彩色伪随机编码投影新方法及其解码

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1、JIANGSUUNIVERSITY本科毕业论文彩色伪随机编码投影新方法及其解码TheNewMethodoftheColoredPseudo-randomCodeProjectionandtheDecoding学院名称:机械工程学院专业班级:测控0401学生姓名:濮华盛学号:3040302013指导教师:李伯全指导小组:肖凯2008年06月摘要近三十年来,计算机视觉发展迅速,其应用的一个重要方面就是视觉检测,它是计算机视觉技术在在线检测领域中的应用,已成为仪器科学的重要研究领域之一。而计算机视觉技术中一个重要的问题就是如

2、何从二维图像中恢复出场景的三维坐标数据,重构三维场景的几何结构和物体的三维几何模型。其中又以场景图像中的坐标点匹配问题为难点,通常解决该问题的一种有效方法是采用结构光主动视觉技术,如点结构光、线结构光扫描法以及编码结构光法等。要想只利用一幅图像来对三维场景进行欧氏空间重构,尤其是动态的三维场景,最有效的方法是采用编码结构光照明主动视觉技术及其装置,因此,研究合适的编码结构光投影方法,解决三维场景图像上的彩色伪随机序列编码模板的坐标点匹配问题,是计算机视觉技术中的一个极其重要的理论与技术问题。本论文主要研究彩色伪随机编码

3、投影新方法及其解码。即通过对三维场景表面进行彩色伪随机序列空间编码,并根据伪随机序列的一个重要属性---窗口特性,使三维场景表面上的每一个采样点被唯一辨识,同时通过特征点提取算法提取采样点的坐标,解决三维表面重构时图像解码难题。基于课题中提出的研究目的与当前国内外的研究现状,论文主要就项目中涉及到的彩色伪随机编码投影技术与解码方法进行研究,主要分以下几个方面:(1)研究一个新的伪随机彩色编码投影模板,以解决特征点提取难的问题。通过对三维场景表面进行伪随机彩色空间编码,利用伪随机编码的窗口特性,使每一个特征点能被唯一辨识

4、。(2)研究特征点、特征线提取方法。应用形态学处理方法,在拍摄到的图像上对RGB图层进行颜色区分,再通过滤波、膨胀、腐蚀等处理方法进行特征点、特征线提取。(3)研究和这个伪随机彩色编码投影模板相对应的解码方法。由摄像机拍摄到的彩色编码二维图像若要还原到三维场景,那么必须要对图像进行有效的解码,把图像中提取出来的特征点和编码模板中的点一一匹配起来。经大量实验并对比验证,该方法可以实现特征点的自动提取与匹配,算法简单、处理速度快,且匹配结果精确、可靠。关键词:计算机视觉;彩色伪随机编码;伪随机阵列;数学形态学;特征点提取A

5、bstractInrecent30years,thecomputervisionhasdevelopedrapidly,andanimportantaspectofitsapplicationisvisualinspection.Itistheapplicationofthecomputervisiontechnologyintheon-lineexaminationdomain,andithasbecomeoneoftheimportantresearchareasofinstrumentscience.Animpo

6、rtantproblemofthecomputervisiontechnologyisthathowtorestorethethreedimensionalcoordinatedataofthescenefromthetwo-dimensionalpictureandhowtoreconstructthreedimensionalscenegeometrystructureandthestereogeometricmodeloftheobject.Themostdifficultproblemamongthemisth

7、eproblemofcoordinatematchinthesceneimage.Usuallytosolvethisquestion,oneoftheeffectivemethodsistousethestructuredlightillumination,suchasdotstructuredlight,linestructuredlight,encodedstructuredlightpatternandsoon.Inordertouseoneimagetoreconstructthethreedimension

8、aleuclideanspacescene,particularlythedynamic3-Dscenes,themosteffectivemethodistousetheactivevisualtechnologyofencodedstructuredlight,aswellasitsdevice.Therefore,there

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