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基于结构光的颅骨部位三维重建方法研究

作　者: 郭富强
导　师: 卢韶芳
学　校: 吉林大学
专　业: 模式识别与智能系统
关键词: 增强现实 结构光 条纹中心线 三维重建 网格细分
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
下　载: 82次
引　用: 1次
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内容摘要


在医疗机器人辅助外科手术中,增强现实技术对于提高医生的有限视觉具有十分重要的意义,其中三维重建是生成虚拟物体的关键。本文的研究对象为颅骨模型,由于颅骨部位血管比较多,神经比较丰富,采用编码结构光获取数据,先投射一组竖直条纹,再投射一组与其正交的条纹,利用两部摄像机获取调制图像,根据双目立体视觉原理,实现空间点的重建。结构光编码方法有多种,本文采用格雷码结合线移法,可以将数据的采集密度提高一倍。格雷码条纹包含信息的是其边缘,本文采用Canny算子提取它的边缘线。线移条纹是利用其中心线进行定位,本文提出了一种新的提取算法,精度可达到亚像素。对每个摄像机采集的两组正交图像进行同样处理,叠加其边缘线与中心线,把交叉点作为特征点。根据格雷码线移法的解码原理,可实现特征点的粗略匹配,采用极线匹配策略对特征点进行准确配准,可求出相应的特征点对。在三维重建过程中,摄像机的标定精度直接影响重建的效果。本文中采用同心圆标定板计算摄像机的尺度因子,结合三镜头变焦法求解像平面的主点坐标,采用最小二乘法求解摄像机的投影矩阵。利用双目立体视觉技术,就可以得到图像特征点对所对应的空间坐标。对所有的特征点进行同样的处理,就可以得到特征点云。利用点云数据进行三维重建,目前主要是基于Delaunay三角剖分的方法,本文采用Joe方法对点云进行三角剖分,形成初始三角网格。在此基础上,采用Loop细分方法对初始网格进行网格细分。Loop细分是一分为四的面分裂模式,只生成顶点控制点与边点控制点,在规则网格处是二阶连续的,在边界网格处可以达到一阶光滑。本文在上述理论指导下,进行了实验研究,投射六级格雷码结构光与四幅线移条纹,然后再投射一组与其正交的结构光条纹。对图像进行处理后,得到的格雷码边缘线与条纹中心线,清晰可辨,达到亚像素精度。颅骨部位的重建效果也比较理想,细分后的效果比较明显,重建的曲面比较柔和,光顺性也较好。

全文目录


摘要  4-5
Abstract  5-10
第1章 绪论  10-20
  1.1 课题提出与研究意义  10-11
  1.2 增强现实的研究现状  11-15
    1.2.1 国外研究现状  11-13
    1.2.2 国内研究状况  13-15
  1.3 基于结构光的三维重建研究现状  15-18
    1.3.1 国外研究现状  16-17
    1.3.2 国内研究现状  17-18
  1.4 存在的主要问题  18
  1.5 本文主要研究内容  18-20
第2章 基于编码结构光的三维重建模型建立  20-37
  2.1 常用投影图像编码策略  20-25
    2.1.1 时间编码策略  20-22
    2.1.2 空间编码策略  22-24
    2.1.3 直接编码策略  24-25
  2.2 基于格雷码+线移条纹的编码策略  25-28
    2.2.1 格雷码编码  25-28
    2.2.2 线移法  28
  2.3 基于结构光的三维重建模型  28-36
    2.3.1 三维重建的系统组成  29-30
    2.3.2 三维重建模型的建立  30-34
    2.3.3 空间点重建  34-36
  2.4 本章内容小结  36-37
第3章 提取特征点的图像处理方法研究  37-48
  3.1 调制图像处理  37-40
    3.1.1 调制图像剪切  37-38
    3.1.2 调制图像增强  38-39
    3.1.3 调制图像滤波  39-40
  3.2 格雷码条纹边缘提取  40-43
  3.3 线移条纹中心线提取  43-46
    3.3.1 条纹中心线粗略提取  44-45
    3.3.2 条纹中心线精确提取  45-46
  3.4 特征点提取  46-47
  3.5 本章小结  47-48
第4章 三维重建方法研究  48-57
  4.1 三角化方法  48-52
    4.1.1 基于Delaunay 的三角化方法  48-51
    4.1.2 增量扩散法  51-52
    4.1.3 三角网格的优化  52
  4.2 三角网格的细分  52-54
    4.2.1 细分理论基础  53
    4.2.2 细分模式分类  53-54
  4.3 细分模式  54-56
  4.4 本章小结  56-57
第5章 实验研究  57-66
  5.1 系统组成  57-60
    5.1.1 硬件组成  57-58
    5.1.2 软件流程  58-60
  5.2 实验数据与结果  60-65
  5.3 本章小结  65-66
第6章 全文总结与展望  66-68
  6.1 全文总结  66
  6.2 展望  66-68
参考文献  68-72
作者简介及科研成果  72-73
致谢  73

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理（信息加工） > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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