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基于改进经验模态分解的三维重建

来源 :四川大学学报(自然科学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户：yuanjinxing1987

【摘 要】

：

针对传统经验模态分解(Empirical mode decomposition,EMD)在边缘易出现分解错误的问题,本文提出一种改进的经验模态分解方法.分别对条纹进行镜像延拓和Gerchberg外插迭代来实现边沿的拓展,有效抑制条纹边沿引起的模态分解错误,提高分解准确度.将改进的EMD分解方式应用于变形结构光条纹图的分析,能有效消除条纹中的背景分布,得到更好的三维面形重建效果.

【作 者】

：

李绪琴 陈文静 苏显渝 

【机 构】

：

四川大学电子信息学院光电系

【出 处】

：

四川大学学报(自然科学版)

【发表日期】

：

2018年01期

【关键词】

：

经验模态分解 镜像延拓 Gerchberg外插迭代 三维重建 Empirical mode decomposition  Mirror extension  G 

【基金项目】

：

国家重大科学仪器设备开发专项（2013YQ49087901）,四川省人才基金（[2015]100-12）

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针对传统经验模态分解(Empirical mode decomposition,EMD)在边缘易出现分解错误的问题,本文提出一种改进的经验模态分解方法.分别对条纹进行镜像延拓和Gerchberg外插迭代来实现边沿的拓展,有效抑制条纹边沿引起的模态分解错误,提高分解准确度.将改进的EMD分解方式应用于变形结构光条纹图的分析,能有效消除条纹中的背景分布,得到更好的三维面形重建效果.

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