面结构光驱动的高精度三维数字化系统与特征提取方法

本文研究的题目是"基于面结构光几何关系的三维数字化研究", 其核心目标是解决在结构光图像特征提取中颜色串扰带来的问题，通常通过将多像素条纹细化为单像素线条来降低重建图像的空间分辨率。该研究创新地提出了一种以面结构光投影仪像素为单位的特征提取与匹配方法。 首先，研究者设计了一个三维数字化系统，其工作原理是使用面结构光投影仪向被测物体投射特定的光图案，这增加了物体的有效特征，有助于后续的处理。双目摄像机同时捕获被测物体的两个视角，通过设置阈值滤除图像背景并去除噪声，以此提升图像的质量，确保后续步骤的准确性。 接着，论文重点介绍了如何基于单像素投影像素来提取特征点。这种方法充分利用了投影图像的全像素空间，提高了特征点的采样密度，使得特征检测更加精细且密集，从而提高了匹配的精度和计算效率。通过考虑特征点之间的几何关系，研究人员能够更有效地进行匹配，避免了传统方法中的冗余计算。 进一步，利用三角测量原理，论文将特征点在图像上的坐标转换为世界的坐标系统，形成了高密度的点云数据。这些点云数据对于三维重建至关重要，它们提供了足够的信息来重构物体的三维形状。 在实际操作中，研究团队采用Geomagic Studio 2013平台进行三维重建，经过实验验证，这种基于面结构光几何关系的方法成功地生成了高质量的三维重建模型。实验结果表明，这种方法不仅有效地解决了颜色串扰问题，还提高了重建的精度和效率，达到了预期的效果。 这项研究不仅提升了结构光测量技术的性能，也为三维数字化领域的研究提供了新的思路，尤其是在复杂光照环境下提高特征提取和匹配的准确性和效率方面具有重要意义。该研究对于计算机视觉、机器视觉以及三维建模等领域具有潜在的应用价值。