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基于结构光的立体视觉

1介绍
对立体视觉进行介绍，分析现有的缺陷。如何引进结构光，测量的原理和标定，性能测试与评估。

二维的图像无法获取深度信息。

双目立体视觉：特征提取：sift,suft,orb。特征描述： 特征匹配：，牺牲特征点的数量。特征点数目比较少，比较稀疏。无法实现识别。

结构光视觉：视觉范围：小于5m，精度：最大0.05mm。点云数量：100万。激光不容易衰减。

2算法
基于结构光的立体视觉_第1张图片
正弦曲线和格雷码编码。
相机和投影仪同时触发。同步性

基于结构光的立体视觉_第2张图片
结构光被调制
相关参数需要被标定。
结构光标定：
基于结构光的立体视觉_第3张图片
先标定相机的相关参数，然后根据单应性原理，可以计算出投影仪里面标定圆心的坐标位置，再根据这个计算出投影仪的相关参数。

基于结构光的立体视觉_第4张图片

3表现与评估
基于结构光的立体视觉_第5张图片
线性同余法（中国剩余定理）

一次投24副图像（1-2s完成所有头像投射）。
优势：成像精度高：0.05mm，点云足够密集
缺点：易受室外光影响
表面发射，镜面反射无法测。

测量速度慢：运动测量，误差积累，更快的曝光时间，光通量比较少
室外应用：光强，易受室外光影响，测量距离短

4参考文献

多次测量，点云配准。
参考链接:https://www.bilibili.com/video/av23945846

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