高动态范围的3D形状测量:原始和倒置边缘投影方法与K-means聚类曝光时间估计算法相结合

科学领域:

• 光学计量学 在光学计量学
• 3D形状测量 3D形状测量
• 计算机视觉 计算机视觉

背景情况:

• 边缘投影特征测量因图像和而与高度反射的物体作斗争.
• 现有的方法,如多重暴露方法 (MEM),由于人工暴露调整,效率低下.
• 对具有挑战性的表面需要高效准确的3D测量技术.

研究的目的:

• 开发一种高效准确的方法,用于对高度反射的物体进行3D形状重建.
• 为了克服边缘投影配置测量的图像和挑战.
• 与现有技术相比,提高测量效率.

主要方法:

• 提出了一种原始和反向边缘投影方法 (OIFPM),结合K-means集群来估计暴露时间.
• K-means集群对像素强度水平进行分类,以估计最佳曝光时间.
• 合成边缘图像使用最大强度,来自原始和倒置边缘捕获的不和像素.

主要成果:

• 提出的方法成功地重建了高度反射物体的3D形状.
• 取得了卓越的性能,超过了标准的OIFPM和随机三重暴露方法.
• 获得的结果与MEM相似,但边缘图像少得多,提高了效率.

结论:

• 联合OIFPM和K-means集群方法有效地解决了反射表面3D测量的和问题.
• 这种方法为3D形状重建提供了MEM更有效的替代方案.
• 该技术非常适合实际应用,需要对具有挑战性的对象进行精确的3D测量.