在计算机视觉领域,单目和双目结构光技术被广泛应用于三维重建和物体表面特性分析。正弦条纹校准是这些系统中的一个重要步骤,它确保了数据获取的精确性和可靠性。下面将详细阐述相关知识点。 一、结构光技术 结构光技术是一种非接触式的测量方法,通过投射特定模式(如条纹)到目标表面,然后通过相机捕捉反射或透射的图像来获取物体的深度信息。结构光系统分为单目和双目两种类型: 1. 单目结构光:只使用一个相机来捕获投射在物体上的条纹图案。通过分析条纹的变形,可以推算出物体的三维形状。 2. 双目结构光:同时使用两个相机,从不同角度捕获同一图案,通过立体匹配算法计算深度信息。 二、正弦条纹 正弦条纹作为结构光的一种常见模式,具有良好的数学特性。它的优点在于可以提供高频率的相位信息,使得计算结果更精确。正弦条纹的相位与物体的深度之间存在线性关系,这为实现精确的三维重建提供了可能。 三、MATLAB实现 MATLAB是一款强大的数学计算软件,其丰富的函数库和用户友好的界面使其成为进行图像处理和计算机视觉研究的理想工具。在正弦条纹校准中,MATLAB可以用来: 1. 图像预处理:包括图像去噪、灰度转换、直方图均衡化等,提高图像质量。 2. 图像特征提取:识别并提取条纹的边界和周期,这是计算相位的关键。 3. 相位恢复:利用傅里叶变换、迭代算法等方法恢复出正弦条纹的相位信息。 4. 几何校准:通过对条纹的相位变化进行分析,计算相机和投影器的内参和外参,以消除系统的几何失真。 5. 深度计算:根据相位和条纹的周期,结合三角测量原理,计算出物体表面的三维坐标。 四、文件"条纹校准" 这个文件很可能是包含MATLAB代码的实现,用于进行正弦条纹的校准过程。代码可能包括图像读取、预处理、特征检测、相位恢复、几何校准和深度计算等模块。通过分析和运行这段代码,可以进一步理解和掌握结构光正弦条纹校准的具体步骤和技术细节。 总结来说,单目或双目结构光正弦条纹校准是通过MATLAB实现的一种关键技术,涉及图像处理、相位恢复和几何校准等多个方面,对于提高三维重建的精度和效率至关重要。而提供的"条纹校准"文件则可能是实现这一过程的具体代码示例,可供学习和参考。
2024-08-05 15:14:20 42.4MB matlab
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在图像处理领域,图像质量检测是一项至关重要的任务,它涵盖了多个方面,如噪声检测、条纹检测、模糊检测、偏色检测以及亮度检测。这些检测技术对于确保图像的清晰度、色彩准确性和视觉效果有着不可忽视的作用。在这个项目中,我们将主要探讨如何使用Java来实现这些算法。 噪声检测是识别图像中的随机不规则像素点的过程。在Java中,可以使用灰度共生矩阵(GLCM)或者离散余弦变换(DCT)来分析图像的纹理特征,从而检测噪声。通过对图像进行滤波操作,如高斯滤波或中值滤波,可以有效地去除噪声,提高图像质量。 接着,条纹检测通常用于检查图像中是否存在水平或垂直的干扰线。这可能源于扫描仪或相机的问题。可以利用图像的边缘检测算法,如Canny边缘检测,找出图像中的突变点,然后通过特定的阈值策略来判断是否为条纹。Java中的OpenCV库提供了这些功能的API,方便开发人员进行条纹检测。 模糊检测则关注于判断图像的清晰度。可以通过计算图像的梯度或者使用锐化滤波器来评估图像的细节程度。例如,可以应用拉普拉斯算子或索贝尔算子来检测图像的边缘,如果边缘模糊,那么图像很可能就是模糊的。此外,模糊度还可以通过比较原图与锐化后的图像的差异来量化。 偏色检测涉及识别和纠正图像的色彩偏差。一种常见方法是使用色彩直方图来分析图像的色彩分布,然后通过色彩校正算法,如白平衡或者色彩平衡,来调整图像的色调。在Java中,可以使用JavaFX或Java Advanced Imaging (JAI)库来处理色彩校正问题。 亮度检测是评估图像的整体明暗程度。可以计算图像的平均灰度值或使用直方图均衡化来改进图像的亮度对比度。如果图像过亮或过暗,可以通过调整伽马校正或曝光补偿来改善。 在“peach-main”这个项目中,我们可以预想它包含了一个Java实现的图像质量检测框架,可能包括了以上提到的各种检测算法的类和方法。开发人员可以利用这个框架对图像进行逐个环节的质量分析,为图像处理提供基础支持。 总结来说,图像质量检测算法在Java中主要涉及到噪声、条纹、模糊、偏色和亮度等多方面的检测,开发者可以借助各种图像处理库,如OpenCV、JavaFX和JAI,来实现这些功能。通过有效的检测和处理,可以显著提升图像的视觉质量和后续应用的效果。
2024-07-17 16:05:33 17.82MB java
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应用于PMP,PMD的算法,相位测量,投影测量 傅里叶变换方法可用于干涉条纹的处理,用来检测光学元件的质量。在主动光学三维测量中,结构照明型条纹与干涉条纹具有类似的特征。1983 年M. Takeda和K. Mutoh将傅里叶变换用于三维物体面形测量,提出了傅里叶变换轮廓术(Fourier Transform Profilometry,FTP)。这种方法以罗奇光栅产生的结构光场投影到待测三维物体表面,得到被三维物体面形调制的变形光场成像系统将此变形条纹光场成像于面阵探测器上,然后用计算机对像的强度分布进行傅里叶分析、滤波和处理,得到物体的三维面形分布。在实际应用中,为了获得较高的测量精度,增加系统的分辨率,通常使用正弦光栅代替罗奇光栅。
2024-07-10 17:53:21 3KB pmp
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针对视频监控图像中存在各类条纹噪声的问题,根据条纹特性和受干扰图像帧的频域特征,提出了一种快速检测监控录像周期性条纹的算法。根据相对距离将频谱图分成两个子块,再运用行列累积函数或阈值检测各子带是否存在异常亮点,进而确定图像帧是否存在条纹噪声。利用频率谱中异常点的对称特性可减少遍历次数,有效提高了算法的运行效率。实验结果表明,该算法对监控视频序列中的多种周期性条纹具有良好的检测效果,并提高了计算速度。
2023-03-20 15:23:05 404KB 监测与报警系统
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线结构光扫描激光条纹提取-opencv+python-附件资源
2023-03-06 21:15:18 106B
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提出了一种基于极线约束的激光条纹匹配算法.先通过双CCD摄像机摄取左右两幅图像,然后对图像进行预处理.处理之后的两幅图像是在不同视角下摄取的两条单像素宽的激光条纹,在极线约束和连续性约束的理论基础上,提出了一种直线和曲线求交的匹配方法,从而实现了激光条纹的快速精确匹配和激光扫描线的三维重建.
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分享一下关于干涉条纹处理的CVI程序,内部有程序相关说明,涉及CVI上位机设计及通讯,MODBUS协议,也是工程应用中必备知识,该程序已经经过验证,能够完成相关功能。可以供大家好好学习CVI知识!
2023-02-19 21:53:13 368KB CVI_干涉
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研究了行车环境下激光条纹图像中心线快速、准确且可靠的提取方法。基于ENet深度学习模型实现了激光条纹的多区段快速分割; 通过统计各区段内光条梯度方向的直方图来确定各分段光条的法线主方向, 并构造了相应的方向模板; 利用分区域多模板匹配的灰度重心法实现了光条中心的亚像素坐标提取。研究结果表明, 该方法可以有效克服室外行车环境中各类干扰信息对光条中心提取的影响, 单幅钢轨轮廓图像的光条提取时间仅为2.1 ms, 误差均值约为0.082 pixel, 标准差为0.047 pixel, 兼顾了光条中心提取的时效性和准确率。
2023-02-19 14:20:43 14.91MB 图像处理 结构光测 光条中心 图像分割
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为了提升多投影显示系统的亮度融合速度,提出了一种基于结构光条纹调制度测量的多投影显示融合方法。该方法利用相机拍摄投影机投影在显示墙上的结构光条纹,计算出每个投影通道的调制度信息。同时,利用结构光条纹的相位信息构建投影机与相机间的亚像素级映射关系,并由此得出投影机上每个像素点在显示墙上的调制度数据。将该调制度数据与边缘融合结果相结合可得出每个投影通道的亚像素级融合模板。该方法具有操作简便、测量速度快、测量结果不受环境光干扰等优点,应用领域非常广泛。理论分析和真实场景实验都证明该方法的有效性和可行性。
2023-01-12 15:33:05 2.89MB 测量 多投影显 调制度分 结构光投
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深灰色皮革条纹后台模板是一款高端大气的网站后台模板。.rar
2022-12-12 12:20:21 7.25MB 模板
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