卷积神经网络在条纹图修复中的应用：一种去噪正则化方法

"本文提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的去噪正则化条纹图修复算法，用于解决在条纹投影轮廓术中遇到的高动态范围反射率物体表面测量问题。该方法通过结合正常曝光和短曝光的条纹图数据，有效地修复因强度饱和导致的相位计算误差或缺失，进而提高三维形貌重建的精度。" 在条纹投影轮廓术中，当被测物体表面存在高动态范围反射时，采集到的条纹图会出现强度饱和区域，这直接影响到相位计算和后续的三维形貌恢复。针对这一问题，研究者提出了一个创新的解决方案，即利用CNN进行去噪正则化的修复。首先，利用Otsu二值化方法确定短曝光条纹图中的反光区域，接着将这些区域的灰度调节后与正常曝光条纹图融合，作为修复算法的初始值。随后，通过CNN的深度学习能力，对条纹图的高光区域进行快速、精确的修复。最后，应用修复后的条纹图进行高动态范围反射物体的三维重构。 该方法的关键在于CNN的运用，它能学习和提取图像特征，有效去除噪声并进行精细化修复。相比其他传统方法，该算法在修复质量和效率上都有显著提升。CNN的去噪能力有助于保持图像细节，而正则化则防止了过拟合，确保了模型的泛化性能。 条纹图修复的效果直接影响到三维形貌重建的准确性。通过这种基于CNN的修复算法，可以显著改善因高动态反射造成的相位缺失问题，提高测量的准确性和稳定性。此外，由于只需要两帧条纹图，该方法在实时性和计算效率上也具有明显优势，适合于对速度和精度有较高要求的工业检测和精密测量场景。 该研究提出的基于CNN的去噪正则化条纹图修复算法为高动态范围反射物体的三维形貌测量提供了一个高效且精确的解决方案，具有广泛的应用前景和研究价值。