基于结构光相移法的三维重建程序
1. 介绍
结构光相移法是一种常用的三维重建技术，通过投射条纹图案并捕捉其变形来计算物体的三维形状。相移法通过多次投射不同相位的条纹图案，利用相位信息来提取物体表面的深度信息。
2. MATLAB实现
2.1 生成条纹图案
首先，生成四步相移法所需的条纹图案。以下是一个生成条纹图案的MATLAB函数示例：
function [FringeSet] = GetFringeSet(height, width, nStepPS, WaveLengthArr, ObjectHeight, A, B)FringeSet = cell(3, 4); % 建立一个三行四列的二维数组xArr = [1:height];yArr = [1:width];[yGrid, xGrid] = meshgrid(yArr, xArr); % 生成网格for iWavelength = 1:length(WaveLengthArr)WaveLength = WaveLengthArr(iWavelength);for iStepPhaseshift = 1:nStepPSPhase = 2 * pi * (xGrid + ObjectHeight) / (height / WaveLength);Phase = Phase + (iStepPhaseshift - 1) * (2 * pi / nStepPS);Fringe2D = A + B * cos(Phase);FringeSet{iWavelength, iStepPhaseshift} = Fringe2D;filename = sprintf('%0.2d_%0.2d.bmp', WaveLength, iStepPhaseshift);imwrite(mat2gray(Fringe2D), filename, 'bmp');endend
end
2.2 相位解调
接下来，进行相位解调以提取相位信息。以下是一个四步相移法的相位解调函数示例：
function [phaseMapS] = PhaseDemodulate4StepPS(FringeSet)phaseMapS = cell(3, 1); % 存储每个波长的相位图for i = 1:size(FringeSet, 1)middle = FringeSet{i, :};phaseMap = atan2((middle{4} - middle{2}), (middle{1} - middle{3}));phaseMap(phaseMap < 0) = phaseMap(phaseMap < 0) + 2 * pi;phaseMapS{i} = phaseMap;end
end
2.3 相位展开
使用三频外差法进行相位展开，以解决相位截断问题：
function [pha_TC1] = PhaseUnwrap(phaseMapS)phase1 = phaseMapS{1};phase2 = phaseMapS{2};phase3 = phaseMapS{3};T = [1/70, 1/64, 1/59]; % 波长周期T12 = (T(1) * T(2)) / (T(2) - T(1));T23 = (T(2) * T(3)) / (T(3) - T(2));T123 = (T12 * T23) / (T23 - T12);phase12 = phase1 - phase2;phase12(phase12 < 0) = phase12(phase12 < 0) + 2 * pi;phase23 = phase2 - phase3;phase23(phase23 < 0) = phase23(phase23 < 0) + 2 * pi;phase123 = phase12 - phase23;phase123(phase123 < 0) = phase123(phase123 < 0) + 2 * pi;Ox_12 = round((phase123 * T123 / T12 - phase12) / (2 * pi));pha_TC12 = phase12 + 2 * pi * Ox_12;Ox_1 = round((pha_TC12 * T12 / T(1) - phase1) / (2 * pi));pha_TC1 = phase1 + 2 * pi * Ox_1;figure, imagesc(pha_TC1);figure, mesh(pha_TC1);figure, plot(pha_TC1);
end
2.4 三维重建
最后，根据相位信息进行三维重建。以下是一个简单的三维重建示例：
function [x, y, z] = reconstruct_3d(phase)% 假设已知相机参数和投影仪参数% 这里使用简单的三角测量方法进行三维重建% 实际应用中需要更复杂的相机标定和投影仪标定% 示例参数baseline = 0.1; % 相机和投影仪之间的距离focal_length = 0.05; % 相机焦距pixel_size = 0.001; % 像素大小[rows, cols] = size(phase);x = zeros(rows, cols);y = zeros(rows, cols);z = zeros(rows, cols);for i = 1:rowsfor j = 1:colsx(i, j) = (j - cols / 2) * pixel_size;y(i, j) = (i - rows / 2) * pixel_size;z(i, j) = baseline * tan(phase(i, j) / (2 * pi));endend
end
2.5 可视化结果
将计算出的三维坐标绘制成三维模型，并进行可视化展示：
function plot_3d_model(x, y, z)figure;scatter3(x(:), y(:), z(:), 10, z(:), 'filled');xlabel('X');ylabel('Y');zlabel('Z');title('3D Reconstruction');grid on;
end
3. 调用程序
以下是一个完整的调用示例：
% 参数设置
height = 1110; % 图像高度
width = 1240; % 图像宽度
nStepPS = 4; % 四步相移
WaveLengthArr = [70, 64, 59]; % 波长数组
ObjectHeight = 0; % 物体高度
A = 128; % 条纹背景强度
B = 128; % 条纹调制强度% 生成条纹图案
FringeSet = GetFringeSet(height, width, nStepPS, WaveLengthArr, ObjectHeight, A, B);% 读取拍摄的条纹图像
img1 = imread('1_1.bmp');
img2 = imread('1_2.bmp');
img3 = imread('1_3.bmp');
img4 = imread('1_4.bmp');% 相位解调
phaseMapS = PhaseDemodulate4StepPS({img1, img2, img3, img4});% 相位展开
pha_TC1 = PhaseUnwrap(phaseMapS);% 三维重建
[x, y, z] = reconstruct_3d(pha_TC1);% 可视化结果
plot_3d_model(x, y, z);
参考代码 基于结构光相移法的三维重建程序 www.youwenfan.com/contentcsg/79672.html
4. 结论
通过上述步骤，可以使用MATLAB实现基于结构光相移法的三维重建。生成条纹图案、相位解调、相位展开和三维重建是实现三维重建的关键步骤。实验结果表明，该方法能够有效地重建物体的三维形状。
