基于条纹结构光的深度获取研究

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1、代号10701学号1102120740分类号TN911.73密级公开题（中、英文）目基于条纹结构光的深度获取研究StudyofDepthAcquisitionBasedonStripeStructuredLight作者姓名李芹指导教师姓名、职务石光明教授学科门类工学学科、专业电路与系统提交论文日期二○一四年三月万方数据西安电子科技大学学位论文独创性（或创新性）声明秉承学校严谨的学风和优良的科学道德，本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致

2、谢中所罗列的内容以外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果；也不包含为获得西安电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。申请学位论文与资料若有不实之处，本人承担一切的法律责任。本人签名：________日期:______________西安电子科技大学关于论文使用授权的说明本人完全了解西安电子科技大学有关保留和使用学位论文的规定，即：研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属西安电子科技大学。学校有权

3、保留送交论文的复印件，允许查阅和借阅论文；学校可以公布论文的全部或部分内容，可以允许采用影印、缩印或其它复制手段保存论文。同时本人保证，毕业后结合学位论文研究课题再攥写的文章一律署名单位为西安电子科技大学。（保密的论文在解密后遵守此规定）本学位论文属于保密，在____年解密后适用本授权书。本人签名：________日期:______________导师签名：________日期:______________万方数据摘要I摘要随着计算机视觉相关领域的蓬勃发展，利用三维信息来理解各种场景变得越来越重要，其中

4、深度数据的获取是必不可少的，快速、高精度、稠密的深度数据的获取是现阶段的研究重点。但是已有的方法或者能够在牺牲效率的情况下获取高精度的深度数据，或者在牺牲精度的情况下高效率的获取深度数据。本文提出了两种基于条纹结构光的深度获取方法。第一种使用黑白条纹模板，该模板中黑白条纹依照DeBruijn序列进行编码，以保证译码简单快捷。为了获取高精度的稠密深度数据，本文引入相位差匹配算法。该匹配算法能够保证图像中每个像素实现亚像素级匹配。另外，由于深度数据在区域边缘处误差较大，本文采用同一连续区域内深度数据的连续性

5、对深度数据再优化处理。实验证明，对于场景中包含大面积连续区域的情况下能够快速获取高精度深度数据，但是当场景中含有过多小面积目标时，该方法失效。因此，本文提出第二种基于随机模板的方法。该随机模板中各列白色像素点的密度是周期的，对该模板积分后是周期信号，本文在匹配算法方面仍然选用相位差法，以保证匹配精度为亚像素级。该方法相比于第一种方法的优势在于当场景中含有大量条状区域时，可以使用区域相关匹配算法对匹配结果进行改进，最终保证深度数据的高精度。除此之外，第二种方法与其他全局搜索的区域相关匹配算法相比，所得深度

6、数据的精度更高，计算量大幅度减少，更容易满足实时性要求。实验结果显示，该方法对硬件要求较少，所得数据精度较高，计算时间短，满足实时性要求。关键词：深度数据获取条纹结构光相位差匹配算法区域相关匹配算法万方数据II基于条纹结构光的深度获取研究万方数据AbstractIIIAbstractWiththedevelopmentofcomputervision,theunderstandingof3Dscenesisof increasingimportanceanddepthacquisitionisindis

7、pensable.Therefore,howto acquiredenseandaccuratedepthmapatahighspeedisakeyresearchtopic.The presentmethodscanmeasureeitherprecisedepthvalueswithlowefficiencyorrough andreal-timedepthvalues.Weproposetwodepthacquisitionmethodsbasedonstripestructuredlight.T

8、he patternusedinthefirstoneisblackandwhitestripepatternandisencodedwithDe Bruijnsequencewhichiseasytodecode.Toacquirepreciseanddensedepthmap,we choosephase-differencebasedmatchingwhichachievessub-pixelmatching.In addition,