1 光电控制技术重点实验室,河南 洛阳 471000
2 中国航空工业集团公司洛阳电光设备研究所, 河南 洛阳 471000
3 西北工业大学自动化学院,西安 710129
针对于视觉任务中表面光滑、低纹理的目标,由于其结构纹理信息的缺乏及高反光的特性,传统三维重建算法无法恢复物体有效的表面形状特征,提出了基于光学偏振成像的低纹理目标三维重建算法。该算法不依赖于目标表面的结构纹理信息,以求解Stokes参数来量化目标表面反射光偏振态,而后结合偏振—几何空间分析,估计目标表面的法向量分布,最后提出了多尺度Shapelets算子将法向量信息积分获取目标的有效深度信息,恢复目标的三维形状。实验结果表明,针对低纹理的高反光目标,该算法能快速准确地恢复其表面的三维形态,并且有效抑制镜面耀光和噪声的干扰,算法实时性高。
三维重建 偏振成像 低纹理目标 Stokes参数 多尺度Shapelets 3D reconstruction polarization imaging texture-less targets Stokes vector multi-scale Shapelets
西北工业大学 自动化学院, 陕西 西安 710071
对于表面光滑、纹理单一甚至缺失、高反光的目标, 传统的三维重构方法由于对纹理以及反光特性的依赖会使得重构表面出现大面积的的数据空洞.而基于偏振的三维重构方法不依赖于物体表面的纹理信息, 同时偏振成像能够在一定程度上抑制耀光, 能够有效解决传统三维重构方法存在的问题.但是, 基于偏振视觉的三维重构方法得到的是像素坐标系下的深度信息, 因此提出了偏振双目视觉三维重构方法, 以由双目立体视觉获得的少量特征点的世界三维坐标为“桥梁”, 利用双目立体标定得到的相机参数, 将偏振得到的图像像素坐标系下的点云数据转化为世界坐标系下的绝对数据.
三维重构 无纹理目标 偏振 双目立体视觉 3D reconstruction texture absence polarization binocular stereo vision
