C++实现四步相移法:光栅投影与三维重建
在C++编程中,本文档详细介绍了如何在光栅投影三维重建的背景下,利用C++语言实现一种叫做四步相移法的技术来处理初始结构光栅并计算包裹相位。四步相移法是光学测量中的一种常用方法,特别是在计算机视觉和光场成像领域,用于获取物体表面的信息,如形状和纹理。 首先,定义了一些常量,如圆周率(PI)、步进值(step)、图像分辨率(res_x、res_y、res_z)、灰度范围(gray_max和gray_min),这些参数对于算法的执行至关重要。`OnNewGrating()` 函数是核心部分,它包含了以下步骤: 1. 初始化:从文件路径中读取BMP格式的图像数据,例如"D:\\Documents\\Pictures\\Gratinggraph\\demo.bmp",通过`vtkBMPReader`对象将图片加载到内存中。图像的尺寸(1024x768像素)被获取并存储在`dims`数组中。 2. 数据处理:对每个像素进行操作,利用四步相移原理。首先,根据当前像素的位置(i, j, k)和深度(m)计算频率因子(fre),然后使用公式 `sin(i*2*fre*PI/res_x + n*PI/2) + 1` 计算相位变化,这里`n`表示相移步数,通常四步相移法就是指四个不同的相移值。接着,将计算结果映射到灰度范围50至220之间,通过`(gray_max-gray_min)/2`缩放并加上50这一偏移值。 3. 存储像素值:处理后的像素值被存储回原始像素指针(`unsigned char* pixel`),以便于后续的图像显示或进一步处理。 通过这种方式,整个函数完成了从原始图像到包含包裹相位信息的四步相移处理过程。这种技术可用于诸如立体视觉、光场成像系统等场景中,用于恢复物体表面的精细信息,进而实现三维重建和图像复原。需要注意的是,该代码片段并未涵盖整个系统的上下文,实际应用可能还需要处理图像的预处理、数据转换、相位合成以及最终的相位图像显示或进一步分析等步骤。
#define step 4 //步数
#define res_x 1024 //分辨率
#define res_y 768
#define res_z 1
#define gray_max 220 //最大/最小灰度值
#define gray_min 50
void OnNewGrating()
{
// TODO: 在此添加命令处理程序代码
//this->m_ViewController->RemoveSelectedActor();
//vtkRenderer* ren = this->m_ViewController->GetRenderer();
CString Name = NULL;
CString FilePathName;
CString m_ImageFormat;
vtkSmartPointer<vtkBMPReader> reader = vtkSmartPointer<vtkBMPReader>::New();
reader->SetFileName("D:\\Documents\\Pictures\\Grating graph\\demo.bmp"); //读取一幅1024*768的BMP图片
reader->Update();
int dims[3];
reader->GetOutput()->GetDimensions(dims);
int nbOfComp;
nbOfComp = reader->GetOutput()->GetNumberOfScalarComponents();
for (int m = 0; m < 3; m++) {
for (int n = 0; n < step; n++) {
{
for (int j = 0; j < dims[1]; j++)
{
for (int i = 0; i < dims[0]; i++)
{
int fre = pow(8, m);
unsigned char * pixel =
(unsigned char *)(reader->GetOutput()->GetScalarPointer(i, j, k)); //返回第(x,y,z)个像素值的地址
*pixel = (sin(i * 2 * fre* PI / res_x + n * PI / 2) + 1)*(gray_max - gray_min) / 2 + 50; //伽马校正,灰度范围取50~220
*(pixel + 1) = (sin(i * fre * 2 * PI / res_x + n * PI / 2) + 1)*(gray_max - gray_min) / 2 + 50;
*(pixel + 2) = (sin(i * fre * 2 * PI / res_x + n * PI / 2) + 1)*(gray_max - gray_min) / 2 + 50;
Name = "频率为";
char buf1[10]; //字符后接整形变量
itoa(fre, buf1, 10);
Name.Append(buf1);
Name.Append(",初相位为");
char buf2[10];
itoa(90 * n, buf2, 10);
Name.Append(buf2);
Name.Append("°");
}
}
}
FilePathName = ("D:\\Documents\\Pictures\\Grating graph\\"); //文件保存路径
FilePathName.Append(Name);
FilePathName.Append(".bmp");
vtkSmartPointer<vtkImageViewer2> imageViewer =
vtkSmartPointer<vtkImageViewer2>::New();
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