摘要：计算成像是融合了光学设计、光学传感和图像处理的新兴技术领域,突破了传统成像技术获取信息的深度和广度限制,成为国际研究热点,是先进光学成像技术的重要发展方向。综合国内外文献和相关报道,以计算成像在信息复原及信息增强应用场景的技术发展为主线,结合新方法、新算法探讨各个子领域的主要进展,介绍端到端相机成像优化模型、衍射光学模型及基于可微光线追踪的复杂透镜模型等。近年来,无论是光学系统硬件加工还是图像处理算法都有着惊人的发展速度,多样化系统结构和先进算法的结合为计算成像提供了强大的发展动力,从人脸识别到物体检测,计算成像技术广泛涵盖了安防监控、医疗诊断、零售和娱乐等众多领域,相信未来也会在更多科学应用领域看到它的价值。

摘要：在先进制造中要求对加工的部组件进行在线质量检测,条纹投影三维测量技术因符合在线、非接触的要求而被采用。然而,金属材质表面反射率差异较大会导致拍摄结构光图像过曝和欠曝光,这会造成最终测量数据的缺失或出错。针对该问题,以直接测量得到的不完整点云数据和由计算机辅助设计(CAD)得到的元件设计数据进行迭代最近点(ICP)点云配准,进而得到相机坐标系下的被测物体估算面形的点云数据。将该数据作为预估面形,结合系统标定参数,可建立投影与成像间同名点的图像强度对应关系。利用相机对待测元件上每一点的光强成像响应曲线计算出投影灰度范围和最低投影灰度。最后,利用生成的非等值系数投影光栅进行高反光元件的三维形貌测量。实验结果表明,所提方法在不改变测量系统结构参数和不增加测量系统结构复杂性的情况下,可以更完整地实现高反光元件的三维面形测量。

摘要：提出一种基于时间复用编码的高效、强鲁棒性结构光三维测量方法,通过在时间序列上重新设计排布相移与编码图案,充分利用高速记录的相邻图像时序信息的关联性,将重建一个三维结果所需的投影序列图案数量降至3幅,提高了测量的编码和重建效率。同时,利用通用分区间相位展开方法,提前避免级次跳变错误的产生,保证了测量的鲁棒性。分析比较了二值格雷码和多灰度格雷码两类编码方案在该方法下的优势以及适用场景。实验结果表明:所提方法每多获取3幅条纹图案就能重建一个新的三维结果,能实现3174 frame·s-1的高速三维形貌重建;二值格雷码编码方法的鲁棒性和抗噪声能力更强,适用于拍摄速度远高于物体运动速度的复杂高噪声动态场景,而以四灰度格雷码编码方法为代表的多灰度格雷码编码方法的抗运动模糊能力更强,适用于重建运动速度较快但环境噪声较低的动态场景。

摘要：提出通过光栅条纹相位的精密测量,获取光栅高精度位移信息的方法。具体方法是对光栅图像采用多码道设计,用CCD二维图像传感器获取测量段光栅图像多码道信息。对最低码道图形的周期函数序列进行傅里叶变换、基频滤波和逆傅里叶变换获得光栅截断相位分布,其余码道信息提供相位展开的级次,以此获得测量段光栅的绝对相位分布。用光刻的手段制作了实用的绝对编码光栅,基元码道的尺寸是:27.36μm用于明条纹,27.36μm用于暗条纹,最小基元码道空间周期为54.72μm,光栅长度为14008.32μm。在步长近似3μm的位移测试中,与比对的标准仪器记录值比较,标准偏差为0.2057μm,精度在亚微米量级。重复性实验表明,位置测试的稳定性为0.09μm(标准差),得到600倍以上细分的分辨力。

摘要：调制度测量轮廓术(MMP)是将物体的高度信息编码在投影到待测物面上的正弦条纹的调制度信息中,可以实现对物体的垂直测量,特别适合测量表面有高度剧烈变化或不连续区域的物体。探讨了基于傅里叶变换的调制度测量轮廓术在复杂面形测量中的应用,提出了调制度焦深的概念并详细分析了调制度焦深对测量的影响,以调制度焦深为基础从测量系统设计的角度提出了提高测量精度的具体措施,给出了实验系统设计方案,讨论了影响测量精度的几个实际问题及解决方案。对复杂面形和深孔物体的实测结果表明,基于傅里叶变换的调制度测量轮廓术测量复杂面形物体可以达到较高的测量精度。

摘要：针对动态孤立场景三维形貌测量难题,提出了时域傅里叶条纹分析方法,充分利用被测动态场景对多周期相移投影条纹在时间域上的调制,对携带被测面形变化信息的系列变形条纹沿时间轴作傅里叶条纹分析,提取相位进行对应的三维重建,有效保留了复杂场景的空间高频信息。为了保证相位信息准确可靠,设计了三频条纹复合的圆盘光栅,经电机带动进行旋转投影,在被测场景表面产生多周期相移条纹。该方法不在空域进行滤波操作,三频条纹解算出对应相位信息后进行时间相位展开,适用于孤立物体的测量。拍摄记录的每一帧条纹图像均能对应重建一个三维结果,适用于动态场景测量。搭建系统完成了验证实验,结果证实了本研究提出方法和系统的可行性。

摘要：随着通用计算和图形显示需求的不断增加,图形处理器(Graphics Processing Unit,GPU)在医学、科学计算、图像处理等领域得到了广泛的应用。但它在三维测量领域的应用还只是一个开始。文中基于傅里叶变换轮廓术(Fourier Transform Profilometry,FTP)和三频外差法设计了两套三维测量系统,并利用计算统一设备架构(Compute Unified Device Architecture,CUDA)方法,加速了静态或动态物体的三维重建。在三频外差测量系统中,需要利用高速数字投影模块和相机,同步触发采集小视场表面的12个变形条纹图,然后对图像数据进行处理。实验结果表明:对12幅1 360 pixel×1 024 pixel大小的图像进行相位展开运算,GPU方法比CPU方法的效率提高了2 089倍。在基于FTP方法的测量系统中,摄像机只需记录一幅变形条纹图,然后拷贝到显存中,并用CUDA编程的算法进行处理,进而重建出物体的三维面形。基于GPU的FTP方法对一幅1 024 pixel×1 280 pixel大小的图像进行计算,其计算时间比CPU方法缩短了27倍。

摘要：传统提升低照度成像质量的方法主要包括外界补光和光圈提升,通过增大物理进光量完成源信息增强,但此类方法会造成光源污染和景深缩短等问题。提出一种端到端的多光谱融合方案,在弥补传统方法缺陷的同时有效恢复低照度场景中物体颜色和细节,实现高质量计算成像。通过定制化设计深度学习网络,融合多通道光谱信息,可有效消除场景噪声。所提方法具有较高的自由度,可以根据具体应用场景需求调节通道数和网络参数,同时也能替代传统的相机模块,优化图像信号处理流程。进行详细的消融实验,结果表明,光谱融合后,相比传统基于RGB数据的方法,所提方法得到的图像质量的均方误差(MSE)和感知损失分别降低了54.43%和35.12%。所提方法将为增强现实/虚拟现实(AR/VR)、医疗成像、自动驾驶等新兴技术领域带来新的高质量成像方案。

摘要：提出了一种3个激光线结构光传感器测量系统的校准方法。该方法避免了对测量系统结构参数的繁琐标定,只需对特殊设计的模块进行一次测量就能得到系统的校准参数,从而快速有效地实现CCD像面坐标向世界空间坐标的转换。实验证明,在100mm测量范围内能获得0.05mm的空间定位精度,并能有效地抑止光源散斑噪声对激光三角法测量精度的影响。这一方法已经在多传感三维测量系统得到很好的应用。

摘要：基于结构光三角投影原理,将神经网络模型引入到物体的三维形貌测量中。BP人工神经网络用于处理变形条纹图像的强度信息,以获得对象的三维形貌信息。该方法通过获取不同高度的数据样本集来训练设计好的BP神经网络模型,直接建立条纹图案的强度分布与对象高度之间的映射关系,并完成对象的三维测量,即便在投影系统参数不确定或变形条纹质量较差状况下,也可以较好的重建。将模型训练好之后,该方法将变形条纹按照神经网络输入形式导入模型就可以直接映射到高度,大大简化了结构光三维测量的计算过程,缩短了测量时间。计算机仿真及实际实验都能重建物体的三维形貌,验证了神经网络方法的可行性。