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深度学习驱动的大深度二值聚焦投影三维测量

刘嘉 Liu Jia谈季 Tan Ji王旭 Wang Xu苏文青 Su Wenqing何昭水 He Zhaoshui

2024Laser & Optoelectronics ProgressComputer Science被引 4开放获取

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摘要

二值离焦技术在高速动态三维测量中展现出巨大优势。然而,离焦投影模式决定了其仅能在合适离焦程度才可得到高质量测量结果,导致测量深度十分受限。为扩大测量深度,提出一种深度学习驱动的二值聚焦投影三维测量方法。利用聚焦投影策略,无须考虑图像离焦带来的条纹成像影响,从根本上克服二值离焦技术的局限性。其次,设计了两阶段深度学习框架对二值条纹进行处理:其中对抗式学习实现全测量深度内的高质量正弦条纹生成;分支残差学习输出条纹级数辅助相位展开,减小传统离焦投影引起的级数边缘误差。实验结果表明,所提方法可显著扩大测量深度范围,且保证全范围高质量三维重建结果。

引用本文(GB/T 7714)

刘嘉 Liu Jia, 谈季 Tan Ji, 王旭 Wang Xu, 等. 深度学习驱动的大深度二值聚焦投影三维测量[J]. Laser & Optoelectronics Progress, 2024.

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DOI:https://doi.org/10.3788/lop232280

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