基于激光散斑的深度图获取算法研究：国产深度相机挑战

深度相机模组样品——基于PLC（Programmable Logic Controller）的大棚温湿自动控制系统 该研究聚焦于一种特殊的深度相机模组，其设计尺寸为88mm*38mm*35mm，具有较高的性能指标，如输出深度分辨率560x460@10fps，这表明它能够在每秒内提供高质量的深度图像数据。深度图像对于计算机视觉应用至关重要，它们能够清晰地表示出物体与摄像头之间的距离，有助于目标识别、三维重建和场景理解等任务。 激光散斑技术是本文的核心研究内容，它利用激光的随机干涉图案来测量物体的距离。散斑成像原理涉及激光光源发射出的光束经过物体表面后，形成随机分布的散斑，这些散斑的分布变化反映了物体的空间信息。通过分析散斑的特性，可以推算出物体的深度信息。 作者侯旭阳在其硕士学位论文中详细探讨了激光散斑成像系统的各个环节，包括成像原理、光栅设计和散斑特性分析。论文强调了当前国际上深度相机的先进技术水平，特别是国外市场的成熟产品，能够实现实时、大范围、动态场景下的低成本深度成像。然而，由于技术限制，国内在这一领域的设备性能还有待提升。 论文深入研究了如何改进基于激光散斑的深度图获取算法，旨在解决国内设备性能不足的问题，提高深度成像的精度和效率。作者可能探讨了如何优化激光源、散斑处理算法以及数据解析过程，以实现更稳定、准确的深度信息获取。 此外，论文还包含了关于知识产权的声明，确保所有研究成果均属于长安大学，学校有权发表、复制和应用这些学术成果，同时强调了作者在论文创作中的独创性和引用规范。 这篇论文不仅提供了深入的技术细节，还展示了国内在深度相机技术研发上的挑战和可能的发展方向，为推动国内相关领域的发展做出了贡献。