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常州使用高精度便攜式三坐標發(fā)展現(xiàn)狀

來源: 發(fā)布時間:2025-03-30

色度成形法(ShapefromShading)早期由B.K.P.Horn等學者提出,使用視頻像素的亮度值代入預先設計之色度模型中求解,方程式之解即深度信息。由于方程組中的未知數(shù)多過限制條件,因此須借由更多假設條件縮小解集之范圍。例如加入表面可微分性質(differentiability)、曲率限制(curvatureconstraint)、光滑程度(smoothness)以及更多限制來求得精確的解。此法之后由Woodham派生出立體光學法。立體光學法(PhotometricStereo)為了彌補光度成形法中單張照片提供之信息不足,立體光學法采用一個相機拍攝多張照片,這些照片的拍攝角度是相同的,其中的差別是光線的照明條件。**簡單的立體光學法使用三盞光源,從三個不同的方向照射待測物,每次*打開一盞光源。拍攝完成后再綜合三張照片并使用光學中的完美漫射(perfectdiffusion)模型解出物體表面的梯度向量(gradients),經(jīng)過向量場的積分后即可得到三維模型。此法并不適用于光滑而不近似于朗伯表面(Lambertiansurface)的物體。乃是在定點上拍攝四周視頻使之得以重建場景環(huán)境。常州使用高精度便攜式三坐標發(fā)展現(xiàn)狀

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輪廓法此類方法是使用一系列物體的輪廓線條構成三維形體。當物體的部分表面無法在輪廓線上展現(xiàn)時,重建后將丟失三維信息。常見的方式是將待測物放置于電動轉盤上,每次旋轉一小角度后拍攝其視頻,再經(jīng)由視頻處理技巧去除背景并取出輪廓線條,搜集各角度之輪廓線后即可“刻劃”成三維模型。用戶輔助另外有些方法在重建過程中需要用戶提供信息,借助人類視覺系統(tǒng)之獨特性能,輔助完成重建程序。這些方式都是基于照片攝影原理,針對同個物體拍攝視頻以推算三維信息。另一種類似的方式是全景重建(panoramicreconstruction),乃是在定點上拍攝四周視頻使之得以重建場景環(huán)境。常州使用高精度便攜式三坐標發(fā)展現(xiàn)狀一般使用區(qū)塊比對(block matching)或對極幾何(epipolar geometry)算法達成。

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立體視覺法(Stereoscopic)傳統(tǒng)的立體成像系統(tǒng)使用兩個放在一起的攝影機,平行注視待重建之物體。此方法在概念上,類似人類借由雙眼感知的視頻相疊推算深度[1](當然實際上人腦對深度信息的感知歷程復雜許多),若已知兩個攝影機的彼此間距與焦距長度,而截取的左右兩張圖片又能成功疊合,則深度信息可迅速推得。此法須仰賴有效的圖片像素匹配分析(correspondenceanalysis),一般使用區(qū)塊比對(blockmatching)或對極幾何(epipolargeometry)算法達成。使用兩個攝影機的立體視覺法又稱做雙眼視覺法(binocular),另有三眼視覺(trinocular)與其他使用更多攝影機的延伸方法。色度成形法(ShapefromShading)早期由B.K.P.Horn等學者提出,使用視頻像素的亮度值代入預先設計之色度模型中求解,方程式之解即深度信息。由于方程組中的未知數(shù)多過限制條件,因此須借由更多假設條件縮小解集之范圍。例如加入表面可微分性質(differentiability)、曲率限制(curvatureconstraint)、光滑程度(smoothness)以及更多限制來求得精確的解。此法之后由Woodham派生出立體光學法。

立體光學法(PhotometricStereo)為了彌補光度成形法中單張照片提供之信息不足,立體光學法采用一個相機拍攝多張照片,這些照片的拍攝角度是相同的,其中的差別是光線的照明條件。**簡單的立體光學法使用三盞光源,從三個不同的方向照射待測物,每次*打開一盞光源。拍攝完成后再綜合三張照片并使用光學中的完美漫射(perfectdiffusion)模型解出物體表面的梯度向量(gradients),經(jīng)過向量場的積分后即可得到三維模型。此法并不適用于光滑而不近似于朗伯表面(Lambertiansurface)的物體。輪廓法此類方法是使用一系列物體的輪廓線條構成三維形體。當物體的部分表面無法在輪廓線上展現(xiàn)時,重建后將丟失三維信息。常見的方式是將待測物放置于電動轉盤上,每次旋轉一小角度后拍攝其視頻,再經(jīng)由視頻處理技巧去除背景并取出輪廓線條,搜集各角度之輪廓線后即可“刻劃”成三維模型。光滑程度(smoothness)以及更多限制來求得精確的解。

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立體視覺法(Stereoscopic)傳統(tǒng)的立體成像系統(tǒng)使用兩個放在一起的攝影機,平行注視待重建之物體。此方法在概念上,類似人類借由雙眼感知的視頻相疊推算深度[1](當然實際上人腦對深度信息的感知歷程復雜許多),若已知兩個攝影機的彼此間距與焦距長度,而截取的左右兩張圖片又能成功疊合,則深度信息可迅速推得。此法須仰賴有效的圖片像素匹配分析(correspondenceanalysis),一般使用區(qū)塊比對(blockmatching)或對極幾何(epipolargeometry)算法達成。使用兩個攝影機的立體視覺法又稱做雙眼視覺法(binocular),另有三眼視覺(trinocular)與其他使用更多攝影機的延伸方法。另有三眼視覺(trinocular)與其他使用更多攝影機的延伸方法。常州微型高精度便攜式三坐標排行榜

建構出更完整的待測物3D模型。常州使用高精度便攜式三坐標發(fā)展現(xiàn)狀

三維掃描儀的用途是創(chuàng)建物體幾何表面的點云(pointcloud),這些點可用來插補成物體的表面形狀,越密集的點云可以創(chuàng)建更精確的模型(這個過程稱做三維重建)。若掃描儀能夠獲取表面顏色,則可進一步在重建的表面上粘貼材質貼圖,亦即所謂的材質印射(texturemapping)。三維掃描儀可類比為照相機,它們的視線范圍都呈現(xiàn)圓錐狀,信息的搜集皆限定在一定的范圍內(nèi)。兩者不同之處在于相機所抓取的是顏色信息,而三維掃描儀測量的是距離。由于測得的結果含有深度信息,因此常以深度視頻(depthimage)或距離視頻(rangedimage)稱之。常州使用高精度便攜式三坐標發(fā)展現(xiàn)狀

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