红外编码结构光深度测量新法：精度提升与三维重建

本文主要探讨了基于红外编码结构光的深度测量方法，这在计算机视觉领域具有重要意义。研究者贾同、周忠选、高海红和王炳楠作为东北大学信息科学与工程学院的研究人员，针对视觉深度测量这一关键问题，提出了创新性的解决方案。 首先，他们设计了一种新颖的网格图案，并开发了一种顺序编解码算法，用于精确计算参考图像和目标图像之间的对应点偏移。这种算法确保了在复杂的光照和运动条件下，能够有效地匹配和追踪点云，从而提高深度测量的准确性。 接着，他们提出了一种成像系统参数线性拟合算法，该算法旨在建立目标深度与光斑像素偏移之间的线性关系。这一过程对于校正镜头畸变至关重要，它使得深度测量结果更为精确，不受光学系统的非理想特性影响。 进一步，他们利用这种线性关系进行深度测量，通过这种方法，可以实时获取目标物体的三维信息。为了提升整体性能，他们还引入了Delaunay三角剖分算法，用于三维空间中的数据点重构，形成完整的三维模型。这种算法有助于在大规模数据处理时保持几何连续性和精度。 在整个实验阶段，研究人员通过多组数据进行了误差评估与校正，以不断优化他们的方法并提高测量精度，降低系统误差。实验结果显示，该深度测量方法表现出较高的测量精度，同时具备良好的实用性和鲁棒性，能够在各种环境条件下稳定工作。 本文的关键技术包括红外编码结构光的应用、像素偏移的精确计算、线性拟合在深度测量中的作用以及三维重建的高效算法。这些研究成果对计算机视觉领域的深度感知和三维重建技术的发展具有积极的推动作用，也为实际应用如机器人导航、虚拟现实和增强现实等领域提供了技术支持。