全向结构光深度测量：四方位沙漏编码与移动条件下的ICP算法

本文探讨了一种创新的深度测量方法，结合了全向图与结构光技术，针对立体视觉领域的核心问题——精确室内场景的深度测量。首先，该方法强调了测量系统的特性，采用了一种多参考面投影仪标定算法，这种方法能够提高标定的精度和稳定性，确保后续深度测量的准确性。 接着，研究人员精心设计了一组“四方位沙漏状”编码结构光，这种独特的结构光设计不仅能够提供丰富的纹理信息，还便于处理复杂的光照条件，通过对比待测图像与参考图像，有效地实现了对应点的计算。这种编码方式提高了匹配的鲁棒性，即使在光照变化或部分遮挡的情况下，也能保持较高的匹配精度。 进一步地，针对移动条件下的深度点云匹配，文章深入研究了基于先验约束迭代最近点（Iterative Closest Point, ICP）算法。通过这种方式，能够在动态环境中实时更新和优化深度映射，增强了系统的实时性和抗干扰能力。这种方法能够有效处理运动模糊、光照变化等因素对深度测量的影响，从而得到更为精确的三维空间模型。 实验结果显示，该方法在室内场景中的表现优异，不仅能提供准确的深度数据，而且具有较强的抗干扰性能，这对于在工业自动化、机器人导航以及虚拟现实等领域有着广泛的应用前景。本文提出的全向结构光深度测量方法是一项具有创新意义的技术，对于提升立体视觉系统的实用性和可靠性具有显著贡献。 关键词：深度测量、全向图、结构光、立体视觉 参考文献： 贾同, 吴成东, 陈东岳, 王炳楠, 高海红, 房卓群. (2015). 一种基于全向结构光的深度测量方法. 自动化学报, 41(9): 1553-1562. DOI: 10.16383/j.aas.2015.c140857. 通过这篇文章的研究，读者可以了解到如何有效地融合全向图像和结构光技术，以及在实际应用中如何优化深度测量算法，为立体视觉技术的发展提供了新的思路和实践案例。