Name: Imagerie vidéo tridimensionnelle haute résolution et haute vitesse avec techniques de projection numérique de franges (Vidéo) | JoVE Journal
Uploaded: 2013-12-03T13:10:00.000+00:00
Duration: 11 min 34 s
Description: Découvrez la projection numérique de franges pour capturer des vidéos 3D haute résolution en temps réel. Cette méthode utilise un projecteur DLP et une caméra rapide pour mesurer plus de 300 000 points de données par image.

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Cette recherche était un effort accumulé qui a commencé il y a plus de 10 ans lorsque le Dr. Zhang était un étudiant diplômé de l’Université Stony Brook. Les étudiants actuels et précédents de notre équipe à l’Université d’État de l’Iowa ont énormément contribué à faire progresser cette technologie jusqu’à ce qu’elle soit là où elle est aujourd’hui. Ce travail a été partiellement parrainé par la National Science Foundation sous le numéro de projet CMMI 1150711, et la Fondation William et Virginia Binger.

1. Configuration du système
Un schéma du système est illustré à la figure 1.
<ol>
	<li>Générez les motifs de franges pour la projection. Ceux-ci peuvent être préparés bien à l’avance à l’aide d’un environnement de programmation d’images tel que MATLAB, OpenCV ou QT. Construisez les motifs selon l’algorithme de déphasage en trois étapes en18. Faites trois images, décalées en décalage de phase les unes par rapport aux autres de 2π/3. Pour la défocalisation binaire, utilisez une technique de tramage pour générer des motifs sinusoïdaux en utilisant uniquement des pixels noirs et blancs, comme décrit dans19.</li>
	<li>Sélectionnez le projecteur numérique de traitement de la lumière. Un système de défocalisation binaire à grande vitesse nécessite un projecteur spécialisé plus rapide, tel que le DLP LightCommander avec module ALP High Speed. Assurez-vous d’utiliser le paramètre binaire ou monochromatique pour projeter les images en marge. Étant donné que les valeurs de l’image sont purement activées ou désactivées, il n’est pas nécessaire de procéder à des ajustements de non-linéarité. Utilisez le logiciel du projecteur pour télécharger les motifs de déphasage.</li>
	<li>Sélectionnez l’appareil photo. Choisissez une caméra CCD ou CMOS noir et blanc avec le taux de capture adapté au système. Évitez les caméras couleur pour la capture 3D, car la couleur n’est pas nécessaire et les caméras couleur nécessitent des ajustements de non-linéarité et de gamma. Gardez à l’esprit que l’appareil photo devra capturer l’ensemble des images de franges pour chaque image vidéo 3D. Les systèmes sinusoïdaux de haute qualité nécessitent une synchronisation précise entre le projecteur et la caméra ; Pour les systèmes de défocalisation binaire, cette exigence est plus souple20.</li>
	<li>Déterminez la portée maximale souhaitée (x, y) et la distance entre le projecteur et l’objet (d0). Choisissez une plage qui convient à l’application, mais assurez-vous que la zone est légèrement plus grande que celle du sujet pour réduire les effets de limites optiques. Étant donné que le flux lumineux d’un projecteur est un frustum, cette plage (x, y) pilotera d0. Déplacez le projecteur par rapport à une grande surface de projection plane jusqu’à ce que la plage souhaitée (x, y) soit trouvée, puis mesurez d0 avec un ruban à mesurer.</li>
	<li>Sélectionnez l’objectif de l’appareil photo avec la bonne distance focale. À l’aide de la taille du capteur de l’appareil photo, déterminez la distance focale de sorte que le champ de vision à la distance d0 soit le même que la plage d’imagerie souhaitée (x, y).</li>
	<li>Déterminez la distance de séparation entre le projecteur et la caméra. Un compromis se produit ici entre le bruit et l’ombre. À un grand angle entre ces composants, la triangulation entre les points de caractéristique est plus évidente, mais davantage de caractéristiques se perdent dans l’ombre du point de vue de l’appareil photo. À un petit angle, la triangulation devient difficile, ce qui augmente le bruit dans les résultats. En règle générale, 10-15° est un bon compromis.</li>
</ol>
2. Étalonnage du système
Cet étalonnage du plan de référence est la méthode d’étalonnage la plus simple et la plus facilement accessible pour le système. Par conséquent, c’est le meilleur pour commencer. Des méthodes d’étalonnage plus précises sont disponibles dans la littérature pour des applications spécifiques de défocalisation sinusoïdale16 et de défocalisation binaire17. Pour une précision maximale, l’étalonnage doit être effectué juste avant la capture des données. Après l’étalonnage, la caméra et le projecteur ne doivent pas être déplacés l’un par rapport à l’autre.
<ol>
	<li>Focaliser/défocaliser le projecteur. Décalez soigneusement 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 de la qualité des données (section 4) et d’ajustement de la lentille.</li>
	<li>Capturez des images de franges d’un plan de référence. Placez un tableau blanc plat dans le plan focal du projecteur et dans le champ de vision de la caméra. Un panneau en mousse blanche de 5 mm (3/16 po) d’épaisseur fonctionne bien, à condition que la surface du système ne soit pas brillante ou considérablement tachée ou déchirée. Enregistrez et sauvegardez les images franges de ce tableau pour l’étape de traitement des données.</li>
	<li>Capturez des images en franges d’un objet de référence de dimensions connues. Pour cette étape, un cube de mousse rigide en est un exemple simple. Recouvrez le cube de carrés de mousse adhésive blanche de 1/16 po (1,5 mm) pour le rendre diffus. Placez-le dans le plan focal de l’appareil photo dans le champ de vision de l’appareil photo et enregistrez des images à franges pour l’étape de traitement.</li>
</ol>
3. Acquisition de données
<ol>
	<li>Placez l’objet ou invitez le sujet à s’asseoir dans le plan focal de l’appareil photo. Pour un sujet humain, prévenez-le que la lumière du projecteur peut être brillante. Une toile de fond en tissu noir peut être utilisée derrière le sujet pour cacher les environnements extérieurs.</li>
	<li>Ajustez l’ouverture de l’appareil photo pour optimiser le niveau de lumière. Les images de franges d’échantillon doivent être aussi lumineuses que possible, mais pas saturées. Les images sombres auront trop de bruit, tandis que les zones saturées (régions importantes de luminosité maximale) dans les images entraîneront la perte de détails dans la région saturée.</li>
	<li>Capturez le nombre d’images souhaité. Assurez-vous d’apporter un disque dur suffisamment grand pour contenir toutes les images capturées pour le sujet et les ensembles de données d’étalonnage. Avec le . OBJ, une vidéo 3D enregistrée à 30 Hz pendant 1 min à une résolution de 640 x 480 peut dépasser 50 Go.</li>
</ol>
4. Analyse et visualisation des données
Avec un logiciel optimisé pour la vitesse tel que notre interface graphique interne, cette étape peut avoir lieu lors de la capture des données. Le traitement en temps réel permet à l’utilisateur de détecter immédiatement si les données résultantes sont souhaitables pour l’application et de les ajuster si nécessaire. Cependant, le post-traitement peut être plus flexible et plus précis. Le post-traitement est également beaucoup plus simple à mettre en œuvre et c’est le meilleur endroit pour commencer.
<ol>
	<li>Calculez la phase encapsulée pour l’étalonnage et les données du sujet. Dans l’algorithme de déphasage en trois étapes de18, phase décrit la position d’un point dans la fonction cosinus. Comme nous avons trois équations et trois inconnues, nous pouvons résoudre les équations utilisées pour générer les images de franges à l’étape 1.1 pour la phase en chaque point. En raison de la fonction arctangente, la phase calculée est dans l’intervalle (-π, π] ; C’est pourquoi on l’appelle « phase enveloppée ». Pour améliorer la vitesse de traitement, nous avons développé un algorithme d’encapsulation de phase rapide qui est discuté dans lasection 21.</li>
	<li>Dépliez les cartes de phase. Adoptez un algorithme de déballage de phase qui détecte les sauts de 2π dans la phase et les supprime en ajoutant ou en soustrayant des multiples de 2π. Nous avons utilisé l’algorithme rapide dans22 dans les systèmes précédents pour dérouler la phase de manière robuste et rapide. Dans la vidéo, nous démontrons la technique multifréquence décrite en15, qui utilise des ensembles supplémentaires de trois motifs déphasés à différentes fréquences. Les mappages de phase encapsulés de chaque ensemble de trois peuvent être combinés pour produire de manière robuste une seule mappage de phase non encapsulée. Cette technique augmente la plage de profondeur pour une capture précise avec défocalisation binaire.</li>
	<li>Facultatif : Calculez la texture 2D. Le calcul de la moyenne des ensembles de trois images de franges voisines effacera les rayures de franges et générera la carte de texture 2D. Celui-ci peut être mappé sur les données 3D pendant la visualisation si vous le souhaitez.</li>
	<li>Convertissez les cartes de phase non encapsulées en profondeur. Comme décrit aupoint 23, la profondeur du cube d’étalonnage peut être calculée comme la différence entre la carte de phase du cube d’étalonnage et la carte de phase du plan de référence. Comparez cette profondeur calculée à la profondeur connue pour calculer le facteur d’échelle de profondeur c0 correct. Ensuite, calculez la profondeur du sujet en soustrayant la phase du plan de référence de la phase du sujet et en multipliant les résultats par c0.</li>
	<li>Calculez les coordonnées x et y. Appliquez le facteur d’échelle c0 à la carte de profondeur du cube d’étalonnage. Déterminez le facteur de conversion ρ des dimensions du cube en pixels aux dimensions connues du cube dans le plan xy. Multipliez le nombre de pixels dans les données du sujet par ρ pour calculer les coordonnées x et y.</li>
	<li>Visualisez les données. Les images individuelles peuvent être enregistrées dans notre format interne et visualisées avec un simple code MATLAB ou enregistrées au format . OBJ et visualisé avec un programme de modélisation 3D commercial tel que Blender. En raison de la grande quantité de données dans chaque trame, ces applications peuvent être lentes sur certains ordinateurs. Pour plus de réactivité ou pour l’affichage de vidéos en direct, écrivez un logiciel à l’aide d’une bibliothèque graphique informatique telle que OpenGL ou Direct3D. Ce logiciel peut tirer parti de l’unité de traitement graphique (GPU) pour générer rapidement les coordonnées x, y et z à partir de la phase déroulée, former un maillage triangulaire, calculer les normales d’éclairage et afficher les résultats. En utilisant le GPU, nous avons réalisé une visualisation de données 3D en direct jusqu’à 30 Hz avec environ 300 000 points par image.</li>
</ol>

<ol><li>Salvi, J., Fernandez, S., Pribanic, T., Llado, X. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+state+of+the+art+in+structured+light+patterns+for+surface+profilometry%5BTitle%5D)+AND+%22Patt.+Recogn%22%5BJournal%5D)">A state of the art in structured light patterns for surface profilometry.</a> Patt. Recogn. 43, 2666-2680 (2010).</li>
<li>Gorthi, S. S., Rastogi, P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Fringe+projection+techniques%3A+Whither+we+are%5BTitle%5D)+AND+%22Opt.+Laser+Eng%22%5BJournal%5D)">Fringe projection techniques: Whither we are.</a> Opt. Laser Eng. 48 (2), 133-140 (2010).</li>
<li>Zhang, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Recent+progresses+on+real-time+3-D+shape+measurement+using+digital+fringe+projection+techniques%5BTitle%5D)+AND+%22Opt.+Laser+Eng%22%5BJournal%5D)">Recent progresses on real-time 3-D shape measurement using digital fringe projection techniques.</a> Opt. Laser Eng. 48 (2), 149-158 (2010).</li>
<li>Su, X., Zhang, Q. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Dynamic+3-D+shape+measurement+method%3A+A+review%5BTitle%5D)+AND+%22Opt.+Laser+Eng%22%5BJournal%5D)">Dynamic 3-D shape measurement method: A review.</a> Opt. Laser Eng. 48 (2), 191-204 (2010).</li>
<li>Geng, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Structured-light+3D+surface+imaging%3A+a+tutorial%5BTitle%5D)+AND+%22Adv.+Opt.+Photonics%22%5BJournal%5D)">Structured-light 3D surface imaging: a tutorial.</a> Adv. Opt. Photonics. 3 (2), 128-160 (2011).</li>
<li>Zhang, S., Yau, S. -T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((High-resolution%2C+real-time+3-D+absolute+coordinate+measurement+based+on+a+phase-shifting+method%5BTitle%5D)+AND+%22Opt.+Express%22%5BJournal%5D)">High-resolution, real-time 3-D absolute coordinate measurement based on a phase-shifting method.</a> Opt. Express. 14 (7), 2644-2649 (2006).</li>
<li>Zhang, S., Royer, D., Yau, S. -T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((GPU-assisted+high-resolution%2C+real-time+3-D+shape+measurement%5BTitle%5D)+AND+%22Opt.+Express%22%5BJournal%5D)">GPU-assisted high-resolution, real-time 3-D shape measurement.</a> Opt. Express. 14 (20), 9120-9129 (2006).</li>
<li>Lei, S., Zhang, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Flexible+3-D+shape+measurement+using+projector+defocusing%5BTitle%5D)+AND+%22Opt.+Lett%22%5BJournal%5D)">Flexible 3-D shape measurement using projector defocusing.</a> Opt. Lett. 34 (20), 3080-3082 (2009).</li>
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<li>Zhang, S., Huang, P. S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((High-resolution+real-time+three-dimensional+shape+measurement%5BTitle%5D)+AND+%22Opt.+Eng%22%5BJournal%5D)">High-resolution real-time three-dimensional shape measurement.</a> Opt. Eng. 45 (12), 123-601 (2006).</li>
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<li>Wang, Y., Zhang, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Superfast+multifrequency+phase-shifting+technique+with+optimal+pulse+width+modulation%5BTitle%5D)+AND+%22Opt.+Express%22%5BJournal%5D)">Superfast multifrequency phase-shifting technique with optimal pulse width modulation.</a> Opt. Express. 19 (6), 5143-5148 (2011).</li>
<li>Zhang, S., Huang, P. S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Novel+method+for+structured+light+system+calibration%5BTitle%5D)+AND+%22Opt.+Eng%22%5BJournal%5D)">Novel method for structured light system calibration.</a> Opt. Eng. 45 (8), 083601(2006).</li>
<li>Merner, L., Wang, Y., Zhang, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Accurate+calibration+for+3D+shape+measurement+system+using+a+binary+defocusing+technique%5BTitle%5D)+AND+%22Opt.+Laser+Eng%22%5BJournal%5D)">Accurate calibration for 3D shape measurement system using a binary defocusing technique.</a> Opt. Laser Eng. 51 (5), 514-519 (2013).</li>
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<li>Ekstrand, L., Zhang, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Autoexposure+for+three-dimensional+shape+measurement+with+a+digital-light-processing+projector%5BTitle%5D)+AND+%22Opt.+Eng%22%5BJournal%5D)">Autoexposure for three-dimensional shape measurement with a digital-light-processing projector.</a> Opt. Eng. 50 (12), 123-603 (2011).</li>
<li>Huang, P. S., Zhang, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Fast+three-step+phase-shifting+algorithm%5BTitle%5D)+AND+%22Appl.+Opt%22%5BJournal%5D)">Fast three-step phase-shifting algorithm.</a> Appl. Opt. 45 (21), 5086-5091 (2006).</li>
<li>Zhang, S., Li, X., Yau, S. -T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Multilevel+quality-guided+phase+unwrapping+algorithm+for+real-time+3-D+shape+reconstruction%5BTitle%5D)+AND+%22Appl.+Opt%22%5BJournal%5D)">Multilevel quality-guided phase unwrapping algorithm for real-time 3-D shape reconstruction.</a> Appl. Opt. 46 (1), 50-57 (2007).</li>
<li>Xu, Y., Ekstrand, L., Dai, J., Zhang, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Phase+error+compensation+for+3-D+shape+measurement+with+projector+defocusing%5BTitle%5D)+AND+%22Appl.+Opt%22%5BJournal%5D)">Phase error compensation for 3-D shape measurement with projector defocusing.</a> Appl. Opt. 50 (18), 2572-2581 (2011).</li>
</ol>

Les auteurs n’ont pas d’intérêts financiers concurrents.

Cette technologie d’imagerie vidéo 3D haute résolution, en temps réel ou ultra-rapide, est une technologie de plate-forme qui pourrait potentiellement bénéficier à de nombreux domaines scientifiques diversifiés allant des sciences biologiques à la pratique de l’ingénierie. Les applications biomédicales comprennent des mesures de précision des mouvements du visage et des surfaces des organes. D’autres applications comprennent le contrôle qualité automatisé 3D avec détection des caractéristiques de surface déformées ; Vidéoconférence 3D améliorée ; numérisation détaillée des traits du visage pour les films et les jeux vidéo ; mesures de déformation dense et rapide pour la conception et l’analyse des structures ; et la caractérisation de surface fluide. De nombreuses applications biologiques et d’ingénierie (par exemple, battre des cœurs de lapin, ondes de choc fluides) nécessitent les taux d’imagerie ultra-rapides d’un système de défocalisation binaire pour résoudre correctement les caractéristiques sans artefacts de repliement.
Néanmoins, l’adoption généralisée de cette technologie présente de nombreux défis. La technologie DFP conventionnelle exige que le projecteur affiche des motifs de franges sinusoïdales en niveaux de gris de 8 bits. La vitesse de cette technique est limitée par le taux de rafraîchissement du projecteur (généralement de 120 Hz). Cette vitesse est suffisante pour la capture au ralenti comme celle des expressions faciales. Cependant, Il existe de nombreuses applications qui nécessitent des taux de capture plus rapides.
La technologie de défocalisation binaire a assoupli cette limitation de vitesse, et nous avons réussi à créer un système d’imagerie vidéo 3D ultra-rapide. Cependant, ce système présente deux inconvénients. Premièrement, il nécessite un projecteur coûteux tel que la plate-forme DLP Discovery et une caméra vidéo haute vitesse coûteuse telle que la Vision Research Phantom v9.1. Deuxièmement, puisqu’il génère des motifs sinusoïdaux via la défocalisation de motifs binaires carrés, la technique de défocalisation binaire a du mal à générer des franges sinusoïdales de la même qualité que la technique DFP traditionnelle et une plage de mesure de profondeur réduite (pour plus d’explications, voir23). Des recherches récentes indiquent que les motifs sinusoïdaux binaires tramés peuvent réduire considérablement les limites de la plage de mesure de profondeur19. Les recherches futures se concentreront sur la résolution des problèmes restants tout en préservant les mérites de la défocalisation binaire.
Un autre défi consiste à compresser et à stocker la grande quantité de données générées par les systèmes d’imagerie vidéo 3D à haute vitesse et à haute résolution. Les vidéos 3D non compressées sont considérablement plus volumineuses que les vidéos 2D non compressées. Par exemple, pour une vidéo 3D enregistrée à 30 Hz pendant 1 min à une résolution de 640 x 480, le . La taille du fichier OBJ peut être supérieure à 50 Go, ce qui le rend extrêmement difficile à stocker. Étant donné que peu de progrès ont été réalisés dans le domaine de la compression vidéo 3D, nous continuerons à nous concentrer sur ce domaine à l’avenir.

Les techniques de projection numérique en franges (DFP) sont basées sur la corrélation et la triangulation entre deux vues de la même scène sous des angles différents, le même principe utilisé par les yeux et le cerveau humains pour réaliser la vision stéréoscopique. Cependant, contrairement à une méthode stéréo, DFP utilise un vidéoprojecteur numérique pour remplacer l’une des caméras1. Le projecteur projette rapidement un motif sinusoïdal connu sur l’objet que la surface de l’objet déforme dans le champ de vision de la caméra. Trois de ces motifs déformés (images de franges) à des déphasages différents les uns par rapport aux autres peuvent être analysés pour récupérer la profondeur par triangulation. L’utilisation d’un motif connu élimine le problème de calcul difficile de l’identification des points de correspondance, ce qui permet de capturer des mesures de profondeur à la résolution de la caméra. Par exemple, avec un appareil photo 576 x 576, la technique peut capturer 331 776 points. Cela permet aux systèmes DFP de mesurer des détails très fins tels que le mouvement des muscles faciaux dans les émotions humaines.
Les techniques d’imagerie optique 3D pour les événements statiques ou quasi-statiques ont été largement étudiées au cours des dernières décennies et ont connu un grand succès dans la conception de jeux vidéo, l’animation, les films, les clips musicaux, la réalité virtuelle, la téléchirurgie et de nombreuses disciplines d’ingénierie5. Bien qu’il existe de nombreuses techniques de profilométrie 3D, elles peuvent être classées en deux catégories : les méthodes de contact de surface et les méthodes de surface sans contact. La machine à mesurer tridimensionnelle (CMM) et le microscope à force atomique (AFM) nécessitent tous deux un contact avec la surface de mesure pour obtenir des profils 3D avec une grande précision. Cette exigence impose des restrictions sévères sur la vitesse des méthodes de contact. Ils ne peuvent pas atteindre une vitesse de mesure de kHz avec des milliers de points par balayage.
Les techniques de surface sans contact utilisent généralement des méthodes de triangulation optique (par exemple, la vision stéréo, la stéréo de l’espace-temps, la lumière structurée). En projetant activement des motifs connus sur les objets, des techniques de lumière structurée peuvent être utilisées pour mesurer des surfaces sans fortes variations locales de texture1. L’analyse des franges est un groupe spécial de techniques de lumière structurée qui utilise des motifs structurés sinusoïdaux (également appelés motifs de franges). Parce que ces motifs ont des intensités qui varient continuellement d’un point à l’autre d’une manière connue, ils stimulent les techniques de lumière structurée de la résolution du projecteur à la résolution de12 pixels de la caméra. Dans un passé récent, les techniques d’analyse des franges ont joué un rôle déterminant dans la réalisation d’une imagerie 3D à haute résolution.
La technique de projection numérique de franges (DFP) utilise des vidéoprojecteurs numériques pour générer des motifs de franges sinusoïdales. Cette technique a les mérites d’un coût inférieur, d’une vitesse plus élevée et d’une simplicité de développement, et elle a été un domaine de recherche très actif au cours de la dernière décennie. Les développements récents de la DFP et des techniques similaires de lumière structurée numérique sont résumés dansles points 1 à 5. Pour réaliser des applications à grande vitesse, un projecteur DLP (Digital Light-Processing) est préférable en raison de son mécanisme de fonctionnement fondamental. La rapidité et la flexibilité de cette technique nous ont permis d’acquérir des vidéos 3D à 40 Hz 13 puis plus tard à 60 Hz 6,7.
Néanmoins, il existe une limite de vitesse fondamentale pour la technique DFP traditionnelle. Un projecteur DLP ne peut permuter des images couleur 8 bits qu’à son taux de rafraîchissement maximal (généralement 120 Hz). Étant donné que les motifs de franges traditionnels sont des images en niveaux de gris de 8 bits, nous pouvons en coder trois en une seule image couleur en tant que canaux de couleur rouge, vert et bleu. Le projecteur permute chaque canal (et donc chaque motif de franges) à trois fois le taux de rafraîchissement (généralement 360 Hz). Cependant, étant donné que chaque image vidéo 3D nécessite trois motifs de franges, le taux maximal de capture vidéo 3D n’est toujours que le taux de rafraîchissement (120 Hz)3,14. Pour dépasser cette limitation matérielle, nous avons inventé une technique DFP modifiée qui utilise la défocalisation binaire8. Au lieu de motifs de franges en niveaux de gris de 8 bits, cette technique utilise des motifs structurés binaires de 1 bit générés par ordinateur. Ces motifs sont défocalisés à l’aide de l’objectif du projecteur pour devenir des motifs pseudo-sinusoïdaux pour DFP. Étant donné que les projecteurs DLP peuvent afficher des images binaires des ordres de grandeur plus rapidement que les images en niveaux de gris 8 bits, la technologie de défocalisation binaire permet une vitesse d’imagerie vidéo 3D de plusieurs dizaines de kilohertz avec la même résolution que les techniques DFP conventionnelles15.
L’objectif général du protocole suivant est de démontrer la mise en œuvre et le fonctionnement de base d’un système DFP à défocalisation binaire en trois étapes. Tout d’abord, le protocole couvrira la sélection et l’intégration des composants nécessaires. Ensuite, il discutera de la méthode d’étalonnage la plus simple et la plus facilement accessible pour le système ; Des méthodes d’étalonnage plus complexes sont disponibles dans la littérature pour des applications spécifiques16,17. Le protocole se concentrera ensuite sur la procédure de capture vidéo 3D avec le système et le processus de conversion des images de franges en mesures 3D visualisées. Enfin, nous présenterons quelques résultats représentatifs de nos systèmes en temps réel et à grande vitesse.

<table><tbody><tr><td colspan="4">Aucun matériel ou équipement utilisé.</td></tr></tbody></table>

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

High-resolution, High-speed, Three-dimensional Video Imaging with Digital Fringe Projection Techniques

Les techniques de projection numérique de franges (DFP) fournissent des mesures 3D denses de surfaces changeantes de manière dynamique. Comme les yeux et le cerveau humains, la DFP utilise la triangulation entre les points correspondants de deux vues de la même scène sous des angles différents pour calculer la profondeur. Cependant, contrairement à une méthode stéréo, la DFP utilise un vidéoprojecteur numérique pour remplacer l’une des caméras1. Le projecteur projette rapidement un motif sinusoïdal connu sur le sujet, et la surface du sujet déforme ces motifs dans le champ de vision de l’appareil photo. Trois motifs déformés (images de franges) de la caméra peuvent être utilisés pour calculer la profondeur à l’aide de la triangulation.
Contrairement à d’autres méthodes de mesure 3D, les techniques DFP permettent d’obtenir des systèmes qui ont tendance à être plus rapides, moins coûteux en termes d’équipement, plus flexibles et plus faciles à développer. Les systèmes DFP peuvent également atteindre la même résolution de mesure que la caméra. Pour cette raison, la DFP et d’autres techniques de lumière structurée numérique ont récemment fait l’objet d’intenses recherches (comme résumé dans1-5). En tirant parti de DFP, de l’unité de traitement graphique, et d’algorithmes optimisés, nous avons développé un système capable d’acquérir, de reconstruire et d’afficher des données vidéo 3D 30 Hz pour plus de 300 000 points de mesure par image6,7. Les méthodes DFP de défocalisation binaire permettent d’atteindre des vitesses encore plus élevées8.
Diverses applications peuvent bénéficier des techniques DFP. Nos collaborateurs ont utilisé nos systèmes pour l’analyse de la fonction faciale9, l’animation faciale10, les études de mécanique cardiaque11 et les mesures de surface des fluides, mais de nombreuses autres applications potentielles existent. Cette vidéo enseignera les principes fondamentaux des techniques DFP et illustrera la conception et le fonctionnement d’un système DFP de défocalisation binaire.

Figure 1 montre le schéma du système. Le système de défocus binaire à grande vitesse présenté dans cette vidéo est composé d'un projecteur Logic PD DLP LightCommander et d'une caméra CMOS Phantom v9.1.
Figure 2 présente une image unique de notre système 3D en temps réel d’un visage humain. Ce système utilise une caméra de 640 x 480. Grâce au motif sinusoïdal connu mentionné ci-dessus, nous pouvons capturer 640 x 480 = 307 200 mesures, une résolution suffisante pour enregistrer des détails très fins.
Figure 3 montre un exemple de mesure d'expressions faciales humaines en 3D à 60 Hz. Ici, quatre images sélectionnées dans une séquence vidéo illustrent clairement la capacité du système en temps réel à capturer des changements dynamiques dans une géométrie finement détaillée.
Figure 4 illustre notre logiciel de visualisation en direct utilisé conjointement avec notre système vidéo 3D à défocusage binaire en temps réel. La vidéo 3D capturée du sujet est affichée en temps réel sur l'écran de l'ordinateur situé à sa droite. Ce logiciel a été développé en C++ à l'aide de la bibliothèque OpenGL, de GLSL et de QT. L'ordinateur utilisé est un ordinateur portable Lenovo.
Figure 5 montre des images 3D provenant d'une mesure effectuée en direct sur un cœur de lapin à l'aide de notre nouveau système de défocusage binaire ultrarapide. Ce système peut enregistrer des images 3D à 667 Hz avec une résolution d'image de 576 x 576. Un débit ultrarapide est nécessaire pour mesurer la surface du cœur sans artefacts induits par les mouvements. La recherche sur la mesure cardiaque est menée en collaboration avec le professeur Igor Efimov de l'Université de Washington à Saint-Louis (voir11 pour plus de détails) ; notons que le lapin a été euthanasié de manière humane et que les images ont été prises alors que le cœur battait encore.
<img alt="Schéma de l'imagerie par lumière structurée avec équations de projection ; le dispositif projecteur-caméra analyse les motifs." fo:content-width="5in" fo:src="/files/ftp_upload/50421/50421fig1highres.jpg" src="/files/ftp_upload/50421/50421fig1.jpg" data-altupdatedat="1787630408000" data-alt="Figure 1"> 
Figure 1. Disposition du système d'imagerie vidéo 3D. Dans ce système, un projecteur DLP haute vitesse projette rapidement, l'une après l'autre, trois images binaires à trames décalées en phase sur l'objet. Une caméra CMOS haute vitesse est utilisée pour capturer successivement les trois images de franges afin de calculer la profondeur.
<img alt="Processus de reconstruction faciale 3D ; visualisation en maillage ; technique de modélisation numérique ; étude anthropométrique." fo:content-width="5in" fo:src="/files/ftp_upload/50421/50421fig2highres.jpg" src="/files/ftp_upload/50421/50421fig2.jpg" data-altupdatedat="1787630408000" data-alt="Figure 2"> 
Figure 2. Mesures 3D d’un visage humain à une résolution de 640 x 480, révélant des détails fins. De gauche à droite : la texture capturée simultanément parfaitement alignée avec la géométrie, une vue ombrée de la géométrie, la vue en fil de fer illustrant la densité des points, un agrandissement de la région du nez et un agrandissement de la région oculaire.
<img alt="morphing d'expression faciale 3D, transformation numérique, analyse visuelle, diagramme de séquence" fo:content-width="5in" fo:src="/files/ftp_upload/50421/50421fig3highres.jpg" src="/files/ftp_upload/50421/50421fig3.jpg" data-altupdatedat="1787630408000" data-alt="Figure 3"> 
Figure 3. Quatre images sélectionnées d'une vidéo 3D montrant la formation d'une expression faciale. La vidéo a été capturée à 60 Hz avec une résolution de 640 x 480. Ces images mettent en évidence les changements géométriques du visage de la femme lorsqu'elle passe d'une expression neutre à un sourire.
<img alt="Installation de reconnaissance faciale avec balayage optique et expérience d'imagerie 3D affichant des résultats en temps réel." fo:content-width="5in" fo:src="/files/ftp_upload/50421/50421fig4highres.jpg" src="/files/ftp_upload/50421/50421fig4.jpg" data-altupdatedat="1787630408000" data-alt="Figure 4"> 
Figure 4. Capture, traitement et rendu vidéo 3D en direct. Les mesures 3D sont affichées en temps réel sur l'écran de l'ordinateur situé à droite du sujet.
<img alt="Modèles cardiaques 3D ; schéma montrant différentes vues rotatives pour l'analyse d'images médicales." fo:content-width="5in" fo:src="/files/ftp_upload/50421/50421fig5highres.jpg" src="/files/ftp_upload/50421/50421fig5.jpg" data-altupdatedat="1787630408000" data-alt="Figure 5"> 
Figure 5. Capture d’un cœur de lapin vivant à l’aide de notre système d’imagerie vidéo 3D ultrarapide. Le cœur bat à environ 200 battements/min. La fréquence de capture 3D était de 166 Hz avec une résolution d’image de 576 x 576. Voir11 pour plus de détails.

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.

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

Digital fringe projection (DFP) techniques provide dense 3D measurements of dynamically changing surfaces.&#160;Like the human eyes and brain, DFP uses ...

L'objectif général de cette procédure est de capturer une vidéo 3D à haute résolution en temps réel ou à une vitesse supérieure. Cela est réalisé en projetant d'abord des images de motifs de franges sinusoïdales sur le sujet à grande vitesse à l'aide d'un projecteur à traitement numérique de la lumière. Trois motifs de cosinus décalés sont projetés en séquence pour atteindre 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 motifs d'interférence. Ceci est réalisé à l'aide de la fonction arc tangente et des valeurs d'intensité des images.Ensuite, les phases ont été déroulées afin d'éliminer les discontinuités de deux pi résultant de la fonction arc tangente. La dernière étape consiste à extraire la profondeur à partir de la phase déroulée du sujet. Il s'agit de la différence entre les cartes de phase déroulées du sujet et du plan d'étalonnage, correctement mise à l'échelle et translatée à l'aide de constantes déterminées à l'aide d'un objet de référence.En fin de compte, les trames de données résultantes peuvent être affichées à l'aide de logiciels graphiques. Le principal avantage de cette technique par rapport à d'autres méthodes existantes, telles que la numérisation laser, est qu'elle est capable d'atteindre à la fois une haute résolution et une grande vitesse. Du fait que des motifs sinusoïdaux connus sont projetés sur l'objet, un point de données 3D peut être récupéré pour chaque pixel de la caméra utilisée, avec une caméra de 576 par 576.Nous pouvons récupérer plus de 300 000 points de données 3D par image. Bien que cette méthode possède des applications médicales potentielles, telles que la capture de la formation d'expressions faciales ou de la surface battante d'un cœur, elle peut également être appliquée à de nombreux autres domaines d'étude. Elle permet une capture de mouvement faciale à haute résolution pour une utilisation dans les films et les jeux vidéo, ou encore une méthode améliorée de visioconférence.Il pourrait également être utilisé pour détecter des défauts dans un environnement de fabrication. La démonstration visuelle de cette méthode est essentielle comme étape d'étalonnage. Les étapes de traitement sont difficiles à apprendre en raison de l'ancienneté visuelle du système et de ses mesures.Le moyen le plus simple et le plus facile de détecter les problèmes consiste en un examen visuel entraîné. La première étape consiste à générer les motifs d'interférence qui seront projetés. Ces motifs sont préparés à l'avance à l'aide d'un environnement de programmation d'images, ici, matlab.Ce vidéo mettra l'accent sur l'utilisation de motifs binaires. Pour produire un motif binaire défocalisé, utilisez une technique de tramage afin de générer des motifs sinusoïdaux composés uniquement de pixels entièrement noirs et entièrement blancs. Créez trois images du motif décalées en phase l'une par rapport à l'autre de deux pi sur trois, comme requis par l'algorithme de décalage de phase en trois étapes.Dans cette démonstration, deux ensembles supplémentaires de trois sont produits pour la technique à fréquence multiple, qui peut capturer des changements de profondeur plus nets. Ensuite, sélectionnez un projecteur numérique à traitement de la lumière à grande vitesse doté d'un réglage monochromatique. Utilisez le logiciel fourni avec le projecteur pour charger les images destinées au décalage de phase.Choisissez maintenant une caméra C, CD ou COS noir et blanc dotée d'une fréquence de capture adaptée au système. Gardez à l'esprit que la caméra devra capturer l'ensemble des images de franges pour chaque image vidéo afin de déterminer 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 supérieure à celle de l'objet à étudier.Measurez la distance entre le projecteur et le mur. Utilisez le champ de vision souhaité à cette distance ainsi que la taille du capteur de la caméra pour déterminer la distance focale de l'objectif. La dernière étape de configuration consiste à déterminer la séparation angulaire entre le projecteur et la caméra pour un grand angle entre ces composants.La triangulation entre les points caractéristiques est évidente, mais davantage de caractéristiques sont perdues dans l'ombre. À un petit angle, la triangulation devient difficile, augmentant le bruit dans les résultats. Généralement, un angle de 10 à 15 degrés constitue un bon compromis.Il est préférable d'effectuer l'étalonnage juste avant l'acquisition des données. Pour un système de déformation binaire, défocussez l'objectif de projection jusqu'à ce que les motifs au plan d'imagerie ressemblent à des sinusoïdes de haute qualité. Cela peut nécessiter un processus itératif d'examen des données de test et de réglage de l'objectif.Si les franges se fondent les unes dans les autres, le projecteur est trop défocusé. Si des points sont visibles dans le motif, le projecteur est trop focalisé. Placez maintenant une feuille blanche plane dans les champs de vision à la fois de la caméra et du projecteur.Projetez la première des images d'interférence sur le tableau. Ensuite, capturez-la avec le projet de caméra et enregistrez les images d'interférence restantes. De la même manière, enregistrez ces images d'interférence 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, on utilise un cube en mousse rigide recouvert de carrés en mousse adhésive diffuse. Projetez la même série d'images de franges sur le cube.Capturer chacune avec la caméra. Enregistrer les images capturées pour l'étape de traitement, en les étiquetant comme le cube d'étalonnage. Pour recueillir les données.Placer le sujet au plan focal de la caméra, projeter des images de franges sur le sujet et les capturer. Une vitesse élevée est généralement requise pour une capture de mouvement correcte à grande vitesse. L'œil humain ne peut voir que les franges.Dans l'interférence temporelle. Utilisez les images capturées pour ajuster l'ouverture de l'appareil photo. Pour optimiser le niveau de lumière, les images de franges doivent être aussi lumineuses que possible, sans toutefois être saturées.L'étape suivante consiste au post-traitement des données. Dans l'algorithme à décalage de phase en trois étapes, la phase correspond à l'argument de la fonction cosinus qui détermine la position d'un point à l'intérieur du motif sinusoïdal. Un algorithme a été mis en œuvre afin de déterminer cette phase en chaque point à partir des images de franges ; la phase calculée, dite « enroulée », se situe dans l'intervalle.Les PI négatives à PI appliquent cet algorithme au plan et au cube d'étalonnage ainsi qu'aux données de l'objet. Ensuite, dérouler les cartes de phase à l’aide d’un autre algorithme permettant d’ajouter ou de soustraire deux pi aux sauts de phase. Dans la technique multifréquence, les cartes de phase enroulées pour chaque fréquence sont combinées afin de produire une carte de phase déroulée unique ; à ce stade, il est important de revenir sur l’étape d’étalonnage. Prendre une coupe horizontale au centre de la carte de phase du plan d’étalonnage.Supprimez son profil global 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 selon les besoins afin d'obtenir une erreur dans la plage souhaitée.Négatif de 0,1 à 0,1 radians. Ensuite, un troisième algorithme calcule la profondeur du cube d'étalonnage. Il s'agit de la différence entre les cartes de phase du cube d'étalonnage et du plan de référence.À partir de cela, un facteur d'échelle est déterminé. La profondeur du sujet est obtenue 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 tout autre logiciel graphique 3D.La technique permet une imagerie tridimensionnelle en temps réel et à grande vitesse d'un visage humain, avec une résolution suffisamment élevée pour révéler des détails fins. Le jeu de trois images à gauche représente le visage entier affiché en modes 2D, texture, superposition, ombrage, éclairage et filaire. Au centre, une vue agrandie en mode filaire de la région du nez.Remarquez que la densité des points à droite correspond à un agrandissement de la région autour de l'œil. Ces images ont été produites à l'aide de motifs de franges sinusoïdaux. On voit ici une vidéo 3D de la formation d'un sourire.La vidéo a été capturée à 60 hertz avec une résolution de 640 par 480. Des motifs sinusoïdaux de franges ont été utilisés. Il est possible d'effectuer une vidéo 3D en temps réel, incluant la capture, le traitement et le 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, on observe ici l'imagerie vidéo 3D d'un cœur de lapin vivant. À l'aide de la défocalisation binaire, la fréquence cardiaque était d'environ 200 battements par minute. La fréquence d'acquisition 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 la calibration maîtrisée, la capture des données et le traitement des données peuvent être effectués en quelques heures si les opérations sont correctement réalisées. Grâce à un logiciel de traitement conçu pour la rapidité, de nombreux résultats de traitement peuvent être affichés en temps réel sur l'écran de l'ordinateur après son développement.Cette technique a ouvert la voie aux chercheurs dans le domaine de la mécanique de surface cardiaque pour étudier la géométrie dynamique de la surface d’un cœur de lapin battant à l’aide de données vidéo 3D haute résolution. Après avoir visionné cette vidéo, vous devriez avoir une compréhension de base de la conception et du fonctionnement d’un système vidéo 3D haute résolution et haute vitesse. En particulier, vous devriez être familiarisé avec les concepts sous-jacents à la projection numérique de franges à l’aide de motifs binaires focalisés et à la méthode d’étalonnage du plan de référence.Vous devriez également être en mesure de reconnaître la différence entre de bonnes et de mauvaises cartes de phase non enveloppées.

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