CN110230997A - 一种基于改进单调法的阴影区相位噪声校正方法 - Google Patents

一种基于改进单调法的阴影区相位噪声校正方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于改进单调法的阴影区相位噪声校正方法，属于机器视觉技术领域。利用标准四步相移与多频外差求解工件表面的绝对相位信息，保证相位值在整个测量空间中唯一。利用单调不减性对相位噪声校正，根据相位频率矩阵计算固定长度区间内非零相位出现的频率对离散相位噪声校正，定义两个连续相位相位噪声判定准则，通过比较相邻间断点的实际与预测相位对其校正，可有效校正阴影区相位噪声。计算间断点间的斜率与两侧非零相位的拟合斜率并判断是否满足插值条件，利用线性法补齐因随机噪声而被置零的部分相位，保证工件信息的完整性，提高了重构精度。本发明能保证在获取工件三维轮廓点云数据同时，提高其重构精度。

Description

一种基于改进单调法的阴影区相位噪声校正方法
技术领域
本发明涉及一种基于改进单调法的阴影区相位噪声校正方法，属于机器视觉技术领域。
背景技术
结构光技术具有非接触、速度快、精度高、成本低等特点，已被广泛应用于随机箱体抓取领域中点云数据获取。
结构光编码策略可以分为时间编码、空间编码和直接编码三类。其中，空间编码往往只需要投影一幅图案，可用于动态场景测量，但空间分辨率相对较低。直接编码一般只需要投影1～2幅投影图案，并能达到较高的空间分辨率，但投影仪颜色带宽、测量表面颜色或深度的变化、摄像机误差及噪声敏感性能会制约系统的重构精度和应用场合。时间编码能够获得较高重构精度，但需要投影多幅图案，因而仅适用于静态场景。
采用时间编码中的相位法可以得到精确的像素编码，并在编码过程中不需要考虑空间邻近关系。目前工业界主流相位计算方法有Gray编码加相移法、多频外差法两种。Gray编码加相移法是向被重构物体投射一组Gray编码图像和相移光栅图像，通过对编码图像进行解码得到相移光栅图像的级数，从而实现相位展开。该编码方法，测量过程中，必须投影Gray编码图像和相移光栅图像，而且这两类图像要满足一定的倍数关系。多频外差是利用至少两种不同频率的相位函数叠加得到一种频率更低相位函数，实现在全场范围内无歧义地进行相位展开目的。但Gray编码加相移法在解码中依赖图像二值化的准确性，对物体表面颜色较为敏感，在表面颜色丰富或颜色较暗的物体时需要在物体表面喷上一层白色的粉末。多频外差对物体表面颜色不敏感，无需喷粉，计算过程更稳定，且可对每种频率的光栅图像均进行相位展开，后续三维重建时可同时使用三个连续的相位值进行计算，提高立体重建的精度。
利用相位法对工件进行三维轮廓重构，需正确获得光栅的相位信息。由于投影仪和相机的位姿影响、散乱堆放的工件存在堆叠等因素，相机视场中难免存在部分光栅盲区，该区域最终产生相位噪声。另外，相机采集过程中，受物体表面、工作环境等随机噪声的影响，相位也会出现异常。这些相位噪声的校正结果好坏，会直接影响后续工件位姿估计的精度。
现有技术中，多频外差进行三维重构产生相位噪声的校正分为解包裹算法改进、Gamma畸变校正和相位校正三类。解包裹方法改进可消除相位跳跃性误差，从而减少工程应用中相位噪声的产生，但不能解决环境因素引起的相位噪声校正问题。Gamma畸变校正有相位误差补偿法和Gamma预编码校正补偿法，其目的为了提高光栅投影的正弦化，但计算复杂，利用四步相移法可减少投影仪非线性的影响。相位校正的依据主要是利用相位的邻域信息，邻域的选择方法会直接影响相位噪声校正的效果。利用相邻相位对误差相位分析并校正，只能校正因环境等随机噪声产生的少量相位噪声。利用整体相位变化趋势建立局部单调不减性判定准则，对光栅盲区的相位噪声校正，该方法也可校正因环境等随机噪声产生的相位噪声，但光栅盲区的相位噪声存在校正不足的问题，影响后续的相位匹配。
考虑到结构光视觉测量系统获取三维点云的精度与实时性要求，可选用易实现、速度快的单调法对阴影区相位噪声校正，但该方法存在相位噪声欠校正的问题。同时还会因随机噪声而被置零校正部分相位信息，导致工件信息不完整。
发明内容
为了解决目前存在的相位噪声欠校正，以及因随机噪声而被置零校正部分相位信息，导致工件信息不完整的问题，本发明提供了一种基于改进单调法的阴影区相位噪声校正方法。
一种基于改进单调法的阴影区相位噪声校正方法，所述方法包含以下步骤：
(1)投射12幅频率分别为1/70、1/64和1/59的四步相移条纹，利用左右像机获取包含工件和经工件调制后条纹的左右视图，其中70、64、59为像素个数；
(2)利用四步相移与多频外差求解频率为1/64外差展开后的相位，通过单调不减性对阴影区相位噪声校正；
(3)定义一个相位频率矩阵，计算固定区间内非零相位出现的频率对离散相位噪声校正，提出基于相位频率矩阵的离散噪声校正方法；
(4)定义两个连续相位噪声判定准则，利用连续两个相邻间断点的实际与预测相位的差值对其校正，提出基于相邻间断点相位预测的连续噪声校正方法；
(5)计算间断点间的斜率与两侧非零相位的拟合斜率并判断是否满足插值条件，利用线性法补齐因随机噪声而被置零的部分相位，保证工件信息的完整性，提出基于线性法的相位补齐的方法。
可选的，所述步骤(3)中所述基于相位频率矩阵的离散噪声校正方法如下：
假设经单调法校正后的相位数据模型为：
…p(i,a),0…0,p(i,b)…p(i,c),0…0,p(i,d)…p(i,e),… (1)
其中，p(i,a),p(i,b),p(i,c),p(i,d)表示任意四个相邻间断点的相位值，p(i,a),p(i,c)是两个相邻向下间断点，p(i,b),p(i,d)是两个相邻向上间断点，i代表该相位所在行，a,b,c,d,e代表该相位所在列；下述基于该经单调法校正后的相位数据模型进行分析；
定义一个相位频率矩阵A为
其中aij表示相位频率矩阵A中任意元素，h为图像的高，w为图像的宽，1≤i≤h，1≤j≤w；
在矩阵A的所有行，利用式(3)、(4)对以aij为中心的固定长度区间l内所有频率求和并判断更新；
其中l取值参考数字图像中值滤波函数的模板，为奇数，考虑到离散噪声特性，l取5；若式(4)成立，令aij＝0，则p(i,j)＝0。
可选的，所述步骤(4)中所述基于相邻间断点相位预测的连续噪声校正方法如下：
建立两个连续相位噪声判定准则为
p(i,a)-p(i,b)>fn1&&p(i,d)-p(i,c)>fn2 (5)
p(i,b)-p(i,a)>fn1&&p(i,c)-p(i,d)>fn2 (6)
其中&&表示“与”，n1为p(i,a)与p(i,b)之间零相位的数量，n2为p(i,c)与p(i,d)之间零相位的数量，f为异常相邻相位变化率，需满足f≥t1，取f＝2t1；式(5)、(6)分别表示为相位噪声比两侧异常小、异常大，算法步骤为：
(4.1)遍历数据，找到p(i,a)与p(i,b)两间断点，统计其零相位数量n1；从p(i,a)向左遍历到相位间断点结束，统计非零相位数α0，从p(i,b)向右遍历到相位间断点结束，统计非零相位数α1；
(4.2)判断p(i,c),p(i,d)是否存在，若存在，跳到(4.3)，若不存在，跳到(4.4)；
(4.3)判断式(5)是否成立，若成立，则将p(i,b)右边非零相位逐个置零，并更新p(i,b)，直到p(i,a)<p(i,b)成立或者α1个非零相位值全被置零为止；判断式(6)是否成立，若成立，则将p(i,c)左边非零相位逐个置零，并更新p(i,c)，直到p(i,c)<p(i,d)成立或者α1个非零相位值全被置零为止；若都不成立，则跳到(4.4)；
(4.4)判断p(i,a)≥p(i,b)是否成立，若不成立，则结束；若成立，且α0≤α1，则令p(i,a)左边相位逐个置零，并更新p(i,a)，直到p(i,a)<p(i,b)成立为止；而α0>α1，则令p(i,b)左边相位逐个置零，并更新p(i,b)，直到p(i,a)<p(i,b)成立为止。
可选的，所述步骤(5)中所述基于线性法的相位补齐方法如下：
(5.1)遍历数据，找到p(i,a)与p(i,b)两间断点，令p1＝p(i,a)，p2＝p(i,b)，并统计相邻间断点的斜率k；
k＝(p2-p1)/(c1+1) (7)
(5.2)从p(i,a)向左遍历到相位间断点结束，对其非零相位线性拟合得斜率k1，从p(i,b)向右遍历到相位间断点结束，对其非零相位线性拟合得斜率k2；求出两斜率的最大值与最小值，假设k1＜k2；
(5.3)判断k1≤k≤k2是否成立；若成立，则利用式(8)插值填补；反之则结束；
p(i,a+x)＝p(i,a)+x×k(x＝1,2…c1) (8)
为了该方法的完整性，当一行的第一个相位或者最后一个相位为间断点时，直接利用线性法对其填补。
本发明有益效果是：
本发明提供了一种基于改进单调法的阴影区相位噪声校正方法，应用于堆叠工件三维重构中阴影区相位噪声的校正，通过利用四步相移与多频外差求解工件表面的绝对相位信息，利用单调法对阴影区相位噪声校正，根据相位频率矩阵计算固定区间内非零相位出现的频率校正离散相位噪声，利用相邻间断点的实际与预测相位的差值对连续相位噪声校正；计算间断点间的斜率与两侧非零相位的拟合斜率并判断，利用线性法补齐因随机噪声而被置零的部分相位，保证工件信息的完整性，提高了重构精度。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明所述的相机视场分析图。
图2为本发明所述的整体流程图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明实施方式作进一步地详细描述。
实施例一：
本发明的目的是将阴影区相位噪声校正成非零相位单调连续，为后续双目相机立体匹配奠定基础。图1为相机视场分析图，主要流程分为以下五部分：相位数据获取、基于单调不减性的相位噪声校正、基于相位频率矩阵的离散噪声校正、基于相邻间断点相位预测的连续噪声校正、基于线性法的相位补齐。
如图2所示，具体实现步骤为：
(1)相位数据获取
(1.1)投射12幅频率分别为1/70、1/64和1/59(其中70、64、59为像素数量)的四步相移条纹图案，光强表达式为：
I1(x,y)＝I′(x,y)+I″(x,y)cos[φ(x,y)]
I3(x,y)＝I′(x,y)+I″(x,y)cos[φ(x,y)+π]
I4(x,y)＝I′(x,y)+I″(x,y)cos[φ(x,y)+3π/2] (9)
其中I′(x,y)为图像的平均灰度，I″(x,y)为图像的对比度，φ(x,y)为相位主值。
(1.2)利用四步相移分别求取三个频率的相位，四步相移计算式为：
其中I1(x,y)、I2(x,y)、I3(x,y)和I4(x,y)分别为光栅图像相位移为0、π/2、π和3π/2的光强表达式。解得相位主值φ(x,y)的取值范围为[-π,π]，该值在整个测量空间不唯一。
(1.3)利用多频外差对(1.2)中解得三个相位进行外差合成与展开，使得第二个频率
的相位在整个测量空间唯一，多频外差计算式为：
其中p1、p2、p3分别为70、64、59，是频率为1/64光栅四步相移解得相位，是频率为1/70、1/64外差合成的相位，是频率为1/70、1/64、1/59外差合成的相位，φ12是频率为1/70、1/64外差展开的相位，φ2是频率为1/64外差展开的相位，Round()为四舍五入函数。
(2)基于单调不减性的相位噪声校正
假设像素点(i0,j0)为待判定像素，相位值记为p(i0,j0)，在其前后分别取2个相邻像素值。要想相位满足局部单调性，建立判定准则为：
其中t1为采集到光栅图像外差展开后正常相邻相位的最大差值，若成立，则该像素对应的相位值被保留，否则被置零校正。
假设经单调法校正后的相位数据模型为：
…p(i，a)，0…0，p(i，b)…p(i，c)，0…0，p(i，d)…p(i，e)，… (1)
其中p(i,a),p(i,b),(i,c),p(i,d)表示任意四个相邻间断点的相位值，p(i,a),p(i,c)是两个相邻向下间断点，p(i,b),p(i,d)是两个相邻向上间断点，i代表该相位所在行，a,b,c,d,e代表该相位所在列。下文中都是基于该模型分析。
(3)基于相位频率矩阵的离散噪声校正
定义一个相位频率矩阵A为
其中aij表示相位频率矩阵A中任意元素，h为图像的高，w为图像的宽，1≤i≤h，1≤j≤w。
在矩阵A的所有行，利用式(7)、(8)对以aij为中心的固定长度区间l内所有频率求和并判断更新。
其中l取值参考数字图像中值滤波函数的模板，为奇数，考虑到离散噪声特性，取5为宜。若式(7)成立，令aij＝0，则p(i,j)＝0。
(4)基于相邻间断点相位预测的连续噪声校正
建立两个连续相位噪声判定准则为
p(i,a)-p(i,b)>fn1&&p(i,d)-p(i,c)>fn2 (5)
p(i,b)-p(i,a)>fn1&&p(i,c)-p(i,d)>fn2 (6)
其中&&表示“与”，n1为p(i,a)与p(i,b)之间零相位的数量，n2为p(i,c)与p(i,d)之间零相位的数量，f为异常相邻相位变化率，需满足f≥t1，可取f＝2t1。式(9)、(10)分别表示为相位噪声比两侧异常小、异常大，算法步骤为：
(4.1)遍历数据，找到p(i,a)和p(i,b)两间断点，统计其零相位数量n1；从p(i,a)向左遍历到相位间断点结束，统计非零相位数α0，从p(i,b)向右遍历到相位间断点结束，统计非零相位数α1；
(4.2)判断p(i,c),p(i,d)是否存在，若存在，跳到(4.3)，若不存在，跳到(4.4)；
(4.3)判断式(9)是否成立，若成立，则将p(i,b)右边非零相位逐个置零，并更新p(i,b)，直到p(i,a)＜p(i,b)成立或者α1个非零相位值全被置零为止。判断式(10)是否成立，若成立，则将p(i,c)左边非零相位逐个置零，并更新p(i,c)，直到p(i,c)＜p(i,d)成立或者α1个非零相位值全被置零为止。若都不成立，则跳到(4.4)；
(4.4)判断p(i,a)≥p(i,b)是否成立，若不成立，则结束。若成立，且α0≤α1，则令p(i,a)左边相位逐个置零，并更新p(i,a)，直到p(i,a)＜p(i,b)成立为止；而α0>α1，则令p(i,b)左边相位逐个置零，并更新p(i,b)，直到p(i,a)＜p(i,b)成立为止。
(5)基于线性法的相位补齐
算法步骤为：
(5.1)遍历数据，找到p(i,a)和p(i,b)两间断点，令p1＝p(i,a)，p2＝p(i,b)，并统计两间断点间零相位数量c1，利用式(11)计算两个相邻间断点的斜率k；
k＝(p2-p1)/(c1+1) (7)
(5.2)从p(i,a)向左遍历到相位间断点结束，对其非零相位线性拟合得斜率k1，从p(i,b)向右遍历到相位间断点结束，对其非零相位线性拟合得斜率k2；求出两斜率的最大值与最小值，假设k1＜k2；
(5.3)判断k1≤k≤k2是否成立。若成立，则利用式(8)插值填补。反之则结束。
p(i,a+x)＝p(i,a)+x×k(x＝1,2…c1) (8)
为了该方法的完整性，当一行的第一个相位或者最后一个相位为间断点时，直接利用线性法对其填补。
本发明通过利用四步相移与多频外差求解工件表面的绝对相位信息，利用单调法对阴影区相位噪声校正，根据相位频率矩阵计算固定区间内非零相位出现的频率校正离散相位噪声，利用相邻间断点的实际与预测相位的差值对连续相位噪声校正；计算间断点间的斜率与两侧非零相位的拟合斜率并判断，利用线性法补齐因随机噪声而被置零的部分相位，保证工件信息的完整性，提高了重构精度。
本发明实施例中的部分步骤，可以利用软件实现，相应的软件程序可以存储在可读取的存储介质中，如光盘或硬盘等。
以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (4)

1.一种基于改进单调法的阴影区相位噪声校正方法，其特征在于，所述方法包含以下步骤：
(1)投射12幅频率分别为1/70、1/64和1/59的四步相移条纹，利用左右像机获取包含工件和经工件调制后条纹的左右视图，其中70、64、59为像素个数；
(2)利用四步相移与多频外差求解频率为1/64外差展开后的相位，通过单调不减性对阴影区相位噪声校正；
(3)定义一个相位频率矩阵，计算固定区间内非零相位出现的频率对离散相位噪声校正，提出基于相位频率矩阵的离散噪声校正方法；
(4)定义两个连续相位噪声判定准则，利用连续两个相邻间断点的实际与预测相位的差值对其校正，提出基于相邻间断点相位预测的连续噪声校正方法；
(5)计算间断点间的斜率与两侧非零相位的拟合斜率并判断是否满足插值条件，利用线性法补齐因随机噪声而被置零的部分相位，保证工件信息的完整性，提出基于线性法的相位补齐的方法。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤(3)中所述基于相位频率矩阵的离散噪声校正方法如下：
假设经单调法校正后的相位数据模型为：
…p(i,a),0…0,p(i,b)…p(i,c),0…0,p(i,d)…p(i,e),… (1)
其中，p(i,a),p(i,b),p(i,c),p(i,d)表示任意四个相邻间断点的相位值，p(i,a),p(i,c)是两个相邻向下间断点，p(i,b),p(i,d)是两个相邻向上间断点，i代表该相位所在行，a,b,c,d,e代表该相位所在列；下述基于该经单调法校正后的相位数据模型进行分析；
定义一个相位频率矩阵A为
其中aij表示相位频率矩阵A中任意元素，h为图像的高，w为图像的宽，1≤i≤h，1≤j≤w；
在矩阵A的所有行，利用式(3)、(4)对以aij为中心的固定长度区间l内所有频率求和并判断更新；
其中l取值参考数字图像中值滤波函数的模板，为奇数，考虑到离散噪声特性，l取5；若式(4)成立，令aij＝0，则p(i,j)＝0。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤(4)中所述基于相邻间断点相位预测的连续噪声校正方法如下：
建立两个连续相位噪声判定准则为
p(i,a)-p(i,b)>fn1&&p(i,d)-p(i,c)>fn2 (5)
p(i,b)-p(i,a)>fn1&&p(i,c)-p(i,d)>fn2 (6)
其中&&表示“与”，n1为p(i,a)与p(i,b)之间零相位的数量，n2为p(i,c)与p(i,d)之间零相位的数量，f为异常相邻相位变化率，需满足f≥t1，取f＝2t1；式(5)、(6)分别表示为相位噪声比两侧异常小、异常大，算法步骤为：
(4.1)遍历数据，找到p(i,a)与p(i,b)两间断点，统计其零相位数量n1；从p(i,a)向左遍历到相位间断点结束，统计非零相位数α0，从p(i,b)向右遍历到相位间断点结束，统计非零相位数α1；
(4.2)判断p(i,c),p(i,d)是否存在，若存在，跳到(4.3)，若不存在，跳到(4.4)；
(4.3)判断式(5)是否成立，若成立，则将p(i,b)右边非零相位逐个置零，并更新p(i,b)，直到p(i,a)<p(i,b)成立或者α1个非零相位值全被置零为止；判断式(6)是否成立，若成立，则将p(i,c)左边非零相位逐个置零，并更新p(i,c)，直到p(i,c)<p(i,d)成立或者α1个非零相位值全被置零为止；若都不成立，则跳到(4.4)；
(4.4)判断p(i,a)≥p(i,b)是否成立，若不成立，则结束；若成立，且α0≤α1，则令p(i,a)左边相位逐个置零，并更新p(i,a)，直到p(i,a)<p(i,b)成立为止；而α0>α1，则令p(i,b)左边相位逐个置零，并更新p(i,b)，直到p(i,a)<p(i,b)成立为止。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤(5)中所述基于线性法的相位补齐方法如下：
(5.1)遍历数据，找到p(i,a)与p(i,b)两间断点，令p1＝p(i,a)，p2＝p(i,b)，并统计相邻间断点的斜率k；
k＝(p2-p1)/(c1+1) (7)
(5.2)从p(i,a)向左遍历到相位间断点结束，对其非零相位线性拟合得斜率k1，从p(i,b)向右遍历到相位间断点结束，对其非零相位线性拟合得斜率k2；求出两斜率的最大值与最小值，假设k1＜k2；
(5.3)判断k1≤k≤k2是否成立；若成立，则利用式(8)插值填补；反之则结束；
p(i,a+x)＝p(i,a)+x×k(x＝1,2…c1) (8)
为了该方法的完整性，当一行的第一个相位或者最后一个相位为间断点时，直接利用线性法对其填补。
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Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110779467A (zh) * 2019-10-24 2020-02-11 中国科学技术大学 阴影相位误差补偿方法及装置
CN112598747A (zh) * 2020-10-15 2021-04-02 武汉易维晟医疗科技有限公司 一种单目相机与投影仪的联合标定方法
WO2021179438A1 (zh) * 2020-03-13 2021-09-16 五邑大学 存在投影盲区去除绝对相位噪声方法、装置及存储介质
CN114492082A (zh) * 2021-12-20 2022-05-13 哈尔滨师范大学 光栅投影成像系统的光栅相位提取方法
CN116152119A (zh) * 2023-04-19 2023-05-23 北京现龙科技有限公司 用于条纹结构光的相位去噪方法、装置、设备及介质
CN116385657A (zh) * 2023-04-17 2023-07-04 北京迁移科技有限公司 图像处理方法、点云生成方法、电子设备及可读存储介质

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6127954A (en) * 1997-08-27 2000-10-03 Samsung Electronics Co., Ltd. PRML code encoding and decoding methods for high-density data storage device
CN101109616A (zh) * 2007-08-02 2008-01-23 华中科技大学 一种三频外差相移解相方法
CN104330052A (zh) * 2014-11-21 2015-02-04 天津工业大学 外差式三频不等步相移解相位方法
CN105512431A (zh) * 2016-01-04 2016-04-20 西安电子科技大学 一种基于相位噪声数学模型的相位噪声测量方法
CN105611109A (zh) * 2016-02-23 2016-05-25 中国科学院光电研究院 基于多频外差的多方向结构光同步扫描成像装置
CN108955571A (zh) * 2018-05-16 2018-12-07 南昌航空大学 双频外差与相移编码相结合的三维测量方法

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6127954A (en) * 1997-08-27 2000-10-03 Samsung Electronics Co., Ltd. PRML code encoding and decoding methods for high-density data storage device
CN101109616A (zh) * 2007-08-02 2008-01-23 华中科技大学 一种三频外差相移解相方法
CN104330052A (zh) * 2014-11-21 2015-02-04 天津工业大学 外差式三频不等步相移解相位方法
CN105512431A (zh) * 2016-01-04 2016-04-20 西安电子科技大学 一种基于相位噪声数学模型的相位噪声测量方法
CN105611109A (zh) * 2016-02-23 2016-05-25 中国科学院光电研究院 基于多频外差的多方向结构光同步扫描成像装置
CN108955571A (zh) * 2018-05-16 2018-12-07 南昌航空大学 双频外差与相移编码相结合的三维测量方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
陈立伟等: "双四步路径相移均值法", 《计算机应用》 *

Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110779467A (zh) * 2019-10-24 2020-02-11 中国科学技术大学 阴影相位误差补偿方法及装置
WO2021179438A1 (zh) * 2020-03-13 2021-09-16 五邑大学 存在投影盲区去除绝对相位噪声方法、装置及存储介质
CN112598747A (zh) * 2020-10-15 2021-04-02 武汉易维晟医疗科技有限公司 一种单目相机与投影仪的联合标定方法
CN114492082A (zh) * 2021-12-20 2022-05-13 哈尔滨师范大学 光栅投影成像系统的光栅相位提取方法
CN114492082B (zh) * 2021-12-20 2022-10-04 哈尔滨师范大学 光栅投影成像系统的光栅相位提取方法
CN116385657A (zh) * 2023-04-17 2023-07-04 北京迁移科技有限公司 图像处理方法、点云生成方法、电子设备及可读存储介质
CN116385657B (zh) * 2023-04-17 2023-09-08 北京迁移科技有限公司 图像处理方法、点云生成方法、电子设备及可读存储介质
CN116152119A (zh) * 2023-04-19 2023-05-23 北京现龙科技有限公司 用于条纹结构光的相位去噪方法、装置、设备及介质

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