De alta resolución, de alta velocidad, tridimensional de imágenes de vídeo con técnicas de proyección digital de Fringe

El objetivo general de este procedimiento es capturar vídeo 3D de alta resolución a velocidad en tiempo real o superior. Esto se logra proyectando primero imágenes de patrón de franjas sinusoidales en el sujeto a alta velocidad utilizando un proyector de procesamiento de luz digital. Se proyectan tres patrones de codeudor desplazados en secuencia para lograr una alta precisión.

Se utiliza una cámara para capturar estas imágenes desde otro ángulo de visión. El segundo paso es calcular la fase ajustada a partir de cada conjunto de tres imágenes de patrón de franjas. Esto se logra utilizando la función de tangente de arco y los valores de intensidad de la imagen.

A continuación, se desenvuelven las fases para eliminar las dos discontinuidades pi que resultan de la función tangente del arco. El paso final es recuperar la profundidad de la fase desenvuelta del sujeto. Esta es la diferencia entre los mapas de fase no envueltos del sujeto y el plano de calibración adecuadamente escalado y traducido por las constantes encontradas usando un objeto de referencia.

En última instancia, los marcos de datos resultantes se pueden mostrar mediante software gráfico. La principal ventaja de esta técnica sobre otros métodos existentes como el escaneo láser, es que es capaz tanto de alta resolución como de alta velocidad. Debido a que los patrones sinusoidales conocidos se proyectan en el sujeto, se puede recuperar un punto de datos 3D para cada píxel de la cámara utilizada con una cámara de 5 76 por 5 76.

Podemos recuperar más de 300.000 puntos de datos 3D por fotograma. Aunque este método tiene aplicaciones médicas potenciales, como la captura de la formación de expresiones faciales o la superficie de latido de un corazón, también se puede aplicar a muchas otras áreas de estudio. Permite la captura de movimiento facial de alta resolución para su uso en películas y videojuegos, o un método mejorado de videoconferencia.

También podría utilizarse para detectar defectos en un entorno de fabricación. La demostración visual de este método es fundamental como calibración. Los pasos de procesamiento son difíciles de aprender debido a la edad visual del sistema y sus mediciones.

La forma más sencilla y fácil de detectar problemas es con un examen visual entrenado. El primer paso es generar los patrones de flecos que se proyectarán. Estos se preparan de antemano utilizando un entorno de programación de imágenes aquí, matlab.

Este video se centrará en el uso de patrones binarios. Para producir un patrón binario desenfocado, utilice una técnica de tramado para generar patrones sinusoidales utilizando solo píxeles de color negro puro y blanco puro. Haga tres imágenes del patrón desplazado en fase entre sí por dos pi sobre tres, según lo requerido por el algoritmo de cambio de fase de tres pasos.

En esta demostración, se producen dos conjuntos adicionales de tres para la técnica multifrecuencia, que puede capturar cambios más bruscos en profundidad. A continuación, seleccione un proyector de procesamiento de luz digital de alta velocidad con una configuración monocromática. Facilite el software proporcionado con el proyector para cargar las imágenes para el cambio de fase.

Ahora, elija una cámara C, CD o COS en blanco y negro con la velocidad de captura correcta para el sistema. Tenga en cuenta que la cámara deberá capturar todo el conjunto de imágenes marginales de cada fotograma de vídeo para encontrar la distancia a la que se debe colocar el proyector del objeto. Mueva el proyector en relación con una superficie plana grande cuando la extensión vertical y horizontal de la imagen sea ligeramente mayor que el objeto que se va a estudiar.

Mida la distancia del proyector a la pared. Utilice el campo de visión deseado a esta distancia y el tamaño del sensor de la cámara para encontrar la distancia focal del objetivo. El último paso de configuración es determinar la separación angular entre el proyector y la cámara en un gran ángulo entre estos componentes.

La triangulación entre puntos de características es obvia, pero más características se pierden en la sombra. En un ángulo pequeño, la triangulación se vuelve difícil aumentando el ruido en los resultados. Por lo general, de 10 a 15 grados es un buen compromiso.

Es mejor realizar la calibración justo antes de la captura de datos. Para un sistema de desenfoque binario, desenfoque la lente de proyección hasta que los patrones en el plano de imagen se asemejen a sinusoides de alta calidad. Esto puede requerir un proceso iterativo de examen de los datos de prueba y ajuste de la lente.

Si los flecos se difuminan, el proyector está demasiado desenfocado. Si hay puntos visibles dentro del patrón, el proyector está demasiado enfocado. Ahora, coloque una pizarra plana en los campos de visión tanto de la cámara como del proyector.

Proyecte la primera de las imágenes de flecos en la pizarra. A continuación, captúralo con el proyecto de cámara y graba el resto de las imágenes marginales. De la misma manera, guarde estas imágenes marginales para el paso de procesamiento de datos, etiquetándolas como el plano de calibración.

A continuación, coloque un objeto de dimensiones conocidas en el campo de visión del sistema. En este caso, se utiliza un cubo de espuma rígida cubierto con cuadrados de espuma adhesiva difusa. Proyecte la misma serie de imágenes marginales en el cubo.

Capturando cada uno con la cámara. Guarde las imágenes capturadas para el paso de procesamiento, etiquetándolas como cubo de calibración. Para recopilar datos.

Coloque el sujeto en el plano focal de la cámara, proyecte imágenes marginales sobre el sujeto y captúrelas. Por lo general, se requiere alta velocidad para la captura de movimiento correcta a alta velocidad. El ojo humano solo puede ver los flecos.

En la interferencia temporal. Utilice las imágenes capturadas para ayudar con los ajustes de la apertura de la cámara. Para optimizar el nivel de luz, las imágenes marginales deben ser lo más brillantes posible, pero no saturadas.

El siguiente paso es el posprocesamiento de los datos. En el algoritmo de cambio de fase de tres pasos, la fase es el argumento de la función de signo conjunto que determina la posición de un punto dentro del patrón sinusoidal. Se ha implementado un algoritmo para determinar esta fase en cada punto de las imágenes marginales, esta fase envuelta calculada está en el intervalo.

PI negativo a PI aplique este algoritmo al plano y al cubo de calibración y a los datos del sujeto. A continuación, desenvuelva los mapas de fase utilizando otro algoritmo para sumar o restar dos pi en los saltos de fase En la técnica multifrecuencia, los mapas de fase envueltos para cada frecuencia se combinan para producir un único mapa de fase sin envolver, en este punto, es importante volver a visitar el paso de calibración. Tome una sección transversal horizontal desde el centro del mapa de fases del plano de calibración.

Elimine su perfil masivo para obtener una estimación de error de fase. Si el patrón proyectado estaba demasiado enfocado, el error será grande. Ajuste la lente del proyector según sea necesario para obtener un error dentro del rango.

Menos 0,1 a 0,1 radianes. A continuación, un tercer algoritmo calcula la profundidad del cubo de calibración. Esta es la diferencia entre el cubo de calibración y los mapas de fase del plano de referencia.

A partir de esto, se determina un factor de escala. La profundidad del sujeto se encuentra restando el mapa de fase del plano de referencia del del sujeto y aplicando el factor de escala. Los datos ahora se pueden guardar para su visualización en MATLAB u otro software gráfico 3D.

La técnica permite obtener imágenes tridimensionales en tiempo real a alta velocidad de un rostro humano a una resolución lo suficientemente alta como para revelar detalles finos. El conjunto de tres imágenes de la izquierda es la cara completa que se muestra en 2D, textura, superposición, sombreado e iluminación y modos de marco de alambre. En el centro hay un primer plano de la zona de la nariz.

Tenga en cuenta que la densidad de puntos a la derecha es una vista en primer plano de la región alrededor del ojo. Estas imágenes se produjeron utilizando patrones de franjas sinusoidales. Aquí se muestra un video en 3D de la formación de una sonrisa.

El video fue capturado a 60 hercios con una resolución de 640 por 480, se utilizaron patrones de franjas sinusoidales. Es posible hacer video 3D en vivo, captura, procesamiento y renderizado. En este vídeo, las mediciones 3D se muestran a 30 hercios en la pantalla del ordenador.

Como último ejemplo de las capacidades de este método, este muestra la imagen de video en 3D de un corazón de conejo vivo. Usando el desenfoque binario, la frecuencia cardíaca fue de aproximadamente 200 latidos por minuto. La tasa de captura 3D fue de 166 hercios con una resolución de 576 por 576.

Era necesaria una alta velocidad para evitar artefactos de movimiento. Una vez dominada la calibración, la captura y el procesamiento de datos se pueden realizar en pocas horas si se realizan correctamente. Con el software de procesamiento diseñado para la velocidad, muchos, muchos resultados del procesador se pueden mostrar en la pantalla de la computadora en tiempo real después de su desarrollo.

Esta técnica allanó el camino para que los investigadores en el campo de la mecánica de la superficie cardíaca investigaran la geometría dinámica de la superficie de un corazón de conejo latiendo utilizando datos de video 3D de alta resolución. Después de ver este video, debe tener una comprensión básica de cómo diseñar y operar un sistema de video 3D de alta resolución y alta velocidad. En particular, debe estar familiarizado con los conceptos detrás de la proyección digital de franjas con los patrones binarios enfocados y el método de calibración del plano de referencia.

También debería ser capaz de reconocer la diferencia entre los buenos y los malos mapas de fase desenvueltos.