Imagerie vidéo tridimensionnelle haute résolution et haute vitesse avec techniques de projection numérique de franges

Cette vidéo décrit les principes fondamentaux des techniques de projection numérique de franges, qui fournissent des mesures 3D denses de surfaces changeantes dynamiquement. Elle démontre également la conception et le fonctionnement d’un système de défocalisation binaire à grande vitesse basé sur ces techniques.

L’objectif global de cette procédure est de capturer des vidéos 3D haute résolution à une vitesse supérieure ou égale à celle du temps réel. Pour ce faire, il faut d’abord projeter des images de motifs de franges sinusoïdales sur le sujet à grande vitesse à l’aide d’un projecteur numérique à traitement de la lumière. Trois modèles de cosignature décalés sont projetés en séquence pour obtenir une grande précision.

Une caméra est utilisée pour capturer ces images sous un autre angle de vue. La deuxième étape consiste à calculer la phase enveloppée à partir de chaque ensemble de trois images de motif de franges. Ceci est accompli en utilisant la fonction tangente d’arc et les valeurs d’intensité de l’image.

Ensuite, les phases se sont déroulées pour supprimer les deux discontinuités pi qui résultent de la fonction tangente de l’arc. La dernière étape consiste à retrouver la profondeur de la phase déballée du sujet. Il s’agit de la différence entre les cartes de phase non enveloppées du sujet et le plan d’étalonnage correctement mis à l’échelle et traduit par des constantes trouvées à l’aide d’un objet de référence.

En fin de compte, les trames de données résultantes peuvent être affichées à l’aide d’un logiciel graphique. Le principal avantage de cette technique par rapport à d’autres méthodes existantes comme le balayage laser, est qu’elle est capable à la fois d’une résolution élevée et d’une vitesse élevée. Étant donné que des motifs sinusoïdaux connus sont projetés sur le sujet, un point de données 3D peut être récupéré pour chaque pixel de la caméra utilisée avec une caméra 5 76 par 5 76.

Nous pouvons récupérer plus de 300 000 points de données 3D par image. Bien que cette méthode ait des applications médicales potentielles telles que la capture de la formation des expressions faciales ou de la surface de battement d’un cœur, elle peut également être appliquée à de nombreux autres domaines d’étude. Il permet une capture de mouvement faciale haute résolution pour une utilisation dans les films et les jeux vidéo, ou une méthode améliorée de vidéoconférence.

Il pourrait également être utilisé pour détecter des défauts dans un environnement de fabrication. La démonstration visuelle de cette méthode est essentielle pour l’étalonnage. Les étapes de traitement sont difficiles à apprendre en raison de l’âge visuel du système et de ses mesures.

La façon la plus simple et la plus facile de détecter les problèmes est de procéder à un examen visuel qualifié. La première étape consiste à générer les motifs de franges qui seront projetés. Ceux-ci sont préparés à l’avance à l’aide d’un environnement de programmation d’images ici, matlab.

Cette vidéo se concentrera sur l’utilisation de motifs binaires. Pour produire un motif binaire défocalisé, utilisez une technique de tramage pour générer des motifs sinusoïdaux en utilisant uniquement des pixels noirs purs et des pixels blancs purs. Faites trois images du motif décalé en phase l’un par rapport à l’autre de deux pi sur trois, comme demandé par l’algorithme de déphasage en trois étapes.

Dans cette démonstration, deux séries supplémentaires de trois sont produites pour la technique multifréquence, qui peut capturer des changements de profondeur plus nets. Ensuite, sélectionnez un projecteur de traitement de la lumière numérique à grande vitesse avec un réglage monochromatique. Facilitez le logiciel fourni avec le projecteur pour télécharger les images pour le déphasage.

Maintenant, choisissez un appareil photo C, CD ou COS noir et blanc avec le taux de capture correct pour le système. Gardez à l’esprit que la caméra devra capturer l’ensemble des images de franges pour chaque image vidéo afin de trouver la distance à laquelle le projecteur doit être placé par rapport à l’objet. Déplacez le projecteur par rapport à une grande surface plane lorsque l’étendue verticale et horizontale de l’image est légèrement plus grande que celle de l’objet à étudier.

Mesurez la distance entre le projecteur et le mur. Utilisez le champ de vision souhaité à cette distance et la taille du capteur de l’appareil photo pour trouver la distance focale de l’objectif. La dernière étape de configuration consiste à déterminer la séparation angulaire entre le projecteur et la caméra à un grand angle entre ces composants.

La triangulation entre les points de caractéristique est évidente, mais d’autres caractéristiques se perdent dans l’ombre. À un petit angle, la triangulation devient difficile, ce qui augmente le bruit dans les résultats. En règle générale, 10 à 15 degrés sont un bon compromis.

Il est préférable d’effectuer l’étalonnage juste avant la capture des données. Pour un système de défocalisation binaire, défocalisez l’objectif de projection jusqu’à ce que les motifs dans le plan d’imagerie ressemblent à des sinusoïdes de haute qualité. Cela peut nécessiter un processus itératif d’examen des données de test et d’ajustement de l’objectif.

Si les franges s’estompent, le projecteur est trop flou. Si des points sont visibles dans le motif, le projecteur est trop focalisé. Maintenant, placez un tableau blanc plat dans les champs de vision de la caméra et du projecteur.

Projetez la première des images de franges sur le tableau. Ensuite, capturez-le avec le projet de caméra et enregistrez les images de franges restantes. De la même manière, enregistrez ces images de franges pour l’étape de traitement des données, en les étiquetant comme plan de calibration.

Placez ensuite un objet de dimensions connues dans le champ de vision du système. Ici, un cube de mousse rigide recouvert de carrés de mousse adhésive diffuse est utilisé. Projetez la même série d’images à franges sur le cube.

Capturer chacun avec l’appareil photo. Enregistrez les images capturées pour l’étape de traitement, en les étiquetant comme cube d’étalonnage. Pour collecter des données.

Positionnez le sujet sur le plan focal de l’appareil photo, projetez des images en franges sur le sujet et capturez-les. Une vitesse élevée est généralement nécessaire pour une capture de mouvement correcte à grande vitesse. L’œil humain ne peut voir que les franges.

En interférence temporelle. Utilisez les images capturées pour faciliter les réglages de l’ouverture de l’appareil photo. Pour optimiser le niveau de lumière, les images de franges doivent être aussi lumineuses que possible, mais pas saturées.

L’étape suivante est le post-traitement des données. Dans l’algorithme de déphasage en trois étapes, la phase est l’argument de la fonction cosigne qui détermine la position d’un point dans le motif sinusoïdal. Un algorithme a été implémenté pour déterminer cette phase en chaque point à partir des images de frange, cette phase enveloppée calculée est dans l’intervalle.

Appliquez cet algorithme au plan et au cube d’étalonnage ainsi qu’aux données du sujet. Ensuite, dépliez les cartes de phase à l’aide d’un autre algorithme pour ajouter ou soustraire deux pi aux sauts de phase Dans la technique multifréquence, les cartes de phase enveloppées pour chaque fréquence sont combinées pour produire une seule carte de phase non encapsulée, à ce stade, il est important de revoir l’étape d’étalonnage. Prenez une coupe horizontale à partir du centre de la carte de phase du plan d’étalonnage.

Supprimez son profil en bloc pour obtenir une estimation de l’erreur de phase. Si le motif projeté était trop focalisé, l’erreur sera importante. Ajustez l’objectif du projecteur si nécessaire pour obtenir une erreur dans la plage.

Moins 0,1 à 0,1 radians. Ensuite, un troisième algorithme calcule la profondeur du cube d’étalonnage. C’est la différence entre le cube d’étalonnage et les cartes de phase du plan de référence.

À partir de là, un facteur d’échelle est déterminé. La profondeur du sujet est déterminée en soustrayant la carte de phase du plan de référence de celle du sujet et en appliquant le facteur d’échelle. Les données peuvent désormais être enregistrées pour être visualisées dans MATLAB ou un autre logiciel graphique 3D.

La technique permet d’obtenir une imagerie tridimensionnelle en temps réel à grande vitesse d’un visage humain à une résolution suffisamment élevée pour révéler des détails fins. L’ensemble de trois images sur la gauche est le visage complet affiché en modes 2D, texture, superposition, ombrage, éclairage et cadre filaire. Au centre se trouve une vue en gros plan de la zone du nez.

Notez que la densité des points à droite est une vue rapprochée de la région autour de l’œil. Ces images ont été produites à l’aide de motifs de franges sinusoïdales. Voici une vidéo 3D de la formation d’un sourire.

La vidéo a été capturée à 60 hertz avec une résolution de 640 par 480 motifs de franges sinusoïdales ont été utilisés. Il est possible de faire de la vidéo 3D en direct, de la capture, du traitement et du rendu. Dans cette vidéo, les mesures 3D sont affichées à 30 hertz sur l’écran de l’ordinateur.

Comme dernier exemple des capacités de cette méthode, il s’agit de l’imagerie vidéo 3D d’un cœur de lapin vivant. En utilisant la défocalisation binaire, la fréquence cardiaque était d’environ 200 battements par minute. Le taux de capture 3D était de 166 hertz avec une résolution de 576 par 576.

Une vitesse élevée était nécessaire pour éviter les artefacts de mouvement. Une fois maîtrisé l’étalonnage, la capture et le traitement des données peuvent être effectués en quelques heures s’ils sont effectués correctement. Avec un logiciel de traitement conçu pour la vitesse, de très nombreux résultats de processeur peuvent être affichés sur l’écran de l’ordinateur en temps réel après son développement.

Cette technique a ouvert la voie aux chercheurs dans le domaine de la mécanique des surfaces cardiaques pour étudier la géométrie de surface dynamique d’un cœur de lapin battant à l’aide de données vidéo 3D haute résolution. Après avoir regardé cette vidéo, vous devriez avoir une compréhension de base de la conception et de l’exploitation d’un système vidéo 3D haute résolution et haute vitesse. En particulier, vous devez être familier avec les concepts de la projection numérique à franges avec les motifs binaires focalisés et la méthode d’étalonnage du plan de référence.

Vous devriez également être capable de reconnaître la différence entre les bonnes et les mauvaises cartes de phase déballées.