機(jī)器視覺原理及應(yīng)用 習(xí)題及答案 宋麗梅

機(jī)器視覺原理及應(yīng)用第一章課后習(xí)題答案1.總結(jié)機(jī)器視覺發(fā)展歷史。機(jī)器視覺發(fā)展經(jīng)歷了從20世紀(jì)70年代的數(shù)字圖像處理、馬爾視覺理論框架、積木世界，20世紀(jì)80年代的圖像金字塔和尺度空間、“由X到形狀”、Snake模型、視覺相關(guān)變分優(yōu)化算法，20世紀(jì)90年代的“圖割”(graphcut)稠密立體視覺、統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法以及最新的計(jì)算攝像學(xué)、計(jì)算成像、2D/3D圖像及視頻理解、深度學(xué)習(xí)等過(guò)程。2.給出機(jī)器視覺應(yīng)用的五個(gè)具體例子。無(wú)人駕駛、機(jī)器人抓取、工業(yè)檢測(cè)、虛擬現(xiàn)實(shí)、人機(jī)交互等。3.機(jī)器視覺的目標(biāo)是什么？機(jī)器視覺是機(jī)器(通常指數(shù)字計(jì)算機(jī))對(duì)圖像進(jìn)行自動(dòng)處理并報(bào)告“圖像是什么”的過(guò)程，總的來(lái)說(shuō)是使得機(jī)器代替人進(jìn)行視覺感知。4.機(jī)器視覺的主要內(nèi)容有哪些？相機(jī)標(biāo)定與圖像形成等底層機(jī)器視覺問(wèn)題、ShapeFromX三維視覺、立體視覺、光流與運(yùn)動(dòng)分析、目標(biāo)匹配，檢測(cè)與識(shí)別、3D傳感，形狀描述、目標(biāo)跟蹤、視覺人機(jī)交互與虛擬現(xiàn)實(shí)與增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)、計(jì)算成像、圖像、視頻理解。5.敘述馬爾理論的主要內(nèi)容。Marr的理論指出視覺是一個(gè)復(fù)雜的信息加工過(guò)程。為了理解視覺中的復(fù)雜過(guò)程，首先要解決兩個(gè)問(wèn)題：第一，視覺信息的表達(dá)問(wèn)題；第二，視覺信息的加工問(wèn)題。馬爾從信息處理系統(tǒng)的角度出發(fā)，認(rèn)為對(duì)視覺系統(tǒng)的研究應(yīng)分為三個(gè)層次，即計(jì)算理論層次、表達(dá)與算法層次和硬件實(shí)現(xiàn)層次。馬爾從視覺計(jì)算理論出發(fā)，將系統(tǒng)分為自下而上的三個(gè)階段，即視覺信息從最初的原始數(shù)據(jù)（二維圖像數(shù)據(jù)）到最終對(duì)三維環(huán)境的表達(dá)經(jīng)歷了三個(gè)階段的處理。6.機(jī)器視覺與模式識(shí)別的區(qū)別是什么？二者存在多方面的區(qū)別:機(jī)器視覺通過(guò)機(jī)器代替人進(jìn)行視覺感知，機(jī)器視覺的核心問(wèn)題是從一張或多張圖像生成一個(gè)符號(hào)描述，因此需要考慮前端的成像，而模式識(shí)別的主要任務(wù)是對(duì)模式進(jìn)行分類，模式識(shí)別只需要考慮輸入的圖像。模式識(shí)別的內(nèi)容主要包分類、識(shí)別等，而機(jī)器視覺的內(nèi)容包括相機(jī)標(biāo)定、三維重建等。此外，機(jī)器視覺由兩部分組成：特征度量與基于這些特征的模式識(shí)別。機(jī)器視覺系統(tǒng)的輸入是圖像或者圖像序列，輸出是一個(gè)描述。7.機(jī)器視覺與圖像處理的區(qū)別是什么？機(jī)器視覺與圖像處理是有區(qū)別的。圖像處理的目的是使圖像經(jīng)過(guò)處理后變得更好，圖像處理系統(tǒng)的輸出仍然是一幅圖像，而機(jī)器視覺系統(tǒng)的輸出是與圖像內(nèi)容有關(guān)的信息。圖像處理可分為低級(jí)圖像處理、中級(jí)圖像處理和高級(jí)圖像處理，處理內(nèi)容包含圖像增強(qiáng)、圖像編碼、圖像壓縮、圖像復(fù)原與重構(gòu)等。8.計(jì)算機(jī)視覺與計(jì)算機(jī)圖形學(xué)之間有什么不同？計(jì)算機(jī)視覺與計(jì)算機(jī)圖形學(xué)是相互關(guān)聯(lián)而又互逆的過(guò)程。計(jì)算機(jī)圖形學(xué)的目的是真實(shí)或非真實(shí)地呈現(xiàn)一些場(chǎng)景，即通過(guò)虛擬建模等方式對(duì)得到的場(chǎng)景進(jìn)行處理，然后使用計(jì)算機(jī)進(jìn)行呈現(xiàn)；而計(jì)算機(jī)視覺是為了得到真實(shí)場(chǎng)景的信息通過(guò)采集圖像進(jìn)行處理。9.考慮到近年來(lái)的科技進(jìn)展（如人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、激光雷達(dá)與無(wú)人駕駛等），在哪些方面對(duì)馬爾理論進(jìn)行補(bǔ)充和完善？人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)等為馬爾理論的算法層次提供了豐富內(nèi)容以及相應(yīng)的補(bǔ)充，激光雷達(dá)與無(wú)人駕駛等技術(shù)及應(yīng)用對(duì)馬爾理論從計(jì)算理論層次、表達(dá)與算法層次和硬件實(shí)現(xiàn)層次提出了新的要求和挑戰(zhàn)。無(wú)人駕駛等需求進(jìn)一步體現(xiàn)了Marr理論提出的視覺是一個(gè)復(fù)雜的信息加工過(guò)程的必要性。為實(shí)現(xiàn)更可靠了的人工智能及無(wú)人駕駛，需要更深入的研究“視覺是一個(gè)復(fù)雜信息加工過(guò)程”這一課題。人工智能、無(wú)人駕駛等促進(jìn)了對(duì)馬爾理論框架進(jìn)行完善的必要性，比如在框架中加入反饋以及考慮人的因素以及人在回路的思想。10.思考計(jì)算成像對(duì)機(jī)器視覺發(fā)展帶來(lái)的影響。計(jì)算成像從更高維度上給機(jī)器視覺提供了更加豐富、完整的數(shù)據(jù)，克服了傳統(tǒng)機(jī)器視覺成像的景深小、測(cè)量距離小、信息少、速度低、約束少、維度低、功能少等問(wèn)題，可以更好的為機(jī)器視覺提供數(shù)據(jù)，幫助機(jī)器視覺系統(tǒng)看得更清、看得更遠(yuǎn)，看得更全，解決傳統(tǒng)機(jī)器視覺目前存在的挑戰(zhàn)性問(wèn)題，提升機(jī)器視覺的應(yīng)用空間和擴(kuò)展機(jī)器視覺的應(yīng)用范圍，對(duì)工業(yè)產(chǎn)品檢測(cè)、智能制造、智能機(jī)器人、虛擬現(xiàn)實(shí)、腦智能、實(shí)驗(yàn)力學(xué)、生物醫(yī)學(xué)等領(lǐng)域具有重要的影響。第二章課后習(xí)題答案1.推導(dǎo)世界坐標(biāo)系與圖像像素坐標(biāo)系之間的轉(zhuǎn)換關(guān)系答：根據(jù)各坐標(biāo)系間的轉(zhuǎn)換關(guān)系,可以得到世界坐標(biāo)系與圖像像素坐標(biāo)系的轉(zhuǎn)換關(guān)系：其中，ax=f/dx，a2.Tsai兩步標(biāo)定法與張正友標(biāo)定法的區(qū)別是什么？答：Tsai兩步法是先線性求得相機(jī)參數(shù)，之后考慮畸變因素，得到初始的參數(shù)值，通過(guò)非線性優(yōu)化得到最終的相機(jī)參數(shù)。Tsai兩步法速度較快，但僅考慮徑向畸變，當(dāng)相機(jī)畸變嚴(yán)重時(shí)，該方法不適用。張氏標(biāo)定法使用二維方格組成的標(biāo)定板進(jìn)行標(biāo)定，采集標(biāo)定板不同位姿圖片，提取圖片中角點(diǎn)像素坐標(biāo)，通過(guò)單應(yīng)矩陣計(jì)算出相機(jī)的內(nèi)外參數(shù)初始值，利用非線性最小二乘法估計(jì)畸變系數(shù)，最后使用極大似然估計(jì)法優(yōu)化參數(shù)。該方法操作簡(jiǎn)單，而且精度較高，可以滿足大部分場(chǎng)合。3.相機(jī)標(biāo)定實(shí)現(xiàn)的主要步驟是什么？答：1）打印一張棋盤格，把它貼在一個(gè)平面上，作為標(biāo)定物。

2）通過(guò)調(diào)整標(biāo)定物或攝像機(jī)的方向，為標(biāo)定物拍攝一些不同方向的照片。

3）在圖片中檢測(cè)特征點(diǎn)。

4）利用解析解估算方法計(jì)算出五個(gè)內(nèi)參和六個(gè)外參。

5）根據(jù)極大似然估計(jì)策略，設(shè)計(jì)優(yōu)化目標(biāo)并提升參數(shù)的估計(jì)精度。4.世界坐標(biāo)系與相機(jī)坐標(biāo)系之間轉(zhuǎn)換的旋轉(zhuǎn)和平移矩陣代表什么？答：旋轉(zhuǎn)平移矩陣由兩個(gè)部分組成:旋轉(zhuǎn)矩陣和平移矩陣,他們分別用來(lái)描述物體旋轉(zhuǎn)和平移的運(yùn)動(dòng)。旋轉(zhuǎn)矩陣用于描述三維坐標(biāo)系上的旋轉(zhuǎn)變換，也稱作旋轉(zhuǎn)矩形變換，它通過(guò)改變矢量的角度來(lái)描述旋轉(zhuǎn)的運(yùn)動(dòng)。平移矩陣則是空間變換矩陣中的一種，也叫作幾何變換矩陣，它用來(lái)描述坐標(biāo)系上物體移動(dòng)的情況，它沒(méi)有改變物體本身的特征，只是將物體的位置由一個(gè)坐標(biāo)系移動(dòng)到另外一個(gè)坐標(biāo)系。5.為什么要進(jìn)行機(jī)器人手眼標(biāo)定？答：在機(jī)械臂抓取時(shí)，往往需要知道抓取目標(biāo)與機(jī)械臂之間的位置關(guān)系，使用相機(jī)獲得抓取目標(biāo)的位置是有效的方法。但是單純使用相機(jī)得到的目標(biāo)點(diǎn)位置是在相機(jī)坐標(biāo)系下的位置，而抓取任務(wù)要得到的是目標(biāo)點(diǎn)與機(jī)械臂之間的位置，因此這中間需要通過(guò)一些方法獲得相機(jī)與機(jī)械臂之間的位置關(guān)系，從而實(shí)現(xiàn)目標(biāo)點(diǎn)從相機(jī)坐標(biāo)系到機(jī)械臂坐標(biāo)系的轉(zhuǎn)換。手眼標(biāo)定正是用來(lái)獲得相機(jī)與機(jī)械臂之間位置關(guān)系的一種方法。簡(jiǎn)單講，已知目標(biāo)點(diǎn)A與相機(jī)B之間的坐標(biāo)關(guān)系（相機(jī)獲得），想要得到機(jī)械臂C與目標(biāo)點(diǎn)A之間的坐標(biāo)關(guān)系，就必須得到相機(jī)B與機(jī)械臂C之間的位置關(guān)系。第三章課后習(xí)題答案1.雙目立體視覺的原理是什么？答：雙目立體視覺是機(jī)器視覺的一種重要形式，它是基于視差原理并由多幅圖像獲取物體三維幾何信息的方法。雙目立體視覺系統(tǒng)一般由雙攝像機(jī)從不同角度同時(shí)獲得被測(cè)物的兩幅數(shù)字圖像，或由單攝像機(jī)在不同時(shí)刻從不同角度獲得被測(cè)物的兩幅數(shù)字圖像，并基于視差原理恢復(fù)出物體的三維幾何信息，重建物體三維輪廓及位置。2.雙目相機(jī)標(biāo)定的目的是什么？答：圖像上每一點(diǎn)的亮度反映了空間物體表面某點(diǎn)反射光的強(qiáng)度，而該點(diǎn)在圖像上的位置則與空間物體表面相應(yīng)點(diǎn)的兒何位置有關(guān)。這些位置的相互關(guān)系由攝像機(jī)成像幾何模型來(lái)決定。該幾何模型的參數(shù)稱為攝像機(jī)參數(shù)，這些參數(shù)必須由實(shí)驗(yàn)與計(jì)算來(lái)確定，實(shí)驗(yàn)與計(jì)算的過(guò)程稱為相機(jī)標(biāo)定。3.雙目相機(jī)采集的圖像進(jìn)行校正的目的是什么？答：雙目相機(jī)的基本任務(wù)之一是從相機(jī)獲取的圖像信息出發(fā)計(jì)算三維空間中物體的幾何信息，并由此重建和識(shí)別物體，而空間物體表面某點(diǎn)的三維幾何位置與其在圖像中對(duì)應(yīng)點(diǎn)之間的相互關(guān)系是由相機(jī)成像的幾何模型決定的，這些幾何模型參數(shù)就是相機(jī)參數(shù)。在大多數(shù)條件下，這些參數(shù)必須通過(guò)實(shí)驗(yàn)與計(jì)算才能得到。無(wú)論是在圖像測(cè)量或者機(jī)器視覺應(yīng)用中，相機(jī)參數(shù)的標(biāo)定都是非常關(guān)鍵的環(huán)節(jié)，其標(biāo)定結(jié)果的精度及算法的穩(wěn)定性直接影響相機(jī)工作產(chǎn)生結(jié)果的準(zhǔn)確性。4.視差獲取的兩類方法是什么？答：視差的獲取的方法分為兩類，一類是基于窗口的局部立體匹配算法，它只需在窗口的范圍內(nèi)選擇匹配代價(jià)聚集后的最佳點(diǎn)（最佳點(diǎn)的獲取通常采用SAD或SSD算法結(jié)果取最小值）作為對(duì)應(yīng)的匹配點(diǎn)(WTA贏者通吃)。另一類是基于全局的立體匹配算法，實(shí)質(zhì)是獲得能量函數(shù)的最小值，算法先給出一個(gè)能量評(píng)價(jià)函數(shù)，然后通過(guò)優(yōu)化算法來(lái)求得能量的最小值，使能量函數(shù)最小的匹配關(guān)系即為最終的視差，同時(shí)可以獲得每個(gè)像素的視差值。5.在兩相機(jī)平行放置條件下推導(dǎo)視差與深度的關(guān)系。答：距離像面越近的點(diǎn)，它在左右相機(jī)中的視差越大，距離像面越遠(yuǎn)的點(diǎn)，它在左右相機(jī)中的視差越小。第四章課后習(xí)題答案1.條紋投影結(jié)構(gòu)光三維測(cè)量原理是什么？答：條紋投影結(jié)構(gòu)光三維測(cè)量是一種常見的三維測(cè)量方法，其主要原理基于三角測(cè)量和光學(xué)投影。下面是其基本原理的簡(jiǎn)要解釋：投影：首先，使用一個(gè)或多個(gè)光源將特定的光模式（通常是條紋）投射到待測(cè)物體上。這些光模式可以通過(guò)調(diào)制光源的亮度或使用具有特殊形狀的透鏡來(lái)生成。投影一般會(huì)在不同的角度或位置進(jìn)行。形變：被投影的光模式會(huì)受到待測(cè)物體表面的形狀和幾何變化的影響，例如表面的高低、凹凸等。這些形狀和幾何變化會(huì)導(dǎo)致光模式在物體表面上產(chǎn)生變形。捕捉：使用一個(gè)或多個(gè)相機(jī)或傳感器來(lái)捕捉被投影物體表面上的光模式的變形情況。相機(jī)需要能夠看到投影區(qū)域，并捕捉到帶有變形的光模式圖像。分析：通過(guò)對(duì)捕捉到的光模式圖像進(jìn)行分析和處理，可以獲得關(guān)于待測(cè)物體表面形狀和幾何變化的信息。這通常涉及到計(jì)算圖像中光模式的位置、形狀和運(yùn)動(dòng)信息。三角測(cè)量：最后，利用三角測(cè)量原理，通過(guò)計(jì)算來(lái)自不同投影角度或位置的光模式變形的差異，可以推斷出物體表面上各個(gè)點(diǎn)的三維坐標(biāo)。這些坐標(biāo)可以用于構(gòu)建物體的三維模型或進(jìn)行其他相關(guān)的測(cè)量分析。總體而言，條紋投影結(jié)構(gòu)光三維測(cè)量通過(guò)投影光模式到待測(cè)物體上并捕捉其變形，然后根據(jù)變形信息進(jìn)行分析和計(jì)算，得出物體表面的三維形狀和幾何信息。這種測(cè)量方法廣泛應(yīng)用于工業(yè)制造、計(jì)算機(jī)視覺、三維掃描等領(lǐng)域。2.如何理解條紋投影結(jié)構(gòu)光三維測(cè)量的相位？什么是相位提??？什么是相位展開？為什么需要相位展開？答：在條紋投影結(jié)構(gòu)光三維測(cè)量中，相位是指光模式在物體表面上的相對(duì)偏移量。理解相位對(duì)于進(jìn)行精確的三維測(cè)量非常重要。以下是對(duì)相位、相位提取和相位展開的解釋：相位：在條紋投影結(jié)構(gòu)光測(cè)量中，投影到物體表面的光模式會(huì)受到物體表面形狀的影響而發(fā)生變形。這個(gè)變形可以通過(guò)計(jì)算光模式的相位來(lái)表示。相位用來(lái)衡量光波在空間中的周期性變化或振蕩情況。相位的變化可以提供關(guān)于物體表面形狀的信息。相位提取：相位提取是指從捕捉到的光模式圖像中計(jì)算得到相位信息的過(guò)程。常見的相位提取方法包括基于頻率分析的傅里葉變換方法、基于準(zhǔn)直方向的相移法、基于空間編碼的編碼方法等。這些方法通過(guò)分析光模式的亮度或顏色分布來(lái)計(jì)算相位值。相位展開：相位展開是指將相位差異限制在一個(gè)特定的范圍內(nèi)，以便更好地表示相位的連續(xù)性。由于相位是一個(gè)周期性的量，如果直接使用提取得到的相位值，可能會(huì)出現(xiàn)相位跳變或不連續(xù)的情況。相位展開通過(guò)確定相位的絕對(duì)值，確保相位連續(xù)并反映物體表面的真實(shí)形狀。相位展開的需求：相位展開的主要目的是消除相位的不連續(xù)性，以獲得更準(zhǔn)確的三維形狀信息。相位跳變或不連續(xù)會(huì)導(dǎo)致測(cè)量誤差和形狀失真。相位展開通過(guò)將相位限制在一個(gè)連續(xù)的范圍內(nèi)，使得測(cè)量結(jié)果更加可靠和精確。需要注意的是，相位提取和相位展開是條紋投影結(jié)構(gòu)光三維測(cè)量中的關(guān)鍵步驟，用于從光模式圖像中提取并處理相位信息，以獲得物體表面的精確三維形狀。這些步驟的準(zhǔn)確性和可靠性對(duì)于測(cè)量結(jié)果的精度和穩(wěn)定性至關(guān)重要。3.描述多頻外差測(cè)量原理。答：多頻外差測(cè)量是一種基于干涉原理的光學(xué)測(cè)量方法，用于測(cè)量光學(xué)系統(tǒng)中的位移或形變。其原理可以概括如下：原理概述：多頻外差測(cè)量利用兩個(gè)或多個(gè)不同頻率的光信號(hào)進(jìn)行干涉，在干涉過(guò)程中產(chǎn)生干涉條紋。通過(guò)分析這些干涉條紋的變化，可以獲得被測(cè)物體的位移或形變信息。激光器發(fā)射多個(gè)頻率：多頻外差測(cè)量通常使用激光器作為光源。激光器會(huì)同時(shí)發(fā)射多個(gè)略微不同頻率的光信號(hào)。這些頻率之間的差異可以很小，足夠接近。光路分割和重合：從激光器發(fā)出的光信號(hào)被分割成兩個(gè)光路，分別稱為參考光路和待測(cè)光路。在參考光路中，光信號(hào)經(jīng)過(guò)衍射元件（例如光柵）分散成各個(gè)頻率分量，形成一個(gè)頻率分量的參考波。在待測(cè)光路中，光信號(hào)經(jīng)過(guò)與被測(cè)物體相互作用后，形成一個(gè)頻率分量的待測(cè)波。干涉和探測(cè)：參考波和待測(cè)波在干涉區(qū)域（例如干涉儀）內(nèi)相遇，發(fā)生干涉。干涉條紋的形成取決于參考波和待測(cè)波的相位差異，該相位差異與被測(cè)物體的位移或形變相關(guān)。探測(cè)信號(hào)提?。航?jīng)過(guò)干涉后，干涉條紋會(huì)被探測(cè)器（例如光電二極管）接收并轉(zhuǎn)換為電信號(hào)。探測(cè)信號(hào)中包含了不同頻率分量之間的相位差信息。相位差計(jì)算：通過(guò)對(duì)探測(cè)信號(hào)進(jìn)行處理和分析，可以計(jì)算出不同頻率分量之間的相位差。這個(gè)相位差與被測(cè)物體的位移或形變成正比關(guān)系。數(shù)據(jù)處理和解算：最后，通過(guò)應(yīng)用適當(dāng)?shù)乃惴ê蛿?shù)據(jù)處理技術(shù)，可以將相位差信息轉(zhuǎn)化為具體的位移或形變值。這些值可以用來(lái)構(gòu)建被測(cè)物體的圖像或進(jìn)行相關(guān)的分析和評(píng)估。多頻外差測(cè)量原理的優(yōu)點(diǎn)在于其對(duì)系統(tǒng)誤差的抵消能力較強(qiáng)，同時(shí)還可以實(shí)現(xiàn)高精度的位移測(cè)量。它常被應(yīng)用于精密制造、光學(xué)測(cè)量、生物醫(yī)學(xué)和材料科學(xué)等領(lǐng)域中需要進(jìn)行精確位移或形變測(cè)量的場(chǎng)合。第五章課后習(xí)題答案1.結(jié)構(gòu)光中心線提取方法有哪些？并討論其優(yōu)缺點(diǎn)。答：極值法。優(yōu)點(diǎn):灰度分布呈理想高斯分布時(shí)，提取效果好，速度快；缺點(diǎn):易受噪聲影響;難以滿足高斯分布。閾值法。優(yōu)點(diǎn):計(jì)算速度快，算法簡(jiǎn)單，適用于中心線位置的粗略估計(jì)；缺點(diǎn):易受噪聲影響，提取精度較差。邊緣法。優(yōu)點(diǎn):處理速度快，適用于精度要求低的大型物體測(cè)量；缺點(diǎn):存在很大誤差，要求圖像質(zhì)量好且結(jié)構(gòu)光特性較高。中心法。優(yōu)點(diǎn):適用于條紋質(zhì)量好且形狀規(guī)則的物體測(cè)量，精度高于邊緣法；缺點(diǎn):存在圖像噪點(diǎn)影響，邊緣線的提取會(huì)出現(xiàn)誤差導(dǎo)致中心法的效果不佳。細(xì)化法。優(yōu)點(diǎn):將形態(tài)學(xué)算法引入光條中心提??；缺點(diǎn):單純提取骨架導(dǎo)致精度不高，反復(fù)細(xì)化操作導(dǎo)致運(yùn)算速度降低。灰度重心法。優(yōu)點(diǎn):減少了光條灰度不均引起的誤差，運(yùn)算速度快；缺點(diǎn):易受噪聲影響，提取精度較差。方向模板法。優(yōu)點(diǎn):能夠克服白噪聲干擾，具有在一定程度上修補(bǔ)斷線的能力；缺點(diǎn):受限于有限的模板方向，紋理復(fù)雜的物面會(huì)使條紋向更多方向發(fā)生偏移。Steger算法。優(yōu)點(diǎn):精度高，穩(wěn)健性好；缺點(diǎn):運(yùn)算量巨大，效率低，無(wú)法達(dá)到實(shí)時(shí)效果，高斯核選取不當(dāng)會(huì)導(dǎo)致圖像信息失真。2.線結(jié)構(gòu)光三維重建主要步驟是什么？答：結(jié)構(gòu)光三維重建通常分為三步：1）相機(jī)標(biāo)定，標(biāo)定出相機(jī)的內(nèi)外參數(shù)；2）結(jié)構(gòu)光條紋中心的提取即激光線的提取；3）結(jié)構(gòu)光標(biāo)定即光平面的標(biāo)定；即將世界坐標(biāo)系下的三維點(diǎn)轉(zhuǎn)換為相機(jī)坐標(biāo)系下的三維點(diǎn)，通過(guò)多個(gè)相機(jī)下的三維坐標(biāo)點(diǎn)擬合出光平面，然后擬合的光平面可以用來(lái)完成三維重建。3.在雙目線結(jié)構(gòu)光測(cè)量系統(tǒng)中，線結(jié)構(gòu)光起到了什么作用？答：在雙目線結(jié)構(gòu)光測(cè)量系統(tǒng)中所使用的線結(jié)構(gòu)光只是輔助提供測(cè)量特征點(diǎn)，激光束經(jīng)柱面鏡形成光條，在掃描物體表面過(guò)程中提供方便測(cè)量的特征，且激光條的亮度高，成像之后特征點(diǎn)與背景圖像的對(duì)比度高，容易從背景圖像中提取出來(lái)，圖像處理也相對(duì)簡(jiǎn)單。4.簡(jiǎn)述外極線約束原理。答：外極線約束是雙目立體視覺測(cè)量中的一個(gè)基本約束。通過(guò)兩臺(tái)攝像機(jī)拍攝所得的兩個(gè)像面中，一個(gè)像面中的某一特征點(diǎn)在另一個(gè)像面中的匹配點(diǎn)必在該特征點(diǎn)和本像面的外極線中心所確定的外極線的共軛外極線上。5.思考線結(jié)構(gòu)光三維測(cè)量方法還有哪些具體應(yīng)用。答：（1）將線結(jié)構(gòu)光三維測(cè)量技術(shù)應(yīng)用于鐵路的實(shí)際工程背景中，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)鋼軌緊固件的重構(gòu)與定位。（2）將線結(jié)構(gòu)光與當(dāng)前無(wú)人車研究相結(jié)合，可以實(shí)現(xiàn)一種基于線結(jié)構(gòu)光的側(cè)位停車環(huán)境感知系統(tǒng)。（3）通過(guò)搭建雙目線結(jié)構(gòu)光測(cè)量平臺(tái)，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)風(fēng)力發(fā)電機(jī)中的風(fēng)電葉片的三維型面測(cè)量，以便于實(shí)現(xiàn)風(fēng)電葉片的機(jī)器人自動(dòng)化生產(chǎn)線打磨。第六章課后習(xí)題答案1、敘述飛行時(shí)間法的測(cè)量原理？答：飛行時(shí)間法（TimeofFlight，簡(jiǎn)稱TOF），通過(guò)探測(cè)光飛行時(shí)間來(lái)?yè)Q算被拍攝景物的距離。在飛行時(shí)間相機(jī)系統(tǒng)中，光速c已知，通過(guò)向被測(cè)物體連續(xù)不斷的發(fā)送給定波長(zhǎng)的紅外光脈沖，同時(shí)捕獲返回的紅外光，利用光學(xué)快門計(jì)算光脈沖的往返相位差，利用公式 d=cΔ對(duì)比飛行時(shí)間法和散斑結(jié)構(gòu)光方法的主要區(qū)別？答：飛行時(shí)間法（Time-of-Flight,TOF）和散斑結(jié)構(gòu)光方法（SpecklePatternInterferometry,SPI）是兩種用于測(cè)量物體表面或內(nèi)部特性的光學(xué)技術(shù)，它們有不同的原理和應(yīng)用領(lǐng)域，以下是它們的主要區(qū)別：①原理：飛行時(shí)間法：TOF技術(shù)基于光的飛行時(shí)間來(lái)測(cè)量物體的距離。它通過(guò)發(fā)射脈沖光束并測(cè)量光束從發(fā)射到物體表面反射回來(lái)所需的時(shí)間來(lái)確定物體的距離。TOF相機(jī)通常使用激光光源和時(shí)間測(cè)量器。散斑結(jié)構(gòu)光方法：SPI技術(shù)則基于光的干涉現(xiàn)象。它使用具有特定相位結(jié)構(gòu)的光束照射物體表面，通過(guò)觀察干涉圖案中的散斑或干涉條紋來(lái)獲取物體表面的位移或變形信息。②測(cè)量類型：飛行時(shí)間法：主要用于測(cè)量距離和深度信息，適用于三維掃描和測(cè)距應(yīng)用，如三維建模、機(jī)器人導(dǎo)航等。散斑結(jié)構(gòu)光方法：主要用于測(cè)量物體表面的微小變形或振動(dòng)，可以用于應(yīng)力分析、振動(dòng)模態(tài)分析等。③靈敏度和分辨率：飛行時(shí)間法：具有較高的測(cè)量精度和分辨率，可以測(cè)量物體的距離差異非常小的區(qū)域。散斑結(jié)構(gòu)光方法：通常對(duì)物體的微小表面變化非常敏感，但分辨率通常較低，受到光束的波長(zhǎng)和干涉角度的限制。④應(yīng)用領(lǐng)域：飛行時(shí)間法：主要應(yīng)用于工業(yè)自動(dòng)化、3D掃描、攝影測(cè)量、激光雷達(dá)等領(lǐng)域。散斑結(jié)構(gòu)光方法：主要用于材料力學(xué)、振動(dòng)分析、生物醫(yī)學(xué)成像、非接觸式表面缺陷檢測(cè)等領(lǐng)域。⑤復(fù)雜性和成本：飛行時(shí)間法：通常需要復(fù)雜的光學(xué)和電子組件，設(shè)備成本相對(duì)較高。散斑結(jié)構(gòu)光方法：相對(duì)較簡(jiǎn)單，通常使用便宜的光源和相機(jī)，設(shè)備成本較低。綜上所述，飛行時(shí)間法和散斑結(jié)構(gòu)光方法分別適用于不同的應(yīng)用領(lǐng)域，具有不同的測(cè)量原理和性能特點(diǎn)。選擇哪種方法取決于具體的測(cè)量需求和應(yīng)用場(chǎng)景。3、簡(jiǎn)述激光雷達(dá)有哪些測(cè)量方法及原理？答：按工作方式分類為脈沖法和相位法，除此還有干涉法、三角法、反饋法等。脈沖法：通過(guò)測(cè)定脈沖激光在被測(cè)目標(biāo)與激光測(cè)距系統(tǒng)往返的時(shí)間來(lái)測(cè)定被測(cè)距離；相位法：對(duì)激光強(qiáng)度進(jìn)行調(diào)制產(chǎn)生連續(xù)的調(diào)制激光，通過(guò)測(cè)量發(fā)射信號(hào)與經(jīng)目標(biāo)物反射的回波信號(hào)之間的相位差，進(jìn)而間接地得出被測(cè)距離。4、經(jīng)典視覺SLAM的結(jié)構(gòu)和主要流程？答：結(jié)構(gòu)：經(jīng)典的視覺SLAM框架主要包括傳感器信息讀取、前端視覺里程計(jì)、后端優(yōu)化、回環(huán)檢測(cè)以及建圖；主要流程：分為前端和后端。算法前端主要進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，將視覺傳感器采集到的彩色圖片數(shù)據(jù)和深度圖片數(shù)據(jù)通過(guò)特征點(diǎn)提取與匹配，估計(jì)相鄰兩幀數(shù)據(jù)之間的相對(duì)運(yùn)動(dòng)變換，再對(duì)該進(jìn)行運(yùn)動(dòng)變換的優(yōu)化，最后即可獲得優(yōu)化后的運(yùn)動(dòng)變換關(guān)系。算法的后端主要是進(jìn)行位姿優(yōu)化。三維環(huán)境地圖運(yùn)動(dòng)軌跡初始化位姿圖像特征點(diǎn)提取與匹配結(jié)束位姿優(yōu)化回環(huán)檢測(cè)后端優(yōu)化處理前端數(shù)據(jù)處理是否圖像采集結(jié)束運(yùn)動(dòng)變換估計(jì)運(yùn)動(dòng)變換優(yōu)化RGB圖像三維環(huán)境地圖運(yùn)動(dòng)軌跡初始化位姿圖像特征點(diǎn)提取與匹配結(jié)束位姿優(yōu)化回環(huán)檢測(cè)后端優(yōu)化處理前端數(shù)據(jù)處理是否圖像采集結(jié)束運(yùn)動(dòng)變換估計(jì)運(yùn)動(dòng)變換優(yōu)化RGB圖像Depth圖像開始視覺傳感器5、使用深度相機(jī)作為SLAM研究的優(yōu)點(diǎn)有哪些？答：①實(shí)時(shí)性：深度相機(jī)能夠以高幀率捕獲深度信息，因此可以提供實(shí)時(shí)或近實(shí)時(shí)的定位和地圖構(gòu)建，適用于需要快速響應(yīng)的應(yīng)用，如無(wú)人機(jī)導(dǎo)航、移動(dòng)機(jī)器人導(dǎo)航等；②精度：深度相機(jī)能夠提供高質(zhì)量的深度信息，因此可以實(shí)現(xiàn)較高的定位和地圖構(gòu)建精度。這對(duì)于需要高度準(zhǔn)確性的任務(wù)（例如室內(nèi)導(dǎo)航或精確的三維重建）非常重要；③環(huán)境適應(yīng)性：深度相機(jī)通常可以在各種光照條件下工作，包括低光或弱光環(huán)境。這使其適用于多樣化的應(yīng)用場(chǎng)景，不易受到光照變化的干擾；④非接觸性：深度相機(jī)可以在不接觸物體表面的情況下獲取深度信息，因此適用于需要避免物理接觸的任務(wù)，如醫(yī)療成像或文物保護(hù)；⑤多傳感器集成：深度相機(jī)可以與其他傳感器（如慣性測(cè)量單元、GPS等）結(jié)合使用，以提供更全面的定位和地圖構(gòu)建解決方案。這種多傳感器集成有助于提