多阶段深度学习单帧条纹投影三维测量方法

摘要：

深度学习的应用简化了数字条纹投影三维测量的过程,在传统数字条纹投影三维测量技术条纹投影、相位计算、相位展开、相位深度映射的流程中,研究者们已经成功证明了前三个环节以及整个流程结合深度神经网络的可行性.基于深度学习,PDNet (Phase to Depth Network)神经网络模型被提出,用于绝对相位到深度的映射.结合多阶段深度学习单帧条纹投影三维测量方法,通过分阶段学习方式依次获得物体的绝对相位与深度信息.实验结果表明,PDNet能较准确地测量出物体的深度信息,深度学习应用于相位深度映射步骤具有可行性.并且,相较于直接从条纹图像到三维形貌的单阶段深度学习单帧条纹投影三维测量方法,多阶段深度学习单帧条纹投影三维测量方法可以明显提升测量精度,仅需单帧条纹图像输入即可获得毫米级测量精度,且能适应具有复杂形貌物体的三维测量.

关键词：数字条纹投影、深度学习、多阶段深度学习、三维测量

所属期刊栏目：49

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金;江苏省重点研发计划

在线出版日期：2020-07-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：107-114