三维重建之条纹投影结构光(一)

本文详细介绍了条纹投影结构光的三维重建原理,着重讲解了相位-高度模型,包括平行轴、非平行轴和线性/逆线性模型,以及相位主值的四步相移法和三频外差法求解。通过实例演示了如何通过相位计算获取物体高度信息。

        该系列为条纹投影结构光学习笔记,一共分为四篇。第一篇记录文献阅读的笔记,对重要知识点进行摘录介绍;第二篇为相位求解和相位展开;第三篇为相高模型的标定;第四篇为重构篇。

        本篇以理论知识为主,主要从以下三个方面进行介绍,首先介绍条纹投影的三维重建测量原理;然后介绍相位和高度的模型,即相-高模型,最后介绍相位主值的求解和相位展开。本篇博文不涉及具体的代码实现。


条纹投影结构光测量原理

参考论文来源:结构光三维成像技术,四川大学,苏显渝

        结构光三维成像技术是一种利用辅助的结构光照明获取物体三维像的技术,它采用的技术方案是投影一个载频条纹到被成像的物体表面,利用成像设备从另一个角度记录受被成像物体高度调制的变形条纹图像,再从获取的变形条纹图中数字解调重建出被测物体的三维数字像。其成像系统示意图如下图所示:

        为什么相位可以反映物体的高度信息?

        当一个正弦光栅图形被投影到三维漫反射物体表面时,从成像系统获取的变形光栅像可表示为:

        式中R(x,y)是物体表面不均匀的反射率,即光学影像,包括物体表面的灰度和色度信息,C表示均匀的投影光强,相位函数Φ(x,y)表示了条纹的相位。当漫反射物体是一个标准平面(参考平面)时,条纹的相位具有线性分布的特点:

         式中Po为在参考平面上条纹的周期。当漫反射物体是分布在h(x,y)的三维表面时,增加了由高度引起的附加相位调制:

         式中λe为等效波长,一个等效波长正好等于引起2π相位变化量的高度变化。这时,从成像系统获取的变形光栅像可表示为

        由于物体表面的高度变化引起的条纹相位变化,导致观察到变形条纹。通过相移技术人们很容易从多帧相移条纹图形种分离出Φ(x,y),从而重建h(x,y)的分布,通过相移技术也可以从条纹的调制度中分离 出R(x,y),获 得 物 体 表 面 的 光 学 影 像。

        因此,市面上主流的投影重构方法基于Φ(x,y)求解出物体的真实高度信息;基于R(x,y)还原出物体的本身的色彩。

条纹投影轮廓术是种基于结构光的三维测量技术,与引用[1]中提到的结构光方法相关。 ### 原理 条纹投影轮廓术的原理是通过投影仪向物体表面投射系列具有特定编码的条纹图案,然后使用相机从不同角度捕捉物体表面被调制后的条纹图像。由于物体表面的高度变化会导致条纹图案发生变形,通过对变形条纹图像进行分析和解码,就可以计算出物体表面各点的高度信息,从而重建出物体的三维形状。这与结构光方法中利用条纹图案的投影和图像差分处理来计算场景深度的原理相符,都是基于条纹图案的变形来获取物体表面信息[^1]。 ### 应用 - **三维建模**:在计算机视觉领域,条纹投影轮廓术可用于创建物体的精确三维模型,为动画制作、游戏开发、文物数字化保护等提供基础数据。 - **工业检测**:在制造业中,可对零部件进行高精度的尺寸测量和缺陷检测,确保产品质量符合标准。 - **生物医学**:例如用于人体面部、牙齿等部位的三维形态测量,辅助医学诊断和治疗方案的制定。 - **增强现实和虚拟现实**:为虚拟场景提供更真实的三维环境信息,增强用户的沉浸感。这些应用与引用[1]中提到的结构光技术在三维建模、增强现实等领域的应用相呼应[^1]。 ### 技术细节 - **条纹图案设计**:条纹图案的设计是关键,常见的有正弦条纹、格雷码条纹等。不同的条纹图案具有不同的编码方式和特点,需要根据具体的测量需求和场景进行选择。 - **相机和投影仪的标定**:为了保证测量的准确性,需要对相机和投影仪进行精确的标定,确定它们的内部参数和相对位置关系。 - **图像采集和处理**:在图像采集过程中,需要控制好光照条件和采集时间,以获取清晰、准确的条纹图像。图像采集后,需要进行系列的处理步骤,如滤波、降噪、相位解包裹等,以提取出准确的相位信息,进而计算出物体表面的高度。 - **误差补偿**:由于测量过程中可能会受到多种因素的影响,如环境光干扰、物体表面反射特性等,会导致测量结果出现误差。因此,需要采用相应的误差补偿方法来提高测量的精度。 ```python # 以下是个简单的条纹投影轮廓术模拟示例(仅为概念演示,非完整实现) import numpy as np import cv2 # 生成正弦条纹图案 def generate_stripe_pattern(width, height, period): x = np.arange(width) pattern = np.sin(2 * np.pi * x / period) pattern = np.tile(pattern, (height, 1)) pattern = (pattern + 1) * 127.5 pattern = pattern.astype(np.uint8) return pattern # 模拟物体表面对条纹的调制 def modulate_pattern(pattern, height_map): modulated_pattern = pattern + height_map return modulated_pattern # 简单的相位解包裹示例(仅为概念) def phase_unwrapping(modulated_pattern): # 这里只是简单示例,实际的相位解包裹算法更复杂 phase = np.arctan2(np.sin(modulated_pattern), np.cos(modulated_pattern)) return phase # 主程序 width = 640 height = 480 period = 20 # 生成条纹图案 stripe_pattern = generate_stripe_pattern(width, height, period) # 模拟物体表面高度图 height_map = np.random.randint(0, 50, (height, width)).astype(np.uint8) # 调制条纹图案 modulated_pattern = modulate_pattern(stripe_pattern, height_map) # 相位解包裹 phase = phase_unwrapping(modulated_pattern) # 显示结果 cv2.imshow('Stripe Pattern', stripe_pattern) cv2.imshow('Modulated Pattern', modulated_pattern) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ```
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