基于黑白编码结构光的快速三维重建方法研究

论文摘要

从二维图像重建物体三维轮廓（即三维重建）是当前计算机视觉领域最热门的研究方向之一,也是计算机视觉的重要研究内容和最终目标。传统的三维重建方法是从多幅图像中通过匹配来恢复精确的三维表面信息，这种方法需要巨大的计算力，效率较低,实时性差。当场景中出现运动的物体时，要快速的重构物体模型就更难了，不能满足虚拟现实等新兴领域的市场需求，为此需要研究实时地重建物体表面三维信息的方法。在采用传统的黑白编码结构光进行三维重建时一般要投影多个模式，采集很多幅图像才能重建出一幅图像，因此这种方法操作较复杂，实时性差。本文提出了一种基于黑白编码结构光的快速三维重建方法，采用将静态重建与动态重建相结合的思想，首先按照经典的黑白解码方法，得出物体第一幅图像的初始三维信息。然后从第一幅图像开始，对相邻两幅图像之间相对应的特征点采用判定关系式，快速地解码出下一幅图像的条纹序列号。也就是后续的每幅图像的三维重建只需要拍下一张图像就能快速解码从而实现三维重建，这样大大降低了操作的复杂性和减少了解码的时间。本文旨在研究基于黑白条纹编码结构光的快速三维重建技术，其主要工作内容如下：1.选择等宽的黑白条纹结构光并设计旋转物体的快速采集方式，采用一次投射和一次采集的方式拍摄图像，简单便捷的操作使得快速重建成为可能设计图像旋转的动态采集方式并标定系统参数。2.因为摄像机标定技术已经很成熟，就直接按照张正友的经典标定法[1]来完成这一步骤。投影仪标定采用提取两类角点和两次直线拟合(光条边缘特征点的横向直线拟合和标定板上黑白角点的纵向直线拟合)再求这两类直线的交点以快速准确的完成投影特征点提取，再结合平面交比不变性[2]完成了投影仪标定最难解决的部分。3.重建静态图像，作为后续重建的第一帧参考信息。先利用投影在物体表面的黑白条纹结构光的灰度信息来提取出条纹边界特征点,再按照对经典的黑白解码方法的理解得出计算原理，比较快速、准确地还原条纹解码序列号,最后利用三维重建原理公式得到第一幅静态图像的三维信息。4.重建动态图像。先将采集到的连续运动物体的图像的条纹边界特征点提取出来，因为之前得到了第一帧静态图像的三维点信息，再根据本文提出的相邻图像间条纹匹配方法，由第一帧图像解码出第二帧图像的条纹信息，最后根据三维重建原理得出第二帧图像点的三维信息。以此类推，通过匹配相邻两幅图之间点的信息解码出后续图像，从而一帧接一帧地得到物体的三维信息。最后，本文通过实验实现了基于黑白编码结构光的实物三维重建，实验结果表明,该方法对设备的成本要求较低，操作较简单，效果较好，具备基本的实时性能。本文提出的方法对工业机器人研究的初步阶段有一定的理论研究参考意义。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第1章 绪论
• 1.1 引言
• 1.2 三维重建技术的简介
• 1.3 三维视觉技术的研究意义
• 1.4 研究内容
• 1.5 本文组织结构
• 第2章 基于结构光的快速三维重建的发展概述
• 2.1 结构光编码方法简介
• 2.2 采用彩色编码的实时三维重建方法
• 2.2.1 基于彩色条纹的编码
• 2.2.2 基于彩色网格状的编码
• 2.2.3 基于混乱点的编码
• 2.3 采用黑白编码的实时三维重建方法
• 2.3.1 基于黑白条纹的编码
• 2.3.2 基于黑白点矩阵的编码
• 2.3.3 基于网格投影模式的编码
• 2.4 混合编码
• 2.5 小结
• 第3章 结构光系统设计及标定
• 3.1 结构光系统的组成
• 3.2 系统硬件设备性能与参数
• 3.2.1 摄像机
• 3.2.2 投影仪
• 3.2.3 高精度旋转平台和二维移动平台
• 3.2.4 结构光系统架
• 3.3 实验流程
• 3.4 小结
• 第4章 基于黑白条纹解码结构光的静态三维重建
• 4.1 投影结构光并采集图像
• 4.2 特征点提取
• 4.3 黑白条纹解码
• 4.4 标定
• 4.4.1 系统模型
• 4.4.2 摄像机标定
• 4.4.3 投影机标定
• 4.5 三维计算原理
• 4.6 小结
• 第5章 快速动态三维重建的实现
• 5.1 系统的采集模式
• 5.2 多幅帧的条纹匹配算法
• 5.3 数据处理流程
• 5.4 实验结果与分析
• 5.5 小结
• 第6章 总结及展望
• 6.1 总结
• 6.2 展望
• 参考文献
• 致谢
• 攻读学位期间参加的科研项目和成果