵巢囊肿以及妊娠等问题。

在产科领域中,它可用于评估胎儿的生长和发育情况,检测胎儿异常等。

2.指导手术:三维超声成像可用于指导手术操作。

它可以提供三维解剖信息,帮助医生在手术中准确定位和术前规划,提高手术成功率。

例如,在神经外科手术中,医生可以使用三维超声成像来定位肿瘤、血管或神经等重要结构,以避免损伤关键组织。

3.器官评估:三维超声成像可用于评估器官的结构和功能。

例如,在心脏疾病方面,它可以提供心脏的三维解剖信息,并评估心脏的收缩和舒张功能、心室壁运动等。

在肝脏评估中,三维超声成像可用于检测肝脏病变、测量肝脏体积等。

4.导航引导:三维超声成像可以用于导航和引导其他医疗设备的使用。

例如,在放射治疗中,可以使用三维超声成像来引导射线的定位,从而提高放疗的准确性和安全性。

在介入性手术中,三维超声成像可以用于引导导丝线的放置、穿刺、注射等操作。

总之,三维超声成像是一种广泛应用于医学领域的成像技术。

它通过利用声波的特性来生成人体内部的三维图像,可以用于临床诊断、手术导航、器官评估等。

测绘技术中的三维数据获取与处理

测绘技术中的三维数据获取与处理

测绘技术中的三维数据获取与处理近年来,随着科技的不断发展和创新,测绘技术在各个行业中的应用也日益广泛。

其中,三维数据的获取与处理是测绘技术的重要组成部分。

本文将探讨测绘技术中三维数据的获取方法以及其处理技术的应用。

一、激光扫描在三维数据获取中的应用激光扫描技术是目前三维数据获取中最常用的方法之一。

通过使用激光仪器对目标物进行扫描,可以快速、准确地获取大量三维点云数据。

这些点云数据可以用来构建三维模型,进而用于地形分析、建筑设计等方面。

在激光扫描过程中,需要考虑到不同的环境因素对数据获取的影响。

例如,光线的强弱、物体的反射率以及扫描仪的工作原理等因素都会对数据的质量产生影响。

因此,扫描仪的安装和校准以及扫描的细节设置是至关重要的。

二、测绘技术中的摄影测量方法除了激光扫描技术外,摄影测量方法也是获取三维数据的重要手段之一。

通过使用航空摄影或地面摄影,可以获得大范围的三维数据。

对于航空摄影来说,无人机的应用使得数据的获取更加灵活和便捷。

在摄影测量中,数据的处理是非常关键的。

首先需要进行图像的预处理,包括图像校正、边缘提取等。

然后,通过解算相机的内外方位元素,可以将图像上的像点坐标与物方坐标建立联系,从而获取三维空间中的坐标点。

三、三维数据处理中的点云配准与拼接获取到的三维点云数据往往需要进行配准和拼接处理,以获得更完整的三维模型。

在配准过程中,通常采用ICP(Iterative Closest Point)算法,通过迭代的方式寻找点云之间的最佳匹配,以实现点云的对齐。

拼接过程中,需要对不同点云之间的重叠区域进行匹配和融合。

这涉及到点云的滤波、法线计算以及纹理贴图等技术。

通过这些处理,可以将多个点云拼接成一个完整的三维模型,并进一步应用于地理信息系统等方面。

四、三维数据处理中的特征提取与分析在获得完整的三维模型之后,需要进一步进行特征提取和分析。

这在城市规划、地貌分析等领域具有重要的应用价值。

例如,通过提取建筑物的轮廓线,可以进行建筑物的量测和分类;通过分析地形的高差和坡度,可以进行地形的等高线生成和坡面分析等。

CPC 使用说明

CPC 使用说明

CPC 使用说明北京博维恒信科技发展有限公司3D Camega.Co.,Ltd第一章 CPC 控制程序CPC图1-1 CPC 控制程序主框架 CPC 控制程序主界面主要分为四大区域,上边是菜单,左边是控制面板,中间是预览视图区,下边是信息区。

控制面板主要分为系统控制面板和转台控制面板。

如下图。

图1-2系统控制面板 图1-3 转台控制面板 相接连接处可以任意勾选两个相机。

勾选两个相机可以选择性地查看某个相机的预览视图或者进行特定相机的拍摄单幅照片。

连续拍照可以同时获取两个相机的一组特定照片。

系统设置视图大小可以调节相机预览视图区的大小。

视各自显示器大小可设置合理大小的视图区域。

控制面板预览视图光源检测投影灰度的理论值与实际灰度值有差异性,而且相机采集得到的灰度就更会加大这种差异。

于是,我们可以在这里做光源补偿以使投影灰度与相信采集到的灰度保持一致。

(详细操作后面另作说明)图1-6 光圈检测使用流程图:图1-7 使用流程图1、设备组装及连线此阶段为第一步骤,总共有几个要点:○1整套设备由四部分组成:一台电脑,两台相机,一台专用投影仪,转台(及控制盒)。

电脑与其它所有设备进行连接。

两台相机以USB接口接入电脑,转台控制盒以USB接口接入电脑(控制盒另一端接上转台)。

○2完成○1后,如是第一次使用,会弹出相应硬件驱动安装的提示,根据提示安装驱动。

2、视场选取、光圈调整在条件允许的情况下找一面石灰白墙(不会产生镜面反光),或者一块白板。

根据视场大小让投影仪投出清晰图形,调整相机角度,让相机中线与投影中线重合,最重要的是尽量让相机视图内全部都是投影仪投放内容。

参考图1-9、图1-10。

图1-9 投影图形图1-10 CPC控制程序视角调好后调整光圈(当视场改变较大的时候,有必要调整下光圈,其它时候大可不必调整)。

打开CPC控制软件,点击“光圈调整”弹出如图1-11所示对话框。

图1-11 光圈调整选择“光圈调整”点击“开始”。

三维重建技术在工业设计中的应用分析研究

三维重建技术在工业设计中的应用分析研究

三维重建技术在工业设计中的应用分析研究随着工业技术的发展,三维重建技术在工业设计中的应用也日益普及。

这种技术可以用来制作三维模型,根据这些模型制作出工业产品的雏形。

工业设计师可以使用三维重建技术进行设计、制造和管理,提高产品设计的质量和效率。

本文将对三维重建技术在工业设计中的应用进行分析研究。

一、三维重建技术的基本原理三维重建技术是一种通过多视角图像进行三维图像重建的技术。

这种技术可以利用不同角度拍摄的图像,通过计算机算法将这些图像合并成一个三维模型。

具体来说,三维重建技术包括以下步骤:1. 获取图像:通过不同角度拍摄图像,获取图像2. 图像处理:对获取的图像进行处理,包括噪声处理、色彩校正、图像裁剪等。

3. 特征提取:从处理后得到的图像中提取出用于重建的特征。

4. 三维重建:将通过特征提取得到的特征点或特征线进行三维重建。

5. 三维模型编辑:根据需求对三维模型进行编辑、修复和调整,使之符合设计要求。

二、三维重建技术在工业设计中的应用1. 产品设计三维重建技术可以用来帮助工业设计师进行产品设计。

设计师可以通过三维重建技术获取工业产品的外观和内部结构等信息,从而更好地理解产品,进行设计和改进。

通过三维重建技术,设计师可以将产品的不同部分进行拆分和组合,并对其进行模拟和测试。

这样可以缩短设计周期,减少设计失误和成本。

2. 制造三维重建技术可以用来制造工业产品。

制造厂商可以通过三维重建技术获取产品的三维模型,根据模型进行切割、打印、刻画等制造过程。

三维重建技术可以提高制造的准确性和效率,减少浪费和过剩。

3. 管理三维重建技术可以帮助企业进行产品管理和维护。

通过三维重建技术,企业可以快速获取产品的三维模型,对产品进行维护、修复和更新。

这样可以及时找出问题和缺陷,并对其进行修复和升级。

另外,三维重建技术还可以用来进行产品销售和宣传,通过三维模型展示产品的功能和特点,吸引更多客户。

三、存在的问题和未来的发展1.存在的问题三维重建技术在工业设计中的应用还存在一些问题。

三维扫描图像光带中心线提取的FPGA实现

三维扫描图像光带中心线提取的FPGA实现
第2 9卷
第3 期
天 津 工 业 大 学 学 报
J oURNAL ANJ N oLYTECHNI UNI oF TI I P C VERS TY I
V0 .9 No 3 12 .
21 0 0年 6月
Jn 2 1 ue 00
三维扫 图像光带 中心线提取 的 F GA实现 P
随着科 学 技术 的发 展 和工艺 水 平 的提 高 , 编程 可 逻辑 器件 的 片 内资源 不 断扩充 , 其在 图像 实 时 处理 使 领域 中 的应 用 有 了广 阔 的空 间 . P A应 用 于 实 时信 FG
FG P A为 核 心 的实 时处 理 系 统应 用 于 三 维 扫 描 系 统
Op ia a d c n e l ee t a t n i D c n e a eb s d o GA t lb n e t ri x r ci 3 sa n ri g a e n FP c n o n m
Y O We - a I N Q n— u ,C N X n — H A n d ,T A ig g o HE ig W
采用 V L语 言 ,将 算 法 实 际 应 用 于 磨 损 钢 轨 的 断 HD
中, 设光带中心线坐标为 ( , , : ) 以左上角第 1 y 个像 素 为 坐 标 ( ,) 以 右 下 角 最 后 1个 像 素 为 坐 标 00, ( 1 ,7 ) 图中每个像素点 ( y ) 794 9 , 置, 的亮度 值为 . 图 1中 , 应 每 一 个 X =X, 每 一 列 中对 亮 度 值 对 在
决钢 板 表 面缺 陷视 觉 检 测 系 统 中 图像 处 理 的 瓶颈 问 题 , 用基 于 F G 的嵌 入式 处理 系统完成 大数据 量 、 采 PA 实时 、 在线 的处 理任 务 , 从而 满 足 高 速 、 幅 、 宽 高分 辨

如何进行目标三维重建

如何进行目标三维重建

如何进行目标三维重建目标三维重建是一项让目标在三维场景中重现的技术,它在计算机视觉和计算机图形学领域有着广泛的应用。

它可以帮助我们更好地理解和研究目标的形状、结构和运动。

本文将探讨如何进行目标三维重建的基本原理和方法。

主题一:基本原理目标三维重建的基本原理是通过从多个不同角度或者多个时间点的图像中提取目标信息,并通过计算机算法将这些信息融合在一起重建目标的三维模型。

实现这一过程需要以下步骤:1. 图像获取:首先需要获取目标的图像或者视频。

图像可以使用普通相机、摄像机或者其他专门的传感器来捕捉。

2. 特征提取:在图像中提取目标的特征点或者特征区域。

这些特征可以是目标的边缘、角点、纹理等。

这些特征点是后续计算的基础。

3. 匹配与跟踪:将不同图像中的特征点进行匹配和跟踪,以确定它们在目标三维空间中的位置。

4. 三维重建:使用匹配得到的特征点或者特征区域的空间位置信息,通过计算机算法构建目标的三维模型。

主题二:方法和技术目标三维重建涉及到许多不同的方法和技术,下面将介绍几种常用的方法:1. 立体视觉法:这是一种通过相机的立体成像原理来实现三维重建的方法。

通过用两个或多个相机同时拍摄同一个目标,通过计算两个相机之间的视差,可以恢复目标的三维形状。

2. 结构光法:结构光法利用光源和相机的配合,通过投影特殊的结构光图案到目标上,再通过相机拍摄目标的变形图案,从而计算出目标的三维形状。

3. 雷达测距法:雷达测距法利用测距传感器发射射频信号,然后接收目标返回的信号,通过计算信号的往返时间来测量目标的距离和位置,从而得到目标的三维模型。

主题三:应用领域目标三维重建在众多领域中都有着广泛的应用,下面将简要介绍几个典型的应用领域:1. 文化遗产保护:通过三维重建可以将文化遗产中的建筑物、雕塑等物品数字化,并进行模拟修复和保存,以保护其文化遗产的完整性和原始性。

2. 航天航空:在航天航空领域,目标三维重建常被用来对飞行器进行仿真和设计分析,以优化飞行器的结构和性能。

三维保存数据的原理

三维保存数据的原理

三维保存数据的原理三维保存数据的原理主要基于计算机图形学和数据压缩技术。

具体来说,它涉及到以下几个步骤:数据采集、数据建模、数据存储和数据展示。

1. 数据采集:首先,需要获取需要保存为三维数据的三维场景的信息。

这可能涉及到从传感器、摄像头或其他设备中获取图像或视频数据,或者通过人工方式测量得到三维场景中的几何信息、纹理信息等。

2. 数据建模:数据建模是利用采集的数据来生成三维模型的过程。

通常,这涉及到对数据进行处理、建模和渲染。

处理可能包括数据清理、变换、插值等步骤,以得到更准确、更平滑的数据。

建模则通常使用计算机图形学中的建模算法,如网格建模、表面建模或体素建模等,将数据转换为三维模型。

渲染则是将三维模型转换为视觉上可见的图像或视频的过程。

3. 数据存储:三维数据通常以文件的形式进行存储。

常用的三维数据文件格式有.obj、.fbx、.dae等。

这些格式能够保存三维数据的几何信息、纹理信息、光照信息等,以便于后续的数据处理和展示。

对于大规模的三维数据,还可以使用分布式存储系统进行存储,如Hadoop HDFS、Amazon S3等。

4. 数据展示:三维数据可以通过各种方式进行展示,如计算机屏幕显示、投影显示、虚拟现实设备显示等。

在计算机屏幕上显示时,可以使用计算机图形学中的渲染算法将三维数据转换为二维图像,并进行色彩、光照、视角等调整,以获得最佳的视觉效果。

此外,为了提高数据保存的效率,通常会使用数据压缩技术对三维数据进行压缩。

数据压缩可以通过各种算法实现,如霍夫曼编码、游程编码、分块编码等。

这些算法能够在保证数据完整性的前提下,尽可能地减少数据的存储空间和传输带宽。

以上就是三维保存数据的原理,希望对你有所帮助。

不同DSA机器拷原始三维dicom格式图像方法

不同DSA机器拷原始三维dicom格式图像方法

看到读取的病人数据的文件夹。
等数据读取完毕后,通过 Transfer→import 将读入的数据
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2 导入本电脑(用于观察介入过程的电脑)中的重构软件(可
能需要 3 分钟左右,请耐心等待)。
3
等 Import 结束,在 local database 目录里面找到导入病
人的数据,双击后电脑屏幕中显示病人的连续图像。
在三维重构电脑中(西门子 DSA 机器有两台电脑,
一台是手术中观察手术中介入过程,另外一台是
通过
1 用于三维重构)的 Local Database 文件夹里面找
2
Applications→Desktop
到当前生成 3D 图像的病例,如图中 “[2]512
→Common→Windows
Sub medium EE Auto[InSpace3D]”,通过
导出方法一
从飞利浦 DSA机器导出DICOM三维原始图像文件方法
目前跟几家医院的飞利浦技术员讨论如何从飞利浦 DSA 机器导出 DICOM 原始三维图像,目前还没有得到准确答案,继续沟通中。 但是可以从飞利浦机器中获得初步的 stl 文件,可以用来做后续的血流动力学分析,精度不是很高。从飞利浦机器直接导出 stl 文件步骤如下:
从西门子DSA机器导出DICOM三维原始图像文件方法
b)三维数据已被删出,从 CD 中读入情况;
7
通过 Applications→Desktop→Common→Windows
Explorer 可以查看 C:\temp 文件夹,从中拷贝用于三
维重构的 DICOM 文件。
8
最后拷贝的数据中包含 433 个左右的.IMA 后缀的文件,
等待数据从手术中观察用的电脑中传入到三维重构的电脑中

ct数据三维建模的方法 -回复

ct数据三维建模的方法 -回复

ct数据三维建模的方法-回复Ct数据三维建模的方法三维建模是将实际物体或场景表达为三维模型的过程。

在计算机辅助设计与制造、医学影像处理、虚拟现实和游戏开发等领域中,三维建模被广泛应用。

ct数据三维建模是指利用计算机断层扫描(CT)技术获取的数据进行建模。

本文将一步一步介绍ct数据三维建模的方法。

第一步:获取CT扫描数据CT扫描是一种医学影像技术,能够以非侵入性的方式获取人体或物体的断层图像。

在进行三维建模之前,首先需要获取CT扫描数据。

通常,将需要建模的物体置于CT扫描仪中,通过连续扫描获取一系列二维图像。

第二步:图像预处理CT扫描仪获取的图像通常包含一些噪声和伪影,需要进行预处理以提取有效信息。

常见的预处理方法包括去噪、增强对比度和图像配准。

去噪技术通过滤波器或统计方法来降低噪声水平,以便更好地分辨组织结构。

增强对比度可以使影像的灰度范围更广,增强细节。

图像配准是指将不同角度或时间的CT图像对齐,以便更好地重建三维结构。

第三步:图像分割图像分割是指将CT图像中的不同组织或物体分离出来。

在三维建模中,通常会将CT图像分割为背景和目标物体。

常用的分割方法包括阈值分割、区域生长和边缘检测。

阈值分割根据灰度值设置一个阈值,将高于或低于该阈值的像素分为目标和背景。

区域生长是指从一个或多个种子点出发,根据某种相似性准则将相邻像素归属到同一区域。

边缘检测是通过检测图像中不同区域之间的边界来实现分割。

第四步:三维重建在进行三维重建之前,需要确定建模的尺寸和比例。

一般情况下,CT图像是沿着x、y和z轴方向进行采样的,因此可以根据像素大小来计算实际尺寸。

根据分割结果,在三维空间中重建每个目标物体的几何形状。

常见的方法包括体素化、曲面重建和网格生成。

体素化是指利用规则的三维网格单元来构建物体的几何形状,每个体素可以表示物体的内部空间属性。

曲面重建通过将切片图像的边界点连接起来来重建曲面。

网格生成是以点云数据为基础,通过连接相邻点来构建三角形网格。

ct数据三维建模的方法 -回复

ct数据三维建模的方法 -回复

ct数据三维建模的方法-回复CT数据三维建模的方法引言:随着医学图像处理和计算机科学的快速发展,CT(计算机断层扫描)成为了医生进行诊断和手术规划的重要工具。

然而,直接使用CT图像进行医学分析和操作存在一些困难,因为CT图像是二维的,并且在某些情况下难以理解。

因此,将CT数据转换为三维模型是一种将医学图像信息可视化的有效方法。

本文将介绍CT数据三维建模的方法,逐步解释每个步骤。

步骤一:数据获取和预处理首先,需要收集CT图像数据。

CT扫描利用X射线通过身体的不同组织层面来获取图像。

采集到的数据需要通过DICOM(数字图像和通信医学)格式保存,并确保与计算机系统兼容。

预处理是为了减少噪声和增强图像质量,包括去除伪影、滤波和重建算法等。

步骤二:图像分割图像分割是将CT图像中的不同组织结构或对象边界分离开来的过程。

它是构建三维模型的基础步骤。

分割可以使用手动或自动的方法实现。

手动分割需要医生通过绘制轮廓来识别感兴趣的结构,但这种方法费时费力且容易出错。

自动分割主要利用阈值分割、区域生长、边缘检测等算法来识别并分离结构。

根据不同的结构特征,可以选择适当的分割算法。

步骤三:三维重建在图像分割完成后,需要将分割结果转换为三维模型。

三维重建技术可以分为基于体素和基于表面的方法。

基于体素的方法将分割结果表示为体素网格,可以通过将体素赋予不同的属性(如颜色、密度等)来创建三维模型。

基于表面的方法则通过连接边界点或提取表面轮廓创建模型。

步骤四:模型编辑和修复创建三维模型后,可能需要进行模型编辑和修复。

模型编辑包括移动、旋转、缩放等操作,以使模型适应特定的需求。

模型修复主要是为了修复因图像分割和重建过程中产生的缺陷或不完整的区域。

通常使用填充、平滑和修剪等技术对模型进行修复。

步骤五:模型渲染和可视化模型渲染是将模型表面赋予逼真的外表特征的过程。

通过为模型添加材质、纹理和光照等属性,可以提高模型的真实感和可视化效果。

模型渲染技术包括平面渲染、阴影、投影和体积渲染等方法。

前列腺MRI三维图像的图像特征获取方法[发明专利]

前列腺MRI三维图像的图像特征获取方法[发明专利]

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910312296.3(22)申请日 2019.04.18(71)申请人 万达信息股份有限公司地址 200233 上海市徐汇区桂平路481号20号楼5层(72)发明人 张敬谊 王培军 丁偕 王伟 王瑜 王磊 曹学香 (74)专利代理机构 上海申汇专利代理有限公司31001代理人 翁若莹 柏子雵(51)Int.Cl.G06K 9/62(2006.01)G06N 3/04(2006.01)G06T 7/11(2017.01)G16H 30/40(2018.01)(54)发明名称前列腺MRI三维图像的图像特征获取方法(57)摘要本发明涉及一种前列腺MRI三维图像的图像特征获取方法。

本发明通过对前列腺T2WI图像进行自动器官分割,得到相应的前列腺器官区域,并基于分割结果映射到配准后的ADC与DWI图像上,得到多参数前列腺器官区域作为判别模型的输入,结合多参数MRI图像与深度学习算法来获得图像特征。

本发明以大量前列腺影像数据为基础,建立前列腺器官自动分割模型,减少了无关背景信息对判别模型的干扰,并使用深度学习的方法融合多参数MRI图像的特征,实现高精度前列腺癌的特征提取,为提升前列腺癌的诊断效率与准确率提供依据。

权利要求书2页 说明书5页 附图5页CN 110188792 A 2019.08.30C N 110188792A1.一种前列腺MRI三维图像的图像特征获取方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤1、获取前列腺MRI影像数据集,前列腺MRI影像数据集包含T2WI、ADC、DWI三个扫描序列,将ADC扫描序列与DWI扫描序列配准到T2WI扫描序列上保证三个序列的每个像素点对应相同的器官掩膜区域,通过将T2WI图像上标注区域映射到配准后的ADC图像与DWI图像后形成训练数据集,T2WI图像上标注区域为前列腺器官的范围,由人工标注得到;步骤2、使用深度学习的方法结合医生在T2WI图像标注的前列腺器官区域进行训练,得到前列腺自动分割模型,模型结构包括下采样、上采样及生成掩膜图像:(1)下采样过程:下采样过程将输入的T2WI图像经过若干卷积模块后,实现图像维度降低的同时提取图像的高层特征,生成n个表示高层特征信息的特征图;(2)上采样过程:上采样过程将下采样过程生成的n个表示高层特征信息的特征图进行卷积、RELU激活函数与反池化,使特征图尺寸增加;(3)生成掩膜图像:经过上采样与下采样不断迭代优化,在迭代过程中以相似性损失函数进行优化,生成与原始T2WI图像大小相同的二进制掩膜图像,达到输入任何前列腺T2WI 图像后自动分割前列腺器官区域的目的;步骤3、基于步骤2建立的前列腺自动分割模型,自动提取每个样本T2WI图像的前列腺器官区域作为感兴趣区域ROI,将提取产生的二进制掩膜图像映射到配准后的ADC图像和DWI图像上,提取这三个序列图像的前列腺器官区域,形成新的T2WI、ADC、DWI多参数图像;步骤4、构建深度卷积结构,深度卷积结构通过对上一步得到的T2WI、ADC、DWI多参数图像的组合,使不同的序列图像按类型纵向堆积,再进行三维卷积提取特征,卷积的过程贯穿三个序列的相同位置,经过三维卷积和池化后,特征图像的个数在增加的同时图像的原始尺寸伴随减少,在此过程不断进行反向梯度下降迭代优化,使用交叉熵损失函数作为模型优化方法,最后提取得到多参数输入图像相同部位的图像特征,生成的高层特征含有不同序列图像的所有特征,从而产生能够对前列腺癌进行判别分析的足够全面的特征信息。

基于激光共焦成像的白内障早期诊断方法探索

基于激光共焦成像的白内障早期诊断方法探索

基于激光共焦成像的白内障早期诊断方法探索近年来,白内障的发病率呈现逐年增加的趋势,对人们的视力健康造成了一定的威胁。

因此,及早发现和诊断白内障的早期病变对于视力保护和治疗至关重要。

基于激光共焦成像的白内障早期诊断方法是近年来备受关注的一种新技术。

本文将对这一方法进行探索和讨论。

激光共焦成像(Laser Scanning Confocal Microscopy,LSCM)是一种高分辨率、无损的三维图像获取技术。

该技术通过在激光束聚焦点上收集散射和荧光来获取样品表面和内部的显微图像。

相比于传统的显微镜观察方法,LSCM 在分辨率和成像深度方面具有明显的优势,能够提供更加清晰、准确的图像并实现实时观察。

白内障是眼睛晶状体混浊的病态改变,常见于老年人。

早期白内障不易被肉眼观察到,而LSCM 可以通过高分辨率的图像检测白内障的微小病变,实现早期诊断。

基于LSCM 的白内障早期诊断方法主要包括以下几个方面的探索。

首先,通过对白内障早期病变的特征进行研究和分析,建立相应的图像特征数据库是必要的。

这个数据库应包含白内障不同阶段的图像样本,涵盖各种不同类型和程度的病变。

通过大规模的数据采集和分析,可以更好地了解白内障的发展过程,识别出早期诊断的关键特征。

同时,结合机器学习和图像处理技术,可以建立相应的分类模型,以实现对患者眼睛状态的准确判断。

其次,需要针对白内障早期病变的成像特点进行技术改进。

LSCM 技术虽然在分辨率和成像深度方面具有优势,但在白内障成像中也存在一些挑战。

例如,晶状体的大量组织水分和散射现象会对图像质量产生影响,导致难以准确观察到细微的病变。

因此,需要通过改进激光光源、改进光路设计以及优化图像采集和处理算法等手段,以提高成像质量和准确度。

此外,白内障早期诊断方法的临床应用也需要重视。

研究人员和医生需要跨领域合作,结合LSCM 技术的优势,建立白内障早期诊断的标准流程和参考指标。

同时,还需要开展大规模的临床试验,验证基于LSCM 的白内障早期诊断方法的可行性和准确性。

基于光谱分析的主动式距离图像获取方法

基于光谱分析的主动式距离图像获取方法

基于光谱分析的主动式距离图像获取方法
郝颖明;朱枫;徐心平
【期刊名称】《高技术通讯》
【年(卷),期】2000(010)008
【摘要】Rainbow三维摄像机是一种基于光谱分析的快速三维信息获取方法.该方法利用连续变化的彩色光谱照射景物,彩色CCD 摄像机摄取的景物图像将呈现有规律的颜色变化,而且不同的颜色(波长)构成了不同的空间颜色面.通过标定这些颜色面和摄像机成象模型,即可计算出图像中各点的三维坐标.
【总页数】4页(P85-87,101)
【作者】郝颖明;朱枫;徐心平
【作者单位】中国科学院沈阳自动化研究所,中国科学院机器人学开放实验室,沈阳,110015;中国科学院沈阳自动化研究所,中国科学院机器人学开放实验室,沈阳,110015;中国科学院沈阳自动化研究所,中国科学院机器人学开放实验室,沈阳,110015
【正文语种】中文
【中图分类】O4
【相关文献】
1.二次式距离上基于SVD的高维图像索引方法 [J], 崔江涛;孙君顶;付少锋;周利华
2.主动获取式的分布式网络爬虫集群方法研究 [J], 董禹龙;杨连贺;马欣
3.浅析半导体激光非扫描距离图像获取方法 [J], 张佳莹;程风芹;郑伟南;
4.基于光谱分析的快速获取三维图像方法 [J], 王岩;刘晓铭
5.基于光谱分析的主动式距离图象获取方法 [J], 郝颖明;朱枫;徐心平
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从平面到立体——三维图像获取技术及其应用视觉与图像系统事业部金刚1.二维图像与三维图像我们生活在一个三维的立体世界中,而目前广泛应用、为人们熟知的“图像”实际是真实的三维世界在二维平面上的映射,这其中包含了大量的信息损失。

随着现代计算机技术的飞速发展,计算机图形图象处理、辅助设计、多媒体技术越来越广泛深入地应用于工业、国防、医学、影视业、广告等各个领域,对“三维图像”的需求越来越大,人们经常需要能迅速地获得物体表面的立体信息和色彩信息,将其转变成计算机能直接处理的数据。

工业界要求能快速地测量物体表面的三维坐标;影视界需要将演员道具等的立体色彩模型输入计算机,才能进行三维动画特技处理;游戏娱乐业需要在虚拟场景中放置逼真的三维彩色模型;整形外科专家需要知道人体骨骼、肢体的尺寸,以便于手术;科研工作者需要快速获得大量的三维数据,用于三维彩色图象信息处理、三维物体识别的研究……这些需求,都需要我们将传统的二维图像技术拓展到三维图像获取与处理。

三维图像,又被称为立体图像、深度图像、三维数字化模型,它与传统的平面图像有很大的区别。

传统的平面图像可以看作是二维空间中的亮度分布,它是由真实三维世界在二维图像平面上投影而得到的。

而三维图像,则包含了真实对象表面三维坐标和灰度(色彩)的完整信息,从中可以得到物体表面每个采样点的三维空间坐标。

图1 平面图像图2 三维图像2.常用的三维图像获取技术获取真实对象的三维图像关键在于获取物体表面采样点的立体坐标,尤其是深度数据,相对于传统的镜头+相机装置,需要一些特殊的技术。

实现这类功能的设备,有三维扫描仪(3D Scanner)、三维数字化仪(3D Digitizer)、深度传感器(Range Sensor)、自动抄数机、三维测量仪等多种名称。

三维图像获取技术多种多样,从应用目的来说,有单点三维坐标测量(测距)、面形测量(点云-3D 数字模型-CAD模型)、外表面完全测量(点云-3D 数字模型-CAD模型)、内部结构测量、大视场三维测量等。

从技术实现模式上来说,又可以分为主动式、被动式,也可分为接触式、非接触式。

图3 常用三维图像获取方法分类上述都是获取物体外表面三维图像的技术,还有一类是能获得物体内部三维结构的技术,如CT、层切分析等。

目前,在三维图像获取领域,基于计算机视觉的方法是主流技术,主要包括结构光(编码光)方法和立体视觉两大类。

(1)基于计算机视觉的方法立体视觉法立体视觉法基于计算机视觉最基本的相机模型,通过不同位置的相机对同一目标拍摄的两幅或多幅图像,组成立体象对。

在事先标定好相机内外参数的前提下,根据三角测量原理,利用对应点的视差来计算视野范围内的立体信息。

空间点图像点图4 立体视觉法原理立体视觉直接模拟人类双眼处理景物的方式,能一次获得视野范围内的深度信息,受物体表面反射特性影响小,不接触物体,不需要附加光源,成本较低,且对于使用环境要求较宽松,测量范围宽,既可获取小范围的三维信息,也可用于大范围的测量,可靠简便,在许多领域均极具应用价值,如机器人视觉感知系统、物体表面三维坐标测量、系统的位姿检测与控制、导航、航测、三维测量学等。

除双目立体视觉外,发展了三目甚至多目立体视觉系统。

这种方法存在遮挡等问题,最困难的是当物体表面图案单一时,很难找到足够致密的对应点。

● 结构光和编码光方法结构光测距是一种即利用图象又利用可控光源的测距技术。

结构光从光源的几何形状上说有点状、条状、网状等许多种,可以采用激光或白光。

其基本思想是利用照明光源中的几何信息帮助提取景物中的几何信息。

例如,利用光平面照射在物体表面产生光条纹,在拍摄的图象中检测出这些条纹,它们的形态和间断性,反映了物体表面的形状信息,在经过装置定标后,可以计算出被光照射的点的三维坐标。

配合机械扫描运动,可以获得物体表面各点的坐标。

(a) (b) 图5 结构光示意 编码光方法所用的计算模型与结构光类似,但通过时间、空间、彩色编码的光源帮助来确定物体表面的空间位置。

图6 编码光方法 这种方法的突出优点是可以减少计算的复杂性,扫描速度快,量测精度高,特别适用于室内环境下,物体表面反射情况比较好的场合。

这是目前最流行三维图像获取技术,有不少商品化的产品问世。

图7 基于计算机视觉技术的三维图像获取产品 该方法的缺点是受物体表面反射特性影响较大,还可能受遮挡的影响。

为解决遮挡的问题,发展了双相机结构光系统、多方位扫描等方法。

(2) 其它方法● 接触法这种方法用可以精确定位的探针去逐点接触物体表面,测得被接触点的空间坐标。

探针在物体表面扫描一遍,可以得到物体表面各点的坐标。

传统的三坐标测量机就是基于这一原理。

这种方法原理简单,量测精度高,但装置复杂,量测速度慢。

FARO 、Immersion 等公司将探针的伺服机构改为可以精确定位的随动式机械臂,由人牵引着装有探头的机械臂在物体表面滑动扫描,其基本原理虽然不变,但装置简化,速度和灵活性得到很大的提高,成为很有吸引力的新产品。

基于这一原理的设备一般难于获得物体表面的颜色。

将结构光模组安装在机械臂上,可实现多方位扫描测量,解决物体表面形状复杂带来的遮挡问题,这种模式是当前在技术原理上最为成功和实用的三维图像获取方法。

● 雷达法又称为飞点法(Flying Spot )或飞行时间法(Time of Flight ,简称TOF )。

这类方法由测距器主动向被测物体表面发射探测信号,信号遇到物体表面反射回来,测量信号的飞行时间或相位变化,可以推算出信号飞行距离,从而得到物体表面的空间位置信息。

一次测量一个点,通过扫描运动活动获得物体面形的完整数据。

这种方法不涉及图象处理问题,且受遮挡的影响小,但对装置中的脉冲探测和时间测量设备精度要求高,扫描速度慢。

且较难获得物体表面颜色和纹理信息。

● 共焦法根据高斯薄透镜公式,已知焦距和像距,可以计算出物体到透镜的距离,移动透镜,通过判断聚焦情况,可以得到曲面表面形貌的信息。

作为共焦法的改进,近年发展了光谱共焦式深度传感器。

探头由光源和特殊的光学透镜组构成。

透镜组将光源发出的多色平行光(白光)进行光谱分光,形成一系列波长不同的单色光,同时再将其同轴聚焦。

由此在有效量程范围内形成了一个焦点组:每一个单色光波长的焦点都对应一个轴向位置。

在被测物体表面上聚焦的单色光又被反射回到传感器的控制器,利用控制器内的光谱分析仪确定该反射光的波长,从而确定被测表面的相对高程位置。

这种方法理论上对深度测量的精度可以达到的光波长量级。

(3) 其它技术环节要获得可用的三维图像,除了前述的三维信息测量外,还涉及到一些其它的技术环节,这些环图8 三坐标测量仪 图9 机械臂式三维坐标测量仪节也存在很多的技术挑战,如:●三维点云的压缩和数据简化;●三维点云构型;●三维数据配准与拼合3.三维图像获取技术的应用三维图像获取技术提供了立体信息快速测量手段,解决了三维实物数字化的问题,在许多领域可以发挥重要作用:❑工业制造业三维数字化技术提供了一种快速的三维测量手段,能迅速获得物体的立体尺寸。

可用于:●工业零件快速三维测量。

对于形状复杂的物体,要测量其三维坐标数据是相当困难的。

而三维数字化技术能测量物体表面每个点的三维坐标,特别是它能实现快速的三维在线测量,这是过去的手工测量所无法做到的。

●三维缺陷和特征检测。

基于平面图像特征的检测不一定能完全满足生产的要求,引入三维特征将有助于更好地完成检测任务。

图10 工业品三维测量●仿制。

如果要对一个零件进行仿制,就必须测量它的尺寸,三维数字化技术能快速测得零件表面每个点的坐标,将数据送入数控加工设备,很快就能得到一模一样的产品。

图11 三维数字化和反求工程●快速制造系统。

这是目前国际机械行业研究热点之一,其中一个重要环节就是所谓的反求工程,即从实物到数字模型,这正是三维数字化技术研究的内容。

将三维数字化设备与快速成型机结合,可以构成快速制造系统。

●对特殊物体的测量。

对某些物品,比如特别柔软的物品,用传统的接触测量方法,可能在接触时使物体变形,而部分三维数字化设备可以进行无接触测量。

图12 柔软物品的非接触测量❑影视广告业三维数字化技术最能发挥作用的地方是在影视、广告业。

随着计算机图形图像技术的飞速发展,计算机影视特技技术越来越广泛地应用于影视、广告业,实现了过去无法想象的特技效果,已经成为高质量影视、广告制作不可缺少的手段。

要在计算机上完成三维动画,必须有三维彩色模型数据。

这只有两个渠道,一是在计算机中构造,二是设法获得实物的立体彩色模型。

对于一些简单规则的物体,可以由人工在计算机内构造,对于复杂的物体,例如人的头部,艺术品,是无法用这种手段达到目的的,这时就必须使用三维图像获取仪,它能将演员、道具、模型等的表面空间和颜色数据扫描入计算机中,构成与现实物体完全一致的三维彩色模型。

有了这些模型,才能用计算机三维动画软件对它们作进一步的特技处理,进行旋转、压缩、拉伸等各种变化,进行切割、剪裁、拼接等处理,或融入特定的场景中,实现高难度的特技效果。

甚至可以将演员、动物的立体彩色模型输入计算机内形成“虚拟演员”,赋予“它”不同的表情和动作,这些将给影视特技制作带来革命性的变化。

我们近年看到的一些大制作影片都使用了三维图像获取技术。

图13 真实对象三维建模 ❑ 仿真训练、灵境(虚拟现实)系统在仿真训练系统、VR 系统中,同样需要大量的三维彩色模型,由人工生成这些模型,费时费力,真实感差,而三维图像获取技术可提供系统所需要的大量的,与现实世界完全一致的三维彩色模型数据。

❑ 游戏娱乐业三维图像获取仪可以提供高级三维、虚拟现实游戏、娱乐系统所需要的大量真实的三维彩色模型。

❑ 文物保护。

三维图像获取技术能以不损伤物体的手段,获得文物的三维信息和表面色彩、纹理,便于长期保存、再现,这是传统的照相等手段所无法达到的。

有了这些信息,也给文物复制带来很大的便利。

英国自然历史博物馆利用三维扫描仪将文物的立体色彩模型扫描到虚拟现实系统中,建立了虚拟博物馆,令参观者犹如进入了远古时代。

图14 艺术品三维数字化❑ 艺术,雕塑。

把三维数字化技术和数控雕刻机结合,可以很方便地雕像。

只要对对象进行一次扫描,就能获得其表面的每个点的坐标数据,将数据送给数控雕刻机,很快就能雕刻出逼真的雕像,完成过去只有天才艺术家才能完成的工作。

在获得对象的彩色立体模型后,还可以在计算机内进行随心所欲的加工,变形,并直接观看其效果,满意后再送给数控雕刻机,这就能给艺术家的工作提供很大的方便。

·医学、整形、美容三维数字化技术能快速测量人体个部分,包括牙齿、面颌部、肢体等的尺寸,对美容、矫形、修复、口腔医学、假肢制作都非常有用。

在考古、刑侦等工作中,有时需要根据人或动物的骨骼来恢复形状,在这个工作中,已经开始引入计算机,这时就需要三维数字化仪将骨骼的坐标数据输入计算机。

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