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Deep diffusion model-based dual structured light for large-format complex surface imaging
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AI
DOI：10.1088/1361-6501/ae4253.png)
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摘要
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基于相位调制的结构光技术因其高精度而在三维（3D）地形测量中得到了广泛应用。然而，典型的单投影仪-相机配置在重建大尺寸复杂物体时面临盲区、测量范围有限和速度慢等挑战。为解决这些局限性，我们提出了一种基于生成式扩散模型的双头结构光原型系统。该系统由两个同步的投影仪-相机单元组成，具有最小重叠区域以融合3D数据。扩散模型框架解决了重叠区域中的条纹图案混叠问题，使双头系统能够高精度地捕捉表面。我们通过两个实验验证了所提出的方法：一个关注条纹图案恢复，另一个关注3D重建。结果表明，该方法实现了高质量的条纹图案恢复，峰值信噪比最高达45.80 dB，3D重建精度最高达8 µm。
Keyword:
structured light
3D reconstruction
diffusion model
dual-head system
fringe pattern recovery
期刊
IF:
3.4
论文数:
2.7K
被引数:
2.3W
机构
引用论文
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