结构光3D视觉原理
3D成像方法汇总（原理解析）---双目视觉、激光三角、结构光、ToF、光场、全息
3D成像方法汇总（原理解析）---双目视觉、激光三角、结构光、ToF、光场、全息3D成像方法汇总介绍：这里要介绍的是真正的3D成像，得到物体三维的图形，是立体的图像。
而不是利用人眼视觉差异的特点，错误感知到的假三维信息。
原理上分类：主要常用有：1、双目立体视觉法(Stereo Vision)2、激光三角法(Laser triangulation)3、结构光3D成像(Structured light 3D imaging)4、飞行时间法ToF（Time of flight）5、光场成像法（Light field of imaging）6、全息投影技术(Front-projected holographic display)7、补充：戳穿假全息上面原理之间可能会有交叉。
而激光雷达不是3D成像原理上的一个分类，而是一种具体方法。
激光雷达的3D成像原理有：三角测距法、飞行时间T oF法等。
激光雷达按照实现方式分类有：机械式、混合固态、基于光学相控阵固态、基于MEMS式混合固态、基于FLASH式固态等。
1、双目立体视觉法：就和人的两个眼睛一样，各种两个摄像头的手机大都会用这种方法来获得深度信息，从而得到三维图像。
但深度受到两个摄像头之间距离的限制。
视差图：双目立体视觉融合两只眼睛获得的图像并观察它们之间的差别，使我们可以获得明显的深度感，建立特征间的对应关系，将同一空间物理点在不同图像中的映像点对应起来，这个差别，我们称作视差(Disparity)图像。
对于视差的理解可以自己体验一下：将手指头放在离眼睛不同距离的位置，并轮换睁、闭左右眼，可以发现手指在不同距离的位置，视觉差也不同，且距离越近，视差越大。
提到视差图，就有深度图，深度图像也叫距离影像，是指将从图像采集器到场景中各点的距离（深度）值作为像素值的图像。
深度图与点云的区别，点云：当一束激光照射到物体表面时，所反射的激光会携带方位、距离等信息。
若将激光束按照某种轨迹进行扫描，便会边扫描边记录到反射的激光点信息，由于扫描极为精细，则能够得到大量的激光点，因而就可形成激光点云。
双目结构光三维重建原理
双目结构光三维重建原理
双目结构光三维重建是一种通过使用两个相机和结构光投射器来获取物体表面的三维形状和深度信息的技术。
在双目结构光三维重建系统中，一个相机被用作主摄像机，另一个相机则被用作辅助摄像机。
结构光投射器通常被用来投射一系列结构化光纹到被测物体上。
这些光纹在物体表面上产生明暗变化，形成一种纹理图案。
双目摄像机系统通过同时拍摄两个视点下的纹理图案，并测量纹理的位移和形变来计算物体表面上的三维深度和形状信息。
当纹理图案投射到物体表面上时，由于物体的几何形状不同，纹理会在不同位置产生位移和形变。
通过分析不同视点下的位移和形变情况，可以计算出物体表面上每个像素的深度信息。
通过重建每个像素的深度信息，可以获取整个物体表面的三维形状。
在双目结构光三维重建中，需要进行相机的标定和纹理位移的计算。
相机标定用于确定相机内外参数，以及相机间的几何关系。
纹理位移的计算则通过比较两个视点下纹理图案的位移来计算出物体表面的深度信息。
总的来说，双目结构光三维重建利用纹理的位移和形变来计算物体表面的深度信息，从而实现对物体三维形状的重建。
该技术在许多领域中有广泛的应用，如计算机视觉、机器人技术和虚拟现实等。
3d计算机视觉原理、算法及应用
3D计算机视觉原理、算法及应用一、引言1. 介绍3D计算机视觉的定义和概念2. 引出本文的研究内容和重要性二、3D计算机视觉的原理1. 三维空间感知原理2. 深度信息获取原理3. 光学成像原理4. 相机标定原理三、3D计算机视觉的算法1. 点云处理算法a. 基于深度图像的点云重建算法b. 点云配准算法c. 点云滤波算法2. 结构光算法a. 相位偏移结构光算法b. 深度从模式结构光算法3. 立体视觉算法a. 视差计算算法b. 立体匹配算法c. 立体重建算法四、3D计算机视觉的应用1. 工业制造a. 三维扫描和建模b. 工件质量检测c. 机器人视觉引导2. 医疗健康a. 医学图像处理b. 三维影像重建c. 手术导航3. 虚拟现实a. 三维场景重建b. 视觉增强现实c. 人机交互界面五、3D计算机视觉的发展趋势1. 深度学习与3D视觉的结合2. 新型传感器技术的应用3. 3D视觉与大数据、云计算的融合六、结论1. 总结3D计算机视觉的重要性和发展现状2. 展望未来3D计算机视觉的发展前景通过以上对3D计算机视觉的原理、算法及应用的介绍，我们可以看到，3D视觉技术已经在各个领域得到了广泛的应用，并且随着技术的不断发展和创新，它将会在未来发挥更加重要的作用。
希望本文能够为相关领域的学者和工程师提供一些有益的参考和启发，推动3D计算机视觉技术的进一步发展。
三维计算机视觉是指利用计算机技术对三维场景进行感知、理解和处理的一种视觉技术。
它是在二维计算机视觉的基础上发展而来的，通过获取环境的三维信息，可以实现更加精确的场景感知和理解。
在工业制造、医疗健康、虚拟现实等领域都有着广泛的应用，为各行各业带来了巨大的便利和发展机遇。
三维计算机视觉的原理主要包括三维空间感知、深度信息获取、光学成像和相机标定。
其中，三维空间感知是指通过获取环境中物体的空间位置和姿态信息，从而对物体进行识别和理解。
深度信息获取则是指通过不同的传感器和技术手段获取物体的深度信息，包括激光雷达、结构光、双目相机等。
2d到3d转换 转换原理
2d到3d转换转换原理
2D到3D转换是指将二维图像或平面几何对象转换为三维模型或场景的过程。
这种转换可以通过多种方法实现，其中一些常见的原理包括：
1. 视差原理，视差是指当我们从不同位置观察同一个物体时，物体在我们的视野中的位置发生变化。
通过分析图像中物体的视差信息，可以推断出物体的深度信息，从而实现2D到3D的转换。
2. 立体视觉原理，立体视觉是指我们通过两只眼睛同时观察物体时产生的立体感。
通过将两个视角的图像进行比较和匹配，可以计算出物体的深度信息，进而实现2D到3D的转换。
3. 结构光原理，结构光是一种通过投射特定的光纹或模式到物体上，并通过相机捕捉物体表面的形变来计算物体的深度信息的方法。
通过分析光纹的形变，可以实现从2D图像到3D模型的转换。
4. 激光扫描原理，激光扫描是一种通过激光器发射激光束，并通过接收器接收反射回来的激光束来获取物体表面的点云数据的方法。
通过获取物体表面的点云数据，可以重建出物体的三维模型。
5. 纹理映射原理，纹理映射是一种将二维图像或纹理映射到三维物体表面的方法。
通过将2D图像与3D模型进行对应，可以实现从2D到3D的转换。
这些原理可以独立或结合使用，具体的转换方法取决于应用场景和需求。
需要注意的是，2D到3D转换是一个复杂的过程，涉及到计算机视觉、图像处理、几何学等多个领域的知识和技术。
结构光3D视觉原理
抗干扰能力
总结词
在实际应用中，结构光3D视觉技术常常面临各种干扰 因素，如光照变化、物体表面反光、遮挡等。提高结 构光3D视觉的抗干扰能力是实现稳定测量的关键。
详细描述
为了提高结构光3D视觉的抗干扰能力，可以采用多种 方法。首先，选择合适的光源和投射模式，以适应不 同的光照条件和物体表面特性。其次，采用图像处理 技术，如滤波、对比度增强等，以提高图像质量。此 外，优化算法以减小干扰因素的影响，如采用稳健的 三维重建算法、引入鲁棒性统计方法等。同时，采用 多视角、多模态融合等技术也可以提高抗干扰能力。
结构光具有高精度、高分辨率、高鲁棒性等优点，能够适应不同的环境光照条 件和物体表面特性，广泛应用于机器人视觉、增强现实、自动驾驶等领域。
结构光编码方式
莫尔条纹编码
利用周期性的条纹图案进行编码，当条纹投射到物体表面时 ，会形成相应的莫尔条纹效应，通过捕捉莫尔条纹的变化可 以计算出物体的深度信息。
散斑编码
03
结构光3D视觉系统构成
结构光光源
结构光光源是结构光3D视觉系统中的重要组成部分，它负责向目标物体投射已知的光模式， 如条纹、格子等。
结构光光源通常采用激光器或发光二极管（LED）作为光源，因为它们能够产生高亮度和高 对比度的光线，有利于在各种环境下进行3D测量。
结构光光源的投射方式可以是前向投射或后向投射，具体选择哪种方式取决于应用场景和测 量需求。
相机通常采用高分辨率和高敏感度的传感器，以便在各种光照条件下都能获得清晰 的图像。
相机的视角和焦距也会影响到测量精度和测量范围，因此需要根据实际应用需求进 行选择和调整。
计算机
计算机是结构光3D视觉系统中的 大脑，它负责处理图像数据并进
行3D重建。
结构光3D视觉原理
结构光3D视觉原理
精选文本
图像处理、分析与机器视觉
1
三维视觉技术分类 结构光三维视觉系统和原理 结构光模式 结构光三维视觉模型
精选文本
2
三维视觉技术分类
三维视觉技术主要包括双目立体视觉和结构光三维 视觉，还有其他的三维视觉技术，如由明暗恢复性状、 由纹理恢复形状、激光测距、莫尔阴影与散焦测距；
点之间的对应关系，需要对投射的图案进行编码，因而这类方法又称为编 码结构光测量法。图案编码分为空域编码和时域编码。空域编码方法只需 要一次投射就可获得物体深度图，适合于动态测量，但是目前分辨率和处 理速度还无法满足实时三维测量要求，而且对译码要求很高。时域编码需 要将多个不同的投射编码图案组合起来解码，这样比较容易实现解码。主 要的编码方法有二进制编码、二维网格图案编码、随机图案编码、彩色编 码、灰度编码、邻域编码、相位编码以及混合编码
精选文本
14
感谢亲观看此幻灯片，此课件部分内容来源于网络， 如有侵权请及时联系我们删除，谢谢配合！
需要通过逐点扫描物体进行测量， 图像摄取和图像处理需要的时间 随着被测物体的增大而急剧增加
精选文本
7
2、线结构光模式
线结构光模式是向物体投射一条光束，光条由于物体表面深度的变化 以及可能的间隙而受到调制，变现在图像中则是光条发生了畸变和不连续， 畸变的程度与深度成正比，不连续则显示出了物体表面的物理间隙。任务 就是从畸变的光条图像信息中获取物体表面的三维信息；
基于双目线结构光的三维重建及其关键技术研究
基于双目线结构光的三维重建及其关键技术研究基于双目线结构光的三维重建是一种常见的三维重建方法，在计算机视觉和图像处理领域有广泛应用。
本文将探讨双目线结构光三维重建的基本原理和关键技术。
一、基本原理双目线结构光的三维重建基于以下原理：通过投射具有特定空间编码的光线，利用摄像机捕捉图像，并对图像进行处理和分析，可以推断出场景中物体的三维形状和深度信息。
二、关键技术1. 双目成像双目成像是双目线结构光重建的基础。
通过使用两个物理上分开的相机，可以获取场景的不同视角，从而获得更多的信息，提高重建的精度和稳定性。
2. 线结构光投影线结构光投影是双目线结构光重建的核心技术。
通过投射特定编码的结构光，可以在场景中形成一系列光条或光带，从而在摄像机中产生对应的图像。
这样，可以通过分析图像中结构光的失真或形状变化，来推断物体表面的深度信息。
3. 结构光编码结构光编码是双目线结构光重建的重要组成部分。
通过在结构光中引入编码，可以增加光条或光带的区分度，从而提高重建的精度。
常见的编码方法包括灰度编码、正弦编码、校正编码等。
4. 影像获取与处理双目线结构光重建需要获取并处理图像数据。
影像获取涉及到摄像机的标定、同步和触发等技术，以确保双目系统的准确性和稳定性。
影像处理包括去噪、校准、纹理映射等步骤，以提取出有效的结构光信息，并进行后续的三维重建处理。
5. 三维重建算法三维重建算法是双目线结构光重建的核心内容。
常见的算法包括三角测量、立体匹配、点云拼接等。
这些算法通过分析不同视角的结构光图像，通过匹配和计算来推断物体的三维形状和深度信息。
6. 点云处理与可视化三维重建通常最终呈现为点云模型。
点云处理涉及到点云滤波、配准、分割等技术，以去除噪声、合并重叠点云、提取物体表面等。
点云可视化则将点云数据以直观的形式呈现，便于人们观察和理解。
综上所述，基于双目线结构光的三维重建是一种常见的三维重建方法。
它利用投射特定编码的结构光，结合双目成像和影像处理技术，通过分析图像中的结构光信息，推断物体的三维形状和深度信息。
结构光3d相机原理
结构光3d相机原理
结构光3D相机是一种通过投射结构光并接收反射光来测量物体表面形状的技术。
其原理是利用结构光投影仪将光源照射到被测物体表面，然后通过相机将被照射到的光进行捕捉，最终通过计算将这些图像转换成3D模型。
结构光3D相机使用的光源一般是红色或绿色激光光源。
通过将光源照射到被测物体表面，形成一系列的光斑或光条，这些光斑或光条会根据物体表面的形状发生变化。
相机通过捕捉这些变化的图像，并结合计算机算法，可以计算出物体表面的3D点云数据和表面形状。
与传统的摄影技术不同，结构光3D相机可以在不同的光照条件下进行测量，并且可以捕捉到物体表面的微小细节。
然而，由于其使用的光源是激光光源，需要注意安全问题，以避免对人眼造成损伤。
结构光3D相机在工业设计、制造、机器人导航、医学、文化遗产保护等领域都有广泛的应用。
随着技术的不断改进和成本的降低，结构光3D相机的应用前景将越来越广阔。
- 1 -。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
需要通过逐点扫描物体进行测量， 图像摄取和图像处理需要的时间 随着被测物体的增大而急剧增加
精选课件
7
2、线结构光模式
线结构光模式是向物体投射一条光束，光条由于物体表面深度的变化 以及可能的间隙而受到调制，变现在图像中则是光条发生了畸变和不连续， 畸变的程度与深度成正比，不连续则显示出了物体表面的物理间隙。任务 就是从畸变的光条图像信息中获取物体表面的三维信息；
实际上，线结构光模式也可以说是点结构模式的扩展。过相机光心 的视线束在空间中与激光平面相交产生很多交点，在物体表面处的交点 则是光条上众多的光点，因而便形成了点结构光模式中类似的众多的三 角几何约束。很明显，与点结构光模式相比较，线结构光模式的测量信 息量大大增加，而其实现的复杂性并没有增加，因而得到广泛应用。
精选课件
10
5、相位法
近年来基于相位的光栅投影三维轮廓测童技术有了很大的发展，将光栅 图案投射到被测物表面，受物体高度的调制，光栅条纹发生形变，这种变形 条纹可解释为相位和振幅均被调制的空间载波信号。采集变形条纹并且对其 进行解调可以得到包含高度信息的相位变化，最后根据三角法原理计算出高 度，这类方法又称为相位法。基于相位测量的三维轮廓测量技术的理论依据 也是光学三角法，但与光学三角法的轮廓术有所不同，它不直接去寻找和判 断由于物体高度变动后的像点，而是通过相位测量间接地实现，由于相位信 息的参与，使得这类方法与单纯光学三角法有很大区别。
按照景物的照明条件，三维视觉技术可分为被动和 主动两大类，前者中景物的照明是由物体周围的光照条 件来提供，而后者则使用一个专门的光源装置来提供目 标物体周围的照明；
按照这种分类，前面介绍的双目立体视觉是被动 方式，而结构光三维视觉则是主动方式。
精选课件
3
结构光三维视觉系统和原理
结构光测量系统主要由结构光投射装置、摄像机、图 像采集及处理系统组成。
精选课件
11
结构光三维视觉模型
1、解析几何模型（公式过多，省略）
精选课件
12
2、透视投影模型
精选课件
13
摄像机坐标系与模块坐标系的空间位置关系可用下式表示：
但上式不能够由摄像机二维像点坐标（X,Y）得到唯一对 应的三维物点坐标 (xL, yL, zL) ，还需要增加一个方程的约 束才能消除这种多义性，为此，设结构光光平面在模块坐 标系（注：其建立是任意的）下的方程为：
结构光3D视觉原理
精选课件
图像处理、分析与机器视觉
1
Байду номын сангаас
三维视觉技术分类 结构光三维视觉系统和原理 结构光模式 结构光三维视觉模型
精选课件
2
三维视觉技术分类
三维视觉技术主要包括双目立体视觉和结构光三维 视觉，还有其他的三维视觉技术，如由明暗恢复性状、 由纹理恢复形状、激光测距、莫尔阴影与散焦测距；
投影 设备
被测 物体
读取 图像
精选课件
图像 处理
三维 重构
4
精选课件
5
结构光模式
根据光学投射器所投射的光束模式的不同，结构光模式 又可分为点结构光模式、线结构光模式、多线结构光模式、 面结构光模式、相位法等
精选课件
6
1、点结构光模式
如图所示，激光器发出的光束投射到物体上产生一个光点，光点经摄像机 的镜头成像在摄像机的像平面上，形成一个二维点。摄像机的视线和光束 在空间中于光点处相交，形成一种简单的三角几何关系。通过一定的标定 可以得到这种三角几何约束关系，并由其可以唯一确定光点在某一已知世 界坐标系中的空间位置。
精选课件
14
此课件下载可自行编辑修改，供参考！ 感谢您的支持，我们努力做得更好！
很明显，与点结构光模式相比较，线结构光 模式的测量信息量大大增加，复杂性没有增 加因而得到广泛应用
精选课件
8
3、多线结构光模式
多线结构光模式是光带模式的扩展。如图，由光学投射器向物体表面投射 了多条光条，其目的的一方面是为了在一幅图像中可以处理多条光条，提 高图像的处理效率，另一方面是为了实现物体表面的多光条覆盖从而增加 测量的信息量，以获得物体表面更大范围的深度信息。也就是所谓的“光 栅结构模式”，多光条可以采用投影仪投影产生一光栅图样，也可以利用 激光扫描器来实现。
较之光带模式，多线结构光模式的效率和 范围增加，但同时引入了标定复杂性的增 加和光条识别问题
精选课件
9
4、面结构光模式
当采用面结构光时，将二维的结构光图案投射到物体表面上，这样不 需要进行扫描就可以实现三维轮廓测量，测量速度很快，光面结构光中最 常用的方法是投影光栅条纹到物体表面。
当投影的结构光图案比较复杂时，为了确定物体表面点与其图像像素 点之间的对应关系，需要对投射的图案进行编码，因而这类方法又称为编 码结构光测量法。图案编码分为空域编码和时域编码。空域编码方法只需 要一次投射就可获得物体深度图，适合于动态测量，但是目前分辨率和处 理速度还无法满足实时三维测量要求，而且对译码要求很高。时域编码需 要将多个不同的投射编码图案组合起来解码，这样比较容易实现解码。主 要的编码方法有二进制编码、二维网格图案编码、随机图案编码、彩色编 码、灰度编码、邻域编码、相位编码以及混合编码