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一種二維運(yùn)動(dòng)物體的三維測(cè)量方法及裝置與流程

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一種二維運(yùn)動(dòng)物體的三維測(cè)量方法及裝置與流程

本發(fā)明涉及一種二維運(yùn)動(dòng)物體的三維測(cè)量方法及裝置,屬于三維測(cè)量技術(shù)領(lǐng)域。



背景技術(shù):

近年來(lái),基于相移法(Phase shifting profilometry-PSP)的三維測(cè)量技術(shù)引起了國(guó)內(nèi)外的廣泛關(guān)注。典型的相移法三維測(cè)量系統(tǒng)包含一個(gè)投影儀和一個(gè)工業(yè)相機(jī),投影儀投射多幅(至少三幅)具有特定相移的正弦波條紋到被測(cè)物體表面,然后使用工業(yè)相機(jī)拍攝被物體表面反射回來(lái)的條紋圖像。由于物體表面不同的高度將導(dǎo)致正弦波條紋發(fā)生不同程度的形變,通過(guò)條紋分析和相位提取算法計(jì)算正弦波條紋中的相位信息,最終利用相位-高度轉(zhuǎn)換公式計(jì)算物體的高度分布,重構(gòu)物體三維信息。相移法因?yàn)橥渡淞硕喾鶙l紋圖像來(lái)獲取物體的高度信息,因此具有非接觸、高精度和高魯棒性等優(yōu)點(diǎn)。但也因?yàn)樾枰渡涠喾鶙l紋圖像,相移法要求被測(cè)物體在測(cè)量過(guò)程中保持靜止不動(dòng)。如果被測(cè)物體發(fā)生移動(dòng),多幅條紋圖像間的物體圖像將發(fā)生偏移,物體上同一點(diǎn)的相移量也將發(fā)生變化,這將導(dǎo)致相位提取這一關(guān)鍵步驟發(fā)生計(jì)算錯(cuò)誤,物體三維重構(gòu)失敗。

哈佛大學(xué)團(tuán)隊(duì)S.Zhang和S.T.Yau對(duì)傳統(tǒng)相移法做出改進(jìn),提出2+1式相移法來(lái)測(cè)量運(yùn)動(dòng)物體(High-speed three-dimensional shape measurement system using a modified two-plus-one phase-shifting algorithm)。由于傳統(tǒng)相移法的三維重構(gòu)要求至少投射三幅正弦波條紋圖像到物體表面,這是導(dǎo)致被測(cè)物體在測(cè)量過(guò)程中不能發(fā)生運(yùn)動(dòng)的主要原因。投射的條紋圖像越多,對(duì)靜止物體進(jìn)行三維重構(gòu)的精度越高,系統(tǒng)魯棒性越強(qiáng),但物體運(yùn)動(dòng)引起的誤差越嚴(yán)重。因此,減少投影條紋圖數(shù)量可以顯著減輕由物體運(yùn)動(dòng)引起的測(cè)量誤差,該算法通過(guò)投射兩幅正弦波條紋圖像和一幅無(wú)條紋的背景光圖像來(lái)測(cè)量運(yùn)動(dòng)物體。由于被測(cè)物體的三維信息僅包含在兩幅正弦波條紋圖像中,在一定程度上減輕了物體運(yùn)動(dòng)造成的測(cè)量誤差。然而,該方法沒(méi)有從根本上完全解決運(yùn)動(dòng)物體三維測(cè)量中存在的問(wèn)題。

華中科技大學(xué)團(tuán)隊(duì)E.Hu和Y.He提出改進(jìn)的FTP方法來(lái)測(cè)量勻速同方向的二維運(yùn)動(dòng)的物體(Surface profile measurement of moving objects by using an improvedπphase-shifting Fourier transform profilometry)。此方法將兩幅相移為π的正弦波條紋圖像并列合并成一幅圖像投射到物體上,當(dāng)物體做勻速同方向的運(yùn)動(dòng)依次通過(guò)兩幅條紋圖時(shí),使用逐線掃描相機(jī)分別進(jìn)行拍攝,此時(shí)就獲得了兩幅相移為π的物體條紋圖像。為了找到兩幅圖像中物體的對(duì)應(yīng)關(guān)系,該方法要求物體做勻速同方向的二維運(yùn)動(dòng),且運(yùn)動(dòng)方向與線掃描相機(jī)的掃描方向垂直。此方法依然需要兩幅條紋圖像來(lái)重構(gòu)物體,并且物體只能做勻速同方向的二維運(yùn)動(dòng)。

Lei Lu等人提出了一種采用相移法來(lái)提高移動(dòng)物體三維測(cè)量精度的方法(New approach to improve the accuracy of 3-D shape measurement of moving object using phase shifting profilometry),通過(guò)分析物體的二維運(yùn)動(dòng)對(duì)物體條紋圖的影響,得到新的帶有物體運(yùn)動(dòng)信息的三維重構(gòu)模型。該模型在已知物體二維運(yùn)動(dòng)的旋轉(zhuǎn)平移矩陣的前提下,可對(duì)二維運(yùn)動(dòng)的物體進(jìn)行精確三維重構(gòu)。但該方法在追蹤物體運(yùn)動(dòng)時(shí)使用標(biāo)記點(diǎn)法,需事先將標(biāo)記點(diǎn)粘貼于物體表面,不能完全實(shí)現(xiàn)測(cè)量的自動(dòng)化。

通過(guò)直接提高條紋投影和拍攝速度是從硬件上直接改善運(yùn)動(dòng)物體三維測(cè)量效果,美國(guó)愛荷華大學(xué)團(tuán)隊(duì)采用速度高達(dá)5000幀/秒的高速相機(jī)來(lái)測(cè)量運(yùn)動(dòng)物體。由于測(cè)量速度快,物體在多幅條紋圖像中可以被認(rèn)為靜止不動(dòng),因此大大改善了運(yùn)動(dòng)物體的測(cè)量效果。然而,此方法仍然需要限制物體運(yùn)動(dòng)速度,且高速相機(jī)等設(shè)備價(jià)格昂貴。

綜上所述,運(yùn)動(dòng)物體的三維測(cè)量是備受關(guān)注的焦點(diǎn)問(wèn)題,且已經(jīng)成為擴(kuò)展三維測(cè)量應(yīng)用范圍的瓶頸。現(xiàn)存技術(shù)從不同角度進(jìn)行了有益的探索,但沒(méi)有從原理上、根本上解決問(wèn)題?,F(xiàn)存技術(shù)主要存在以下問(wèn)題:

1)傳統(tǒng)相移法的三維重構(gòu)模型無(wú)法應(yīng)用于運(yùn)動(dòng)物體測(cè)量。傳統(tǒng)相移法的三維重構(gòu)模型從根本上要求多幅條紋圖像,并且模型中沒(méi)有考慮物體發(fā)生運(yùn)動(dòng)的情況,模型中不能體現(xiàn)物體的運(yùn)動(dòng)信息。為了測(cè)量移動(dòng)物體,現(xiàn)有技術(shù)做了如減少重構(gòu)條紋圖數(shù)量的嘗試,但仍需要至少兩幅條紋圖,沒(méi)有從根本上解決物體運(yùn)動(dòng)引起的測(cè)量誤差。另外,條紋圖數(shù)量減少意味著有效信息減少,導(dǎo)致測(cè)量精度、系統(tǒng)魯棒性降低。

2)雖然已經(jīng)有改進(jìn)的相移法三維重構(gòu)模型引入了物體的二維運(yùn)動(dòng)信息,在已知物體運(yùn)動(dòng)的數(shù)學(xué)描述的前提下可以精確重構(gòu)物體三維信息,但物體的運(yùn)動(dòng)追蹤是靠在物體表面粘貼標(biāo)記點(diǎn)的方法來(lái)實(shí)現(xiàn),無(wú)法自動(dòng)測(cè)量物體的三維信息。

3)限定物體運(yùn)動(dòng)的方向與速度?,F(xiàn)存方法往往假設(shè)物體運(yùn)動(dòng)為勻速或同方向等,不僅造成測(cè)量精度受假設(shè)條件與物體實(shí)際運(yùn)動(dòng)不符的影響,還導(dǎo)致實(shí)際應(yīng)用范圍受限。

4)成本高。利用價(jià)格昂貴的高速相機(jī)和投影儀可以從硬件角度上改善物體運(yùn)動(dòng)對(duì)三維測(cè)量造成的誤差影響,但沒(méi)有從根本原理上解決問(wèn)題,且導(dǎo)致系統(tǒng)成本顯著增加。



技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素:

本發(fā)明的目的是提供一種二維運(yùn)動(dòng)物體的三維測(cè)量方法及裝置,用于解決需要事先將標(biāo)記點(diǎn)粘貼于待測(cè)物體表面,不能完全實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)物體三維測(cè)量的自動(dòng)化這一技術(shù)問(wèn)題。

為解決上述技術(shù)問(wèn)題,本發(fā)明提供了一種二維運(yùn)動(dòng)物體的三維測(cè)量方法,包括以下方案:

方法方案一:包括以下步驟:

步驟1,依次向待測(cè)運(yùn)動(dòng)物體投射N組正弦波條紋,相應(yīng)獲取所述正弦波條紋經(jīng)待測(cè)運(yùn)動(dòng)物體表面反射所形成的N幅物體條紋圖;

步驟2,去除所述N幅物體條紋圖中的周期性條紋,并對(duì)所述已去除周期性條紋的物體條紋圖進(jìn)行特征點(diǎn)匹配和提取,計(jì)算出描述物體運(yùn)動(dòng)的旋轉(zhuǎn)平移矩陣;

步驟3,根據(jù)所述未去除周期性條紋的物體條紋圖、所述旋轉(zhuǎn)平移矩陣以及帶有物體運(yùn)動(dòng)信息的三維重構(gòu)模型,計(jì)算運(yùn)動(dòng)物體的相位信息;

步驟4,根據(jù)所述運(yùn)動(dòng)物體的相位信息以及相位-高度轉(zhuǎn)換關(guān)系,計(jì)算出物體的三維信息。

方法方案二:在方法方案一的基礎(chǔ)上,步驟2中采用SIFT算法對(duì)所述已去除周期性條紋的物體條紋圖進(jìn)行特征點(diǎn)匹配和提取。

方法方案三、四:分別在方法方案一、二的基礎(chǔ)上,步驟2中采用奇異值分解法計(jì)算所述旋轉(zhuǎn)平移矩陣。

方法方案五、六:分別在方法方案三、四的基礎(chǔ)上,步驟1中所述N組正弦波條紋可表示為:

其中,n=1,2,3,…,N,sn(x,y)為第n組正弦波條紋的二維坐標(biāo),x和y分別表示正弦波條紋的二維坐標(biāo)的橫坐標(biāo)和縱坐標(biāo),a為待測(cè)運(yùn)動(dòng)物體的環(huán)境光強(qiáng)度,b為正弦波的強(qiáng)度調(diào)制,φ(x,y)為第n組正弦波條紋的相位分布。

方法方案七、八:分別在方法方案三、四的基礎(chǔ)上,步驟1中N幅物體條紋圖可表示為:

其中,n=1,2,3,…,N,dn(x,y)為第n幅物體條紋圖的二維坐標(biāo),x和y分別表示物體條紋圖的二維坐標(biāo)的橫坐標(biāo)和縱坐標(biāo),a為待測(cè)運(yùn)動(dòng)物體的環(huán)境光強(qiáng)度,b為正弦波的強(qiáng)度調(diào)制,φ(x,y)為第n幅物體條紋圖的相位分布,Φ(x,y)為待測(cè)運(yùn)動(dòng)物體的高度引起的相位差。

本發(fā)明還提供了一種二維運(yùn)動(dòng)物體的三維測(cè)量裝置,包括以下方案:

裝置方案一:該裝置包括:

用于依次向待測(cè)運(yùn)動(dòng)物體投射N組正弦波條紋,相應(yīng)獲取所述正弦波條紋經(jīng)待測(cè)運(yùn)動(dòng)物體表面反射所形成的N幅物體條紋圖的模塊;

用于去除所述N幅物體條紋圖中的周期性條紋,并對(duì)所述已去除周期性條紋的物體條紋圖進(jìn)行特征點(diǎn)匹配和提取,計(jì)算出描述物體運(yùn)動(dòng)的旋轉(zhuǎn)平移矩陣的模塊;

用于根據(jù)所述未去除周期性條紋的物體條紋圖、所述旋轉(zhuǎn)平移矩陣以及帶有物體運(yùn)動(dòng)信息的三維重構(gòu)模型,計(jì)算運(yùn)動(dòng)物體的相位信息的模塊;

用于根據(jù)所述運(yùn)動(dòng)物體的相位信息以及相位-高度轉(zhuǎn)換關(guān)系,計(jì)算出物體的三維信息的模塊。

裝置方案二:在裝置方案一的基礎(chǔ)上,采用SIFT算法對(duì)所述已去除周期性條紋的物體條紋圖進(jìn)行特征點(diǎn)匹配和提取。

裝置方案三、四:分別在裝置方案一、二的基礎(chǔ)上,采用奇異值分解法計(jì)算所述旋轉(zhuǎn)平移矩陣。

裝置方案五、六:分別在裝置方案三、四的基礎(chǔ)上,所述N組正弦波條紋可表示為:

其中,n=1,2,3,…,N,sn(x,y)為第n組正弦波條紋的二維坐標(biāo),x和y分別表示正弦波條紋的二維坐標(biāo)的橫坐標(biāo)和縱坐標(biāo),a為待測(cè)運(yùn)動(dòng)物體的環(huán)境光強(qiáng)度,b為正弦波的強(qiáng)度調(diào)制,φ(x,y)為第n組正弦波條紋的相位分布。

裝置方案七、八:分別在裝置方案三、四的基礎(chǔ)上,N幅物體條紋圖可表示為:

其中,n=1,2,3,…,N,dn(x,y)為第n幅物體條紋圖的二維坐標(biāo),x和y分別表示物體條紋圖的二維坐標(biāo)的橫坐標(biāo)和縱坐標(biāo),a為待測(cè)運(yùn)動(dòng)物體的環(huán)境光強(qiáng)度,b為正弦波的強(qiáng)度調(diào)制,φ(x,y)為第n幅物體條紋圖的相位分布,Φ(x,y)為待測(cè)運(yùn)動(dòng)物體的高度引起的相位差。

本發(fā)明的有益效果是:通過(guò)對(duì)已去除周期性條紋的物體條紋圖進(jìn)行特征點(diǎn)提取,進(jìn)而計(jì)算出描述物體運(yùn)動(dòng)的旋轉(zhuǎn)平移矩陣,然后根據(jù)未去除周期性條紋的物體條紋圖、旋轉(zhuǎn)平移矩陣以及帶有物體運(yùn)動(dòng)信息的三維重構(gòu)模型,計(jì)算運(yùn)動(dòng)物體的相位信息,再根據(jù)運(yùn)動(dòng)物體的相位信息以及相位-高度轉(zhuǎn)換關(guān)系,計(jì)算出物體的三維信息。本發(fā)明可以自動(dòng)追蹤待測(cè)物體的運(yùn)動(dòng),通過(guò)采用特征點(diǎn)提取來(lái)獲取物體運(yùn)動(dòng)的旋轉(zhuǎn)平移矩陣,避免了現(xiàn)有技術(shù)中需要先將標(biāo)記點(diǎn)粘貼于物體表面才能計(jì)算出物體運(yùn)動(dòng)的旋轉(zhuǎn)平移矩陣的情況,實(shí)現(xiàn)了運(yùn)動(dòng)物體的完全自動(dòng)化測(cè)量。

附圖說(shuō)明

圖1為運(yùn)動(dòng)物體的自動(dòng)三維測(cè)量流程圖;

圖2-1為物體條紋圖像;

圖2-2為計(jì)算機(jī)中讀取的物體條紋圖像強(qiáng)度分布圖;

圖2-3為已去除周期性條紋的物體條紋圖像;

圖3為SIFT算法特征點(diǎn)的匹配效果;

圖4-1為傳統(tǒng)相移法的重構(gòu)結(jié)果;

圖4-2為本發(fā)明的重構(gòu)結(jié)果。

具體實(shí)施方式

下面結(jié)合附圖和具體的實(shí)施例對(duì)本發(fā)明進(jìn)行詳細(xì)說(shuō)明。

運(yùn)動(dòng)物體的自動(dòng)三維測(cè)量的流程圖如圖1所示,具體包括以下步驟:

第一步:采用N步相移法對(duì)待測(cè)運(yùn)動(dòng)物體進(jìn)行測(cè)量,依次向待測(cè)運(yùn)動(dòng)物體投射N組正弦波條紋,相應(yīng)獲取每組正弦波條紋經(jīng)待測(cè)運(yùn)動(dòng)物體表面反射所形成的N幅物體條紋圖。

具體的,N組正弦波條紋可表示為:

其中,N為不小于3的正整數(shù),n=1,2,3,…,N,sn(x,y)為第n組正弦波條紋的二維坐標(biāo),x和y分別表示正弦波條紋的二維坐標(biāo)的橫坐標(biāo)和縱坐標(biāo),a為待測(cè)運(yùn)動(dòng)物體的環(huán)境光強(qiáng)度,b為正弦波的強(qiáng)度調(diào)制,φ(x,y)為第n組正弦波條紋的相位分布。

N組正弦波條紋依次被投射到待測(cè)運(yùn)動(dòng)物體表面上,因?yàn)槲矬w高度的變化,經(jīng)待測(cè)運(yùn)動(dòng)物體表面的反射作用,正弦波條紋發(fā)生了形變,此形變表現(xiàn)為正弦波條紋相位的改變,采用相機(jī)依次拍攝正弦波條紋經(jīng)待測(cè)運(yùn)動(dòng)物體表面反射所形成的N幅物體條紋圖。在每一幅物體條紋圖中,既包含了物體的高度信息,又包含了物體的運(yùn)動(dòng)信息。其中,圖2-1給出了某幅相機(jī)拍攝的物體條紋圖像,計(jì)算機(jī)中讀取的物體條紋圖像強(qiáng)度分布圖如圖2-2所示。

具體的,N幅物體條紋圖可表示為:

其中,dn(x,y)為第n幅物體條紋圖的二維坐標(biāo),Φ(x,y)為待測(cè)運(yùn)動(dòng)物體的高度引起的相位差。

由于N步相移法屬于三維測(cè)量技術(shù)中典型方法,對(duì)于在獲取物體條紋圖過(guò)程中需要遵守的規(guī)則和注意細(xì)節(jié)此處不再做詳細(xì)介紹。

第二步:去除N幅物體條紋圖中的周期性條紋,并對(duì)已去除周期性條紋的物體條紋圖進(jìn)行特征點(diǎn)匹配和提取,計(jì)算出描述物體運(yùn)動(dòng)的旋轉(zhuǎn)平移矩陣。

利用圖像處理方法去除物體圖像中的周期性條紋,僅留下物體圖像。對(duì)于圖2-2所示的物體條紋圖像,去除該圖中的周期性條紋,其效果如圖2-3所示。此步為自動(dòng)追蹤物體運(yùn)動(dòng)做準(zhǔn)備,由于條紋圖像會(huì)影響計(jì)算機(jī)自動(dòng)識(shí)別物體的特征,因此,根據(jù)投射條紋的頻率,利用濾波器濾掉條紋信息,僅在圖像中留下物體信息。

在本實(shí)施例中,具體采用SIFT算法也稱為尺度不變特征轉(zhuǎn)換法在N幅已去除周期性條紋的物體條紋圖中進(jìn)行特征點(diǎn)匹配,找出N幅圖像中的特征點(diǎn)。對(duì)于圖2-3中已去除周期性條紋的物體條紋圖,SIFT算法特征點(diǎn)的匹配效果如圖3所示。當(dāng)然才可以采用現(xiàn)有技術(shù)中的其他方法對(duì)已去除周期性條紋的物體條紋圖像進(jìn)行特征點(diǎn)匹配和提取。

根據(jù)SIFT算法自動(dòng)匹配得到的特征點(diǎn),計(jì)算這些特征點(diǎn)在物體運(yùn)動(dòng)前后的二維坐標(biāo)變化,然后再根據(jù)奇異值分解法(singular value decomposition-SVD)計(jì)算描述物體運(yùn)動(dòng)的旋轉(zhuǎn)平移矩陣。假設(shè)物體運(yùn)動(dòng)前后匹配的第j組特征點(diǎn)分別為:

其中,Pj為物體運(yùn)動(dòng)前的特征點(diǎn),Qj為對(duì)應(yīng)匹配的物體運(yùn)動(dòng)后的特征點(diǎn),J為匹配特征點(diǎn)的組數(shù)。

Pj和Qj的關(guān)系可以表示為:

其中,Vj為誤差向量,和為描述物體運(yùn)動(dòng)的旋轉(zhuǎn)平移矩陣,和的表達(dá)式為:

為了計(jì)算旋轉(zhuǎn)平移矩陣和我們定義以下變量:

和可通過(guò)計(jì)算以下最小平方誤差得到:

在公式(8)中,當(dāng)最后一項(xiàng)最大時(shí),公式(8)的值最小,即使的跡最大,其中相關(guān)矩陣H為

假設(shè)將H做奇異值分解得到H=UΛVT,則使的跡最大的旋轉(zhuǎn)矩陣和平移矩陣可分別表示為:

至此,旋轉(zhuǎn)平移矩陣和已計(jì)算出來(lái)。

在不同的圖像中已提取出物體特征點(diǎn)的情況下,根據(jù)特征點(diǎn)的位置變化計(jì)算待測(cè)移動(dòng)物體的旋轉(zhuǎn)平移矩陣的詳細(xì)步驟也可參見背景技術(shù)中Lei Lu等人提出的采用相移法來(lái)提高移動(dòng)物體三維測(cè)量精度的方法。

第三步:根據(jù)拍攝到的未去除周期性條紋的物體條紋圖、描述物體運(yùn)動(dòng)的旋轉(zhuǎn)平移矩陣以及帶有物體運(yùn)動(dòng)信息的三維重構(gòu)模型,計(jì)算運(yùn)動(dòng)物體的相位信息。

通過(guò)將物體的運(yùn)動(dòng)信息和未去除周期性條紋的物體條紋圖代入改進(jìn)的帶有物體運(yùn)動(dòng)信息的三維重構(gòu)模型,提取重構(gòu)物體三維信息所需的相位信息。

具體的,改進(jìn)的運(yùn)動(dòng)運(yùn)動(dòng)物體三維重構(gòu)所需的相位可表示為:

其中,

dn(x,y)為拍攝到的運(yùn)動(dòng)物體的第n幅物體條紋圖像,N為拍攝到的條紋圖像總數(shù),和分別表示第n幅物體條紋圖像中的特征點(diǎn)的橫坐標(biāo)和縱坐標(biāo),和的求解過(guò)程如下:

令ξ-η表示一個(gè)新的二維坐標(biāo)系,并代表物體運(yùn)動(dòng)后的坐標(biāo),則二維坐標(biāo)系ξ-η與二維坐標(biāo)系x-y之間的關(guān)系可表示為:

將公式(5)帶入公式(13)中,可得其中

由于變量可由任意字母來(lái)表示,公式(14)中的(ξ,η)可用(x,y)來(lái)替換。因此,由旋轉(zhuǎn)平移矩陣和以及公式(14),即可計(jì)算出和

將未去除周期性條紋的物體條紋圖和描述物體運(yùn)動(dòng)的旋轉(zhuǎn)平移矩陣代入帶有物體運(yùn)動(dòng)信息的三維重構(gòu)模型,以計(jì)算運(yùn)動(dòng)物體的相位信息的更詳盡的步驟和過(guò)程參見背景技術(shù)中Lei Lu等人提出的采用相移法來(lái)提高移動(dòng)物體三維測(cè)量精度的方法。

當(dāng)然,若待測(cè)物體為靜止物體,此時(shí)拍攝到的物體條紋圖無(wú)需再進(jìn)行去除周期性條紋以及計(jì)算旋轉(zhuǎn)平移矩陣的步驟,可直接將拍攝到的物體條紋圖帶入到改進(jìn)的三維重構(gòu)模型中,進(jìn)而得到待測(cè)物體的相位信息。

第四步,根據(jù)運(yùn)動(dòng)物體的相位信息以及相位-高度轉(zhuǎn)換關(guān)系,計(jì)算出物體的三維信息。

由于第四步中相位-高度轉(zhuǎn)換關(guān)系以及根據(jù)該轉(zhuǎn)換關(guān)系和運(yùn)動(dòng)物體的相位對(duì)物體進(jìn)行重構(gòu)的方法屬于現(xiàn)有技術(shù),此處不再贅述。圖4-1給出了傳統(tǒng)相移法的重構(gòu)結(jié)果,本方法的重構(gòu)結(jié)果如圖4-2所示。

運(yùn)動(dòng)物體的自動(dòng)三維測(cè)量算法可測(cè)量任意二維運(yùn)動(dòng)物體的三維信息,打破了以往算法中對(duì)物體運(yùn)動(dòng)速度和方向的限制,從條紋圖的投射到物體三維信息的重構(gòu)無(wú)需人為參與,整個(gè)測(cè)量過(guò)程自動(dòng)進(jìn)行,且避免了使用價(jià)格昂貴的高速相機(jī)和投影儀,降低了使用成本。本方法有效提高了三維測(cè)量算法的實(shí)用性,對(duì)三維測(cè)量的應(yīng)用和推廣有積極推動(dòng)作用。

本發(fā)明還提供了一種二維運(yùn)動(dòng)物體的三維測(cè)量裝置,包括:

用于依次向待測(cè)運(yùn)動(dòng)物體投射N組正弦波條紋,相應(yīng)獲取正弦波條紋經(jīng)待測(cè)運(yùn)動(dòng)物體表面反射所形成的N幅物體條紋圖的模塊;

用于去除N幅物體條紋圖中的周期性條紋,并對(duì)已去除周期性條紋的物體條紋圖進(jìn)行特征點(diǎn)匹配和提取,計(jì)算出描述物體運(yùn)動(dòng)的旋轉(zhuǎn)平移矩陣的模塊;

用于根據(jù)未去除周期性條紋的物體條紋圖、旋轉(zhuǎn)平移矩陣以及帶有物體運(yùn)動(dòng)信息的三維重構(gòu)模型,計(jì)算運(yùn)動(dòng)物體的相位信息的模塊;

用于根據(jù)運(yùn)動(dòng)物體的相位信息以及相位-高度轉(zhuǎn)換關(guān)系,計(jì)算出物體的三維信息的模塊。

上述二維運(yùn)動(dòng)物體的三維測(cè)量裝置,實(shí)際上是建立在二維運(yùn)動(dòng)物體的三維測(cè)量方法上的一種計(jì)算機(jī)解決方案,即一種軟件構(gòu)架,該軟件可以運(yùn)行于物體監(jiān)控或跟蹤設(shè)備中。由于已對(duì)上述的二維運(yùn)動(dòng)物體的三維測(cè)量方法進(jìn)行了足夠清晰完整的介紹,故對(duì)該裝置中的每個(gè)模塊不再做詳細(xì)描述。

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