SIVEDI：聚焦与散焦视觉系统在3D成像中的应用

"聚焦和散焦视觉系统（SIVEDI）是一种结合了聚焦形状恢复技术和散焦形状恢复技术的机器视觉系统，由曾增烽提出。该系统利用计算机和相机接口，通过对多幅图像的聚焦分析来实现三维成像。SIVEDI由多个独立模块组成，可在MatLab环境下运行，用户可以获取中间结果并调整内部参数。实验表明，SIVEDI能有效进行三维重构。" 在机器视觉领域，恢复三维信息是从二维图像中提取关键信息的关键挑战。SIVEDI系统是解决这一问题的一个创新尝试。它采用了两种不同的方法——聚焦形状恢复（SFF）和散焦形状恢复（SFD）。 聚焦形状恢复技术（SFF）依赖于相机内部参数的变化来获取序列图像。通过对每个像素的聚焦参数分析，可以在图像序列中找到最佳聚焦状态，从而计算出深度信息。这种方法的准确性已经被证实，但可能需要处理大量的计算。 散焦形状恢复技术（SFD）则采取了不同的策略，只需要少量光学参数不同的图像。通过对图像的散焦程度分析，也能推算出深度信息，避免了匹配问题和丢失部分的问题，因此在某些情况下可能更为实用。 SIVEDI系统集成了这两种技术，并设计了一个用户友好的界面，用户可以控制和调整系统参数，以适应不同场景的需求。系统采用MatLab作为运行平台，这意味着任何安装了MatLab的计算机都可以运行SIVEDI，这极大地扩展了其应用范围。 尽管存在噪声和误差估计问题，但通过采用两门限法，SIVEDI能够在一定程度上减少这些影响，提高了三维重构的精度。在机器人视觉系统中，这种技术对于获取物体深度信息具有重要价值，特别是在主动技术不适用的大场景或远距离目标检测中，SIVEDI提供了一种被动且有效的解决方案。 SIVEDI是一种综合了聚焦与散焦分析的机器视觉技术，它为从二维图像中获取三维信息提供了新的途径，特别是在复杂和动态的环境中，它的灵活性和适应性使其成为一种有潜力的工具。