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基于同心圆阵列的结构光主动视觉系统标定算法
标题：基于同心圆阵列的结构光主动视觉系统标定算法
摘要：
随着计算机视觉和深度学习技术的迅猛发展，结构光主动视觉系统在三维重建、位姿估计等领域得到了广泛的应用。该系统通常通过同心圆阵列产生结构光，利用相机识别和计算得到目标物体的三维信息。然而，由于相机和投影仪的固有误差以及外界环境的干扰，系统标定成为了影响结构光主动视觉系统精度的重要因素。针对这一问题，本文提出了基于同心圆阵列的结构光主动视觉系统标定算法，利用同心圆阵列的特点，通过对特征点的提取和匹配来实现系统的精准标定。
1.引言
结构光主动视觉系统是一种通过结构光和相机相互配合实现三维重建的技术。该系统利用投影仪将结构光投射到目标物体上，相机拍摄投影后的图像，并通过图像处理和计算得到目标物体的三维信息。然而，由于系统本身的固有误差以及外界干扰，系统标定成为了提高系统精度的重要任务。
2.相关工作
目前，已有很多结构光主动视觉系统标定算法被提出。其中一种常用的方法是基于特征点提取和匹配。通过对同心圆阵列的特征点进行提取和匹配，可以计算相机和投影仪的相对位置关系，从而实现系统的精准标定。
3.同心圆阵列的特点
同心圆阵列是结构光主动视觉系统中常用的投影模式之一。其特点在于同心圆的形状和等径线与相机的坐标轴平行。
4.同心圆特征点提取
本文采用基于角点特征的算法对同心圆阵列进行特征点提取。通过检测同心圆上的角点，可以提取出完整的同心圆特征点，并利用图像处理的方法提高特征点的质量。
5.同心圆特征点匹配
本文提出了一种基于描述子匹配的算法，通过对同心圆特征点的描述子进行计算和匹配，得到相机和投影仪的相对位置关系。同时，在匹配过程中考虑了误匹配的情况，通过剔除误匹配点来提高匹配的精度。
6.系统标定和误差校正
通过计算相机和投影仪的相对位置关系，可以得到系统的标定结果。同时，本文提出了一种误差校正的方法，通过对系统的误差进行建模和校正，提高系统的精度。
7.实验结果与分析
本文设计了一系列实验来验证所提出的算法的可行性和有效性。实验结果表明，所提出的算法可以实现同心圆阵列的精准标定，并提高结构光主动视觉系统的测量精度。
8.结论与展望
本文提出了基于同心圆阵列的结构光主动视觉系统标定算法，通过同心圆特征点提取和匹配实现了系统的精准标定。实验结果表明，所提出的算法在实际应用中具有很好的效果。然而，还有一些问题有待解决，比如对非理想环境下的干扰进行处理等，这将是未来研究的方向之一。
关键词：结构光主动视觉系统、同心圆阵列、特征点提取、特征点匹配、系统标定、误差校正