【摘 要】
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基于偏振信息对低纹理目标物进行的三维重建算法,虽然解决传统低纹理物体重建过程中匹配点缺失的问题,但入射面方位角模糊性的难题始终存在,这一难题也受到了科研人员的普遍重视。由于目前国内外在这方面的研究大多还是集中于以粗糙深度图为先验信息,但是利用这种方法重建出来的三维图噪声严重,导致获取高精度的三维重建结果十分困难。针对上述问题,本文提出融合偏振-光场信息的低纹理目标三维重建算法,通过将目标物表面采集
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基于偏振信息对低纹理目标物进行的三维重建算法,虽然解决传统低纹理物体重建过程中匹配点缺失的问题,但入射面方位角模糊性的难题始终存在,这一难题也受到了科研人员的普遍重视。由于目前国内外在这方面的研究大多还是集中于以粗糙深度图为先验信息,但是利用这种方法重建出来的三维图噪声严重,导致获取高精度的三维重建结果十分困难。针对上述问题,本文提出融合偏振-光场信息的低纹理目标三维重建算法,通过将目标物表面采集的光场信息与反射光的偏振信息相融合,来有效增加图像信息维度,继而完成去除入射面方位角歧义性的操作。首先从两幅具有偏振信息的光场图像中估计旋转矩阵,将问题转换为最小二乘问题,其次使用菲涅耳反射方程,推导出偏振度与低纹理物体表面法线方向之间的对应关系模型,继而进行三维重建。针对重建过程中产生的噪声干扰,通过对多幅图像叠加进行了去噪处理,实验结果表明此方法可以显著减少重构过程中造成的影响。通过与已有传统多尺度Shapelets方法比较,本文方法在重建精度上存在一定的优越性。除此之外我们还分析了光场获取参数对重建效果精度的影响,通过从等效孔径参数和探测距离参数即从定性和定量两个方面分别分析,通过设计并搭建实验平台,观察物体重建后噪声的情况以及精度的变化,进而进一步提高融合光场-偏振算法的重建质量。
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