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1、隨著計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)的飛速發(fā)展,對(duì)物體三維信息的提取在工業(yè)、家用電器等各個(gè)領(lǐng)域中顯得尤為重要。結(jié)合激光技術(shù)和光電子技術(shù)等多種技術(shù)的優(yōu)點(diǎn),光學(xué)三維測(cè)量技術(shù)達(dá)到了非接觸性、無(wú)破壞性、精度和分辨率高以及較快測(cè)量速度的特點(diǎn),因而倍受各個(gè)領(lǐng)域關(guān)注,特別在重要文物、彈性塑性材料、人體等一些特殊測(cè)量目標(biāo)的領(lǐng)域。但也存在著一些不足,如有些光學(xué)測(cè)量方法提高了精度,但速度達(dá)不到應(yīng)用的要求;而有些方法在速度上達(dá)到了要求,則需要以精度為代價(jià)。為了解決這個(gè)問(wèn)題
2、,根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)及同一點(diǎn)相位相同原理,提出了一種新的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的光學(xué)三維測(cè)量方法。
本文根據(jù)光學(xué)三維測(cè)量的實(shí)現(xiàn)過(guò)程主要研究了以下幾方面內(nèi)容:首先,分析了光學(xué)三維測(cè)量技術(shù)的研究現(xiàn)狀,根據(jù)當(dāng)前光學(xué)三維測(cè)量技術(shù)的不足,提出了一種方法對(duì)其進(jìn)行改進(jìn);其次,根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠描述難以用數(shù)學(xué)模型的特點(diǎn)和目前常用的攝像機(jī)標(biāo)定方法,將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引入攝像機(jī)標(biāo)定。通過(guò)比較兩種經(jīng)典的網(wǎng)絡(luò)模型,根據(jù)RBF能夠以任意精度逼近函數(shù)的特點(diǎn),提出了基于RBF
3、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的攝像機(jī)標(biāo)定方法;再次,通過(guò)對(duì)立體視覺(jué)原理和匹配算法的研究根據(jù)圖像上同一點(diǎn)相位相同原理,在相位匹配的基礎(chǔ)上,提出了基于雙向相位的立體匹配方法;
最后,利用該方法進(jìn)行三維測(cè)量模擬實(shí)驗(yàn),主要包括攝像機(jī)標(biāo)定、立體匹配以及三維重構(gòu)三部分。在利用RBF網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行攝像機(jī)標(biāo)定時(shí),為了得到較高的精度,使用Harris角點(diǎn)檢測(cè)法和張氏標(biāo)定法得到網(wǎng)絡(luò)的樣本;在進(jìn)行立體匹配時(shí),為了提高匹配速度,對(duì)被測(cè)物體投射縱橫雙向條紋得到其相位值,并利用該
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