Метод реконструкции перекрестной сетки лазера на основе разрезания полос и грубо‑к тонкого сопоставления

Cross-grid laser reconstruction method based on stripe splitting and coarse-to-fine matching
Wei Rao, Lei Deng, Hua Liu, Min Dai, Huiming Huang, Hao Deng
2026-03-17

сопоставление от грубого к точномуреконструирование перекрёстной сетки лазераразделение штриховтрифокальный тензор (TFT)тринокулярный перекрёстный лазер (CLS)
В традиционных параллельных многополосных лазерных системах трехмерной (3D) реконструкции сопоставление центров лазерных полос (LSCP) опирается на уравнение лазерной плоскости, в результате чего точность сопоставления чувствительна к деформациям лазерной плоскости и снижается при увеличении числа полос. Кроме того, однонаправленное распределение лазерных полос (LaS) на изображении в параллельных многополосных установках увеличивает число этапов регистрации и продлевает сканирование. Для решения этих проблем предлагается триокулярный метод реконструкции перекрестной сетки лазера (CLS). Сначала путем калибровки системы оцениваются трифокальный тензор (TFT) и опорный угол для разрезания CLS. Затем с использованием нормали гессиановой матрицы и минимального направленного расстояния до границы CLS разделяют на однонаправленные LaS, после чего выполняется грубое сопоставление LSCP с учетом эпиполярной геометрии, диспаратности и пространственной согласованности. Тонкое сопоставление затем выполняется посредством переноса точек на основе TFT для определения корректного триплета совпадений из множества грубо сопоставленных кандидатов, после чего производится реконструкция с использованием левой и правой камер. Наконец, глобальная регистрация локальных облаков точек осуществляется с использованием прикрепленных к объекту круговых ретрорефлективных маркеров. Эксперименты показывают, что в системе CLS с 15 полосами коэффициент сопоставления (MRa) и коэффициент точности сопоставления (MAR) достигают 97.4561% и 99.1072% соответственно; погрешности реконструкции для двумерной (2D) плоскости и 3D-сферы меньше 0.037 мм и 0.095 мм соответственно; система работает примерно на 12 кадрах в секунду при ускорении на GPU. Предложенный метод снижает зависимость многополосных лазерных систем реконструкции от уравнения лазерной плоскости и, по нашим данным, предлагает новый подход для реконструкции по линейному лазеру.
1
Достигнута высокая производительность сопоставления в системе CLS с 15 линиями: коэффициент сопоставления (MRa) = 97.4561% и точность сопоставления (MAR) = 99.1072%.
2
Показана точность реконструкции с погрешностями менее 0.037 мм для 2D-плоскости и менее 0.095 мм для 3D-сферы; система работает примерно с 12 кадрами в секунду с ускорением на GPU.
3
Разработан конвейер грубого-до-тонкого сопоставления: грубое сопоставление с учетом эпиполярной геометрии, диспаратности и пространственной согласованности; тонкое сопоставление через перенос точек на основе трифокального тензора для выбора корректных триплетов.
4
Глобальная регистрация локальных облаков точек выполняется с помощью круговых ретроотражающих маркеров, прикрепленных к объекту, что обеспечивает реконструкцию всей сцены.
5
Введено разделение CLS с использованием оцененного трифокального тензора и опорного угла, а также нормали матрицы Гессе и минимального направленного расстояния границы для преобразования перекрестных линий в однонаправленные лазерные полосы.
6
Предложен триокулярный метод реконструкции перекрестной сетки лазера (CLS), устраняющий зависимость многолинейной лазерной 3D-реконструкции от уравнения лазерной плоскости.

Тринокулярная система пересекающейся сетки лазера (CLS) для 3D-реконструкции и получаемые ею лазерные полосы/облака точек

Методика разделения полос и грубо-точной последовательной стыковки (включая оценку трифокального тензора, ограничения эпиполярности/диспаратности/пространственной согласованности, разделение на основе гессиана и перенос точек по TFT) для повышения точности и скорости сопоставления центров лазерных полос, регистрации и 3D-реконструкции

Publication Details
Publication Date
2026-03-17
Journal
Publisher
ISSN
Cited by
0
Access Type
Author Information
Authors
Wei Rao
Lei Deng
Hua Liu
Min Dai
Huiming Huang
Hao Deng
Explore further
Open the scid.ai AI chat with a ready-made request: it will find papers on a similar topic and help build a literature review.
Find similar papers in the chat
Make a presentation
100%