概括
这项研究引入了边缘投影特征测量 (FPP) 的马校正方法,以提高3D重建的准确性. 该技术有效地使用面具信息和最小投影模式来纠正由马效应引起的相位错误.
科学领域:
- 光学和光子学 在光学和光子学.
- 3D计量学 3D计量学
- 计算机视觉 计算机视觉
背景情况:
- 边缘投影特征测量 (FPP) 易受相机和投影机的马效应的影响.
- 这些马效应引入非侧面扭曲,在边缘图案中创建更高阶波.
- 这种扭曲导致周期性相位错误,降低了3D重建的准确性.
研究的目的:
- 开发和验证FPP系统的新型马校正方法.
- 为了减轻相位误差由相机和投影仪的马效应引起.
- 为了提高FPP中的3D重建的整体准确性.
主要方法:
- 建议使用面具信息进行马校正方法.
- 投射了两个不同频率的相位移动边缘图案序列.
- 一个面具图像被投射到捕获用于确定更高阶边缘系数的信息.
- 最小平方和高斯牛顿代方法用于相位错误补偿.
主要成果:
- 该方法有效地确定了更高阶边缘波的系数.
- 由马效应引起的相位误差得到了准确的补偿.
- 需要最小的图像投影 (2x3相位移模式和1个面具模式).
- 模拟和实验结果都证实了该方法的有效性.
结论:
- 提出的基于面具的马校正方法显著提高了FPP的准确性.
- 与传统方法相比,它提供了一种高效的解决方案,因为它需要较少的投影图像.
- 这种技术提供了一种强大的方法来解决3D形状测量中的马引起的扭曲.
