结构光三维重建：点云生成与精度分析

本文研究了基于结构光的三维点云重建方法，这是近年来三维成像领域的重要课题之一。研究人员在北京航空航天大学电子信息工程学院设计并实现了一套条纹结构光三维重构系统，其核心内容包括特征点提取和点云处理技术。 在系统设计中，采用整体阈值与局部滑动阈值相结合的方法来精准地识别条纹中的中心特征点，这些特征点是构建三维模型的基础。通过将像素索引值作为编码值插值的媒介，这一创新方法极大地简化了点云插值的过程，提高了效率。同时，利用像素索引值作为媒介，系统能有效地将点云数据转换为三角网格结构，使得后续的颜色渲染变得更加精确，每个点都能获得准确的颜色信息。 实验部分，研究者将这种方法应用于石膏模型和实际人脸面部的三维测量和重建，旨在评估其在实际场景中的性能。结果显示，该方法达到了预期的实验精度标准，成功生成了高质量的三维模型，显示出良好的重构效果。这种方法不仅提升了三维成像的精度，还展示了在复杂物体表面处理方面的优势。 此外，论文还提到了研究团队的构成，包括孙庆科、何云涛、陈瑞强和江月松四位学者，他们分别在结构光三维成像、成像技术、激光雷达探测、激光测距和三维成像等领域有着深厚的研究背景。他们的合作揭示了在结构光三维点云重建技术上的最新进展。 这篇论文深入探讨了结构光在三维点云重建中的应用，强调了像素索引值在特征点提取和点云处理中的关键作用，以及如何通过优化算法提高测量精度和重建质量，对于三维成像技术的发展具有重要的理论和实践意义。