基于场景适应模式编码的边缘投影特征测量:在杂乱的场景中识别分散的表面和3D重建

科学领域:

• 光学计量学 在光学计量学
• 3D 计算机视觉 3D 计算机视觉

背景情况:

• 边缘投影造型测量 (FPP) 是一种常见的3D形状采集技术.
• 杂乱的场景与非扩散表面导致间接光干扰,阻碍了FPP的准确性.

研究的目的:

• 使用FPP开发一种适应场景的方法,用于在混乱的环境中准确地感知3D形状.
• 通过控制表面照明来减轻FPP中间接光的影响.

主要方法:

• 在FPP中对间接光线影响的理论分析和建模.
• 根据表面反射特性编码适应场景的模式.
• 场景信心分析以识别分散的表面及其像素.
• 摄像机投射坐标映射和空间图案编码用于目标照明.

主要成果:

• 在混乱的场景中精确的3D形状重建分散的表面.
• 通过仅照亮分散的表面,防止源处的间接光线影响.
• 与传统方法相比,证明了更高的准确性和稳定性.

结论:

• 拟议的场景适应模式编码方法有效地克服了FPP中的间接光挑战.
• 这种方法可以在混乱的场景中实现准确的3D感知,而无需额外的硬件或高计算成本.
• 该方法为复杂环境中的3D形状采集提供了强大而高效的解决方案.