Name: Dijital Fringe Projeksiyon Teknikleri ile Yüksek Çözünürlüklü, Yüksek Hızlı, Üç Boyutlu Video Görüntüleme (Video) | JoVE Journal
Uploaded: 2013-12-03T13:10:00.000+00:00
Duration: 11 min 34 s
Description: Öğrenin, dijital saçak projeksiyonu ve ikili defokus sistemleri kullanarak yüksek çözünürlüklü, yüksek hızlı 3D video görüntüleme yöntemini. Bu teknik, dinamik yüzeylerin gerçek zamanlı yoğun ölçümünü sağlar.

ai_agent_IP

ai_agent

maintenance

instantTrialDurationMinutes

isBiopharma

enableNewMyJoveSectionDesign

educationFeatures

seoMetaApi

ai_copilot_institution_blacklist

ai_chat_institution_blacklist

freeAccessWindow

ssoRoleCapture

scheduledMaintenanceBanner

joveLabsFeatures

disable_autoplay_for_bots

extended_trial_duration

5 minutes

Bu araştırma, 10 yıldan daha uzun bir süre önce Dr. Zhang, Stony Brook Üniversitesi'nde yüksek lisans öğrencisiydi. Iowa Eyalet Üniversitesi'ndeki ekibimizdeki mevcut ve önceki öğrenciler, bu teknolojinin bugün olduğu yere gelmesine büyük katkıda bulundular. Bu çalışma kısmen CMMI 1150711 proje numarası altında Ulusal Bilim Vakfı ve William ve Virginia Binger Vakfı tarafından desteklenmiştir.

1. Sistem Yapılandırması
Sistemin bir şeması Şekil 1'de gösterilmiştir.
<ol>
	<li>Projeksiyon için saçak desenleri oluşturun. Bunlar, MATLAB, OpenCV veya QT gibi bir görüntü programlama ortamı kullanılarak önceden hazırlanabilir.Desenleri, 18'deki üç aşamalı faz kaydırma algoritmasına göre oluşturun. Faz ofsetinde birbirinden 2π/3 kaydırılmış üç görüntü yapın. İkili bulanıklaştırma için,19'da açıklandığı gibi yalnızca siyah beyaz pikseller kullanarak sinüzoidal desenler oluşturmak için bir renk taklidi tekniği kullanın.</li>
	<li>Dijital ışık işleme projektörünü seçin. Yüksek hızlı ikili bulanıklaştırma sistemi, ALP High Speed modülüne sahip DLP LightCommander gibi daha hızlı ve özel bir projektör gerektirir. Kenar görüntülerini yansıtmak için ikili veya tek renkli ayarı kullandığınızdan emin olun. Görüntü değerleri tamamen açık veya kapalı olduğundan, doğrusal olmama ayarlamaları gerekli değildir. Faz kaydırma modellerini yüklemek için projektörün yazılım programını kullanın.</li>
	<li>Kamerayı seçin. Sistem için doğru yakalama hızına sahip siyah beyaz bir CCD veya CMOS kamera seçin. 3D çekim için renkli kameralardan kaçının çünkü renk gerekli değildir ve renkli kameralar doğrusal olmama ve gama ayarlamaları gerektirir. Kameranın her 3D video karesi için tüm kenar görüntüleri setini yakalaması gerekeceğini unutmayın. Yüksek kaliteli sinüzoidal sistemler, projektör ve kamera arasında hassas senkronizasyon gerektirir; İkili bulanıklaştırma sistemleri için bu gereksinim daha rahattır20.</li>
	<li>İstenen maksimum (x, y) aralığı ve projektör ile nesneye olan mesafeyi (d0) belirleyin. Uygulama için anlamlı bir aralık seçin, ancak optik sınır etkilerini azaltmak için alanın konudan biraz daha büyük olduğundan emin olun. Bir projektörün ışık çıkışı bir hata olduğundan, bu (x, y) aralığı d0'ı yönlendirecektir. İstenen (x, y) aralık bulunana kadar projektörü büyük bir düz projeksiyon yüzeyine göre hareket ettirin, ardından bir mezura ile d0'ı ölçün.</li>
	<li>Uygun odak uzaklığına sahip kamera merceğini seçin. Kameranın sensör boyutunu kullanarak, d0 mesafesindeki görüş alanı istenen görüntüleme aralığı (x, y) ile aynı olacak şekilde odak uzaklığını bulun.</li>
	<li>Projektör ve kamera arasındaki ayırma mesafesini belirleyin. Burada gürültü ve gölgeleme arasında bir değiş tokuş meydana gelir. Bu bileşenler arasındaki büyük bir açıda, özellik noktaları arasındaki üçgenleme daha belirgindir, ancak kameranın perspektifinden daha fazla özellik gölgede kaybolur. Küçük bir açıyla, üçgenleme zorlaşır ve sonuçlardaki gürültüyü artırır. Tipik olarak, 10-15° iyi bir uzlaşmadır.</li>
</ol>
2. Sistem Kalibrasyonu
Bu referans düzlemi kalibrasyonu, sistem için en basit ve en kolay erişilebilir kalibrasyon yöntemidir. Bu nedenle, başlamak için en iyisidir. Spesifik sinüzoidal16 ve ikili bulanıklaştırma17 uygulamaları için literatürde daha doğru kalibrasyon yöntemleri mevcuttur. Maksimum doğruluk için kalibrasyon, veri yakalamadan hemen önce yapılmalıdır. Kalibrasyondan sonra kamera ve projektör birbirine göre yer değiştirmemelidir.
<ol>
	<li>Projektörü odaklayın/bulanıklaştırın. Görüntüleme düzlemindeki desenler yüksek kaliteli sinüzoidlere benzeyene kadar projeksiyon merceğini dikkatlice bulanıklaştırın. Bu, veri kalitesinin incelenmesi (Bölüm 4) ve merceğin ayarlanması için yinelemeli bir süreç gerektirebilir.</li>
	<li>Bir referans düzleminin uç görüntülerini yakalayın. Projektörün odak düzlemine ve kameranın görüş alanına düz beyaz bir tahta yerleştirin. 3/16 inç (5 mm) kalınlığında beyaz köpük çekirdek levha, sisteme bakan yüzeyin parlak veya önemli ölçüde lekeli veya yırtık olmaması koşuluyla iyi çalışır. Veri işleme adımı için bu panonun kenar görüntülerini kaydedin ve kaydedin.</li>
	<li>Bilinen boyutlara sahip bir referans nesnesinin kenar görüntülerini yakalayın. Bu adım için, sert bir köpük küp basit bir örnektir. Küpü dağıtmak için 1/16 inç (1,5 mm) beyaz yapışkan köpükle karelerle kaplayın. Kameranın görüş alanındaki kameranın odak düzlemine yerleştirin ve işleme adımı için kenar görüntüleri kaydedin.</li>
</ol>
3. Veri Toplama
<ol>
	<li>Nesneyi yerleştirin veya özneyi kameranın odak düzlemine oturmaya davet edin. Bir insan denek için, projektör ışığının parlak olabileceği konusunda onu uyarın. Yabancı çevreyi gizlemek için nesnenin arkasında siyah bir kumaş zemin kullanılabilir.</li>
	<li>Işık seviyesini optimize etmek için kamera diyaframını ayarlayın. Örnek saçak görüntüleri mümkün olduğunca parlak olmalı, ancak doygun olmamalıdır. Karanlık görüntüler çok fazla parazite sahip olurken, görüntülerdeki doygun alanlar (maksimum parlaklığın önemli bölgeleri) doygun bölgede ayrıntı kaybına neden olur.</li>
	<li>İstenilen sayıda kare yakalayın. Hem konu hem de kalibrasyon veri kümeleri için yakalanan tüm görüntüleri tutacak kadar büyük bir sabit sürücü getirdiğinizden emin olun. İle . OBJ dosya formatı, 30 x 1 çözünürlükte 640 Hz'de 480 Hz'de kaydedilen bir 3D video 50 GB'ın üzerinde olabilir.</li>
</ol>
4. Veri Analizi ve Görselleştirme
Şirket içi GUI'miz gibi hız için optimize edilmiş yazılımlarla, bu adım veri yakalama sırasında gerçekleşebilir. Gerçek zamanlı işleme, kullanıcının elde edilen verilerin uygulama için istenip istenmediğini hemen tespit etmesine ve gerekirse ayarlamasına olanak tanır. Bununla birlikte, işlem sonrası daha esnek ve doğruluk açısından daha yüksek olabilir. İşlem sonrası işlemin uygulanması da çok daha basittir ve başlamak için en iyi yerdir.
<ol>
	<li>Hem kalibrasyon hem de konu verileri için sarmalanmış fazı hesaplayın. 18'deki üç aşamalı faz kaydırma algoritmasında faz, kosinüs fonksiyonu içindeki bir noktanın konumunu tanımlar. Üç denklemimiz ve üç bilinmeyenimiz olduğundan, her noktadaki faz için adım 1.1'deki saçak görüntülerini oluşturmak için kullanılan denklemleri çözebiliriz. Arktanjant fonksiyonu nedeniyle, hesaplanan faz (-π, π] aralığındadır; bu nedenle buna "sarılmış faz" denir. İşlem hızını artırmak için,21'de tartışılan hızlı bir faz sarma algoritması geliştirdik.</li>
	<li>Faz haritalarını açın. Fazdaki 2π sıçramalarını algılayan ve 2π'nin katlarını ekleyerek veya çıkararak bunları kaldıran bir faz açma algoritması benimseyin. Fazı sağlam ve hızlı bir şekilde açmak içinönceki sistemlerde 22'de hızlı algoritmayı kullandık. Videoda, farklı frekanslarda üç faz kaydırmalı desenden oluşan ek setler kullanan15'te açıklanan çoklu frekans tekniğini gösteriyoruz. Her üçlü setten sarılmış faz haritaları, tek bir sarılmamış faz haritasını sağlam bir şekilde elde etmek için birleştirilebilir. Bu teknik, ikili bulanıklaştırma ile doğru çekim için derinlik aralığını artırır.</li>
	<li>İsteğe bağlı: 2B dokuyu hesaplayın. Üç komşu saçak görüntüsünün ortalama setleri, saçak çizgilerini yıkar ve 2B doku haritasını oluşturur. Bu, istenirse görselleştirme sırasında 3D verilere eşlenebilir.</li>
	<li>Sarılmamış faz haritalarını derinliğe dönüştürün. 23'te açıklandığı gibi, kalibrasyon küpü için derinlik, kalibrasyon küpü faz haritası ile referans düzlemi faz haritası arasındaki fark olarak hesaplanabilir. Doğru derinlik ölçeklendirme faktörü c0'ı hesaplamak için bu hesaplanan derinliği bilinen derinlikle karşılaştırın. Ardından, referans düzlemi fazını deneğin fazından çıkararak ve sonuçları c0 ile çarparak konunun derinliğini hesaplayın.</li>
	<li>X ve y koordinatlarını hesaplayın. Kalibrasyon küpü derinlik haritasına ölçeklendirme faktörü c0'ı uygulayın. Piksel cinsinden küp boyutlarından xy düzleminde bilinen küp boyutlarına dönüştürme faktörünü ρ belirleyin. X ve y koordinatlarını hesaplamak için konu verilerindeki piksel sayısını ρ ile çarpın.</li>
	<li>Verileri görselleştirin. Bireysel çerçeveler şirket içi formatımızda kaydedilebilir ve basit MATLAB koduyla görüntülenebilir veya . OBJ formatında ve Blender gibi ticari bir 3D modelleme programı ile görüntülenmiştir. Her çerçevede büyük miktarda veri olması nedeniyle, bu uygulamalar bazı bilgisayarlarda yavaş olabilir. Daha fazla duyarlılık veya canlı video gösterimi için, OpenGL veya Direct3D gibi bir bilgisayar grafik kitaplığı kullanarak yazılım yazın. Bu yazılım, sarmalanmamış fazdan x, y ve z koordinatlarını hızlı bir şekilde oluşturmak, bir üçgen ağ oluşturmak, aydınlatma normallerini hesaplamak ve sonuçları görüntülemek için grafik işleme biriminden (GPU) yararlanabilir. GPU'yu kullanarak, kare başına yaklaşık 300.000 nokta ile 30 Hz'e kadar canlı 3D veri görselleştirmesi elde ettik.</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>
<li>Mehta, R. P., Zhang, S., Hadlock, T. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Novel+3-D+video+for+quantification+of+facial+movement%5BTitle%5D)+AND+%22Otolaryngol.+Head+Neck+Surg%22%5BJournal%5D)">Novel 3-D video for quantification of facial movement.</a> Otolaryngol. Head Neck Surg. 138 (4), 468-472 (2008).</li>
<li>Wang, Y., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((High+resolution+acquisition%2C+learning+and+transfer+of+dynamic+3D+facial+expressions%5BTitle%5D)+AND+%22Comput.+Graph.+Forum%22%5BJournal%5D)">High resolution acquisition, learning and transfer of dynamic 3D facial expressions.</a> Comput. Graph. Forum. 23 (3), (2004).</li>
<li>Laughner, J. I., Zhang, S., Li, H., Efimov, I. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Mapping+cardiac+surface+mechanics+with+structured+light+imaging%5BTitle%5D)+AND+%22Am.+J.+Physiol.+Heart+Circ.+Physiol%22%5BJournal%5D)">Mapping cardiac surface mechanics with structured light imaging.</a> Am. J. Physiol. Heart Circ. Physiol. , in press (2012).</li>
<li>Ekstrand, L., Wang, Y., Karpinsky, N., Zhang, S. Superfast 3D profilometry with digital fringe projection and phase-shifting techniques. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aEkstrand%2C+L+%22Handbook+of+3-D+machine+vision%3A+Optical+metrology+and+imaging%22">Handbook of 3-D machine vision: Optical metrology and imaging</a>. , Taylor & Francis. Boca Raton, FL. (2012).</li>
<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>
<li>Li, Y., Zhao, C., Qian, Y., Wang, H., Jin, H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((High-speed+and+dense+three-dimensional+surface+acquisition+using+defocused+binary+patterns+for+spatially+isolated+objects%5BTitle%5D)+AND+%22Opt.+Express%22%5BJournal%5D)">High-speed and dense three-dimensional surface acquisition using defocused binary patterns for spatially isolated objects.</a> Opt. Express. 18, 21-635 (2010).</li>
<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>
<li><a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=%22Optical+Shop+Testing%22">Optical Shop Testing</a>. Malacara, D. , 3rd, John Wiley and Sons. New York. (2007).</li>
<li>Wang, Y., Zhang, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Three-dimensional+shape+measurement+with+binary+dithered+patterns%5BTitle%5D)+AND+%22Appl.+Opt%22%5BJournal%5D)">Three-dimensional shape measurement with binary dithered patterns.</a> Appl. Opt. 51 (27), 6631-6636 (2012).</li>
<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>

Yazarların birbiriyle rekabet eden hiçbir mali çıkarı yoktur.

Bu yüksek çözünürlüklü, gerçek zamanlıdan süper hızlıya kadar 3D video görüntüleme teknolojisi, biyolojik bilimden mühendislik uygulamalarına kadar çok sayıda ve çeşitli bilimsel alana potansiyel olarak fayda sağlayabilecek bir platform teknolojisidir. Biyomedikal uygulamalar, yüz hareketlerinin ve organ yüzeylerinin hassas ölçümlerini içerir. Diğer uygulamalar arasında, çarpık yüzey özelliklerinin tespiti ile 3D otomatik kalite kontrolü; 3D geliştirilmiş video konferans; filmler ve video oyunları için yüz özelliklerinin ayrıntılı dijitalleştirilmesi; yapıların tasarımı ve analizi için yoğun ve hızlı deformasyon ölçümleri; ve akışkan yüzey karakterizasyonu. Birçok biyolojik ve mühendislik uygulaması (örneğin , atan tavşan kalpleri, sıvı şok dalgaları), artefaktları örtüşmeden özellikleri doğru bir şekilde çözmek için ikili bir bulanıklaştırma sisteminin süper hızlı görüntüleme hızlarını gerektirir.
Bununla birlikte, bu teknolojinin yaygın olarak benimsenmesi için birçok zorluk bulunmaktadır. Geleneksel DFP teknolojisi, projektörün 8 bit gri tonlamalı sinüzoidal saçak desenlerini göstermesini gerektirir. Bu tekniğin hızı, projektörün yenileme hızı (genellikle 120 Hz) ile sınırlıdır. Bu hız, yüz ifadelerinde olduğu gibi yavaş çekim yakalama için yeterlidir. Ancak, Daha hızlı yakalama oranları gerektiren çok sayıda uygulama mevcuttur.
İkili odak çözme teknolojisi bu hız sınırlamasını gevşetti ve süper hızlı bir 3D video görüntüleme sistemi oluşturmayı başardık. Ancak, bu sistemin iki dezavantajı vardır. İlk olarak, DLP Discovery platformu gibi pahalı bir projektör ve Vision Research Phantom v9.1 gibi pahalı bir yüksek hızlı video kamera gerektirir. İkincisi, kare ikili desenlerin odaklanmaması yoluyla sinüzoidal desenler oluşturduğu için, ikili bulanıklaştırma tekniği, geleneksel DFP tekniği ile aynı kalitede sinüzoidal saçaklar ve azaltılmış bir derinlik ölçüm aralığı oluşturmakta zorluk çeker (daha fazla açıklama için bkz.23). Son araştırmalar, titrek ikili sinüzoidal paternlerin derinlik ölçüm aralığı19 üzerindeki sınırlamaları önemli ölçüde hafifletebileceğini göstermektedir. Gelecekteki araştırmalar, ikili bulanıklaştırmanın yararlarını korurken kalan sorunların üstesinden gelmeye odaklanacaktır.
Diğer bir zorluk, yüksek hızlı, yüksek çözünürlüklü 3D video görüntüleme sistemleri tarafından üretilen büyük miktarda veriyi sıkıştırmak ve depolamaktır. Sıkıştırılmamış 3D videolar, sıkıştırılmamış 2D videolardan çok daha büyüktür. Örneğin, 640 x 480 çözünürlükte 1 dakika boyunca 30 Hz'de kaydedilen bir 3D video için, . OBJ dosya boyutu 50 GB'ın üzerinde olabilir ve bu da depolamayı son derece zorlaştırır. 3D video sıkıştırma alanında çok az ilerleme kaydedildiğinden, gelecekte buna odaklanmaya devam edeceğiz.

Dijital saçak projeksiyon (DFP) teknikleri, aynı sahnenin farklı açılardaki iki görüntüsü arasındaki korelasyon ve üçgenlemeye dayanır, aynı prensip insan gözü ve beyni tarafından stereo görüş elde etmek için kullanılır. Ancak, stereo tabanlı bir yöntemden farklı olarak DFP, kameralardan birini değiştirmek için bir dijital video projektörü kullanır1. Projektör, nesnenin yüzeyinin kameranın görüşünde deforme ettiği nesneye bilinen bir sinüzoidal deseni hızla yansıtır. Birbirinden farklı faz kaymalarına sahip bu tür üç çarpık desen (saçak görüntüleri), üçgenleme yoluyla derinliği elde etmek için analiz edilebilir. Bilinen bir modelin kullanılması, yazışma noktalarını tanımlamanın zor hesaplama problemini ortadan kaldırarak kamera çözünürlüğünde derinlik ölçümlerinin yakalanmasına olanak tanır. Örneğin, 576 x 576 kamera ile teknik 331.776 nokta yakalayabilir. Bu, DFP sistemlerinin insan duygularındaki yüz kaslarının hareketi gibi çok ince ayrıntıları ölçmesine olanak tanır.
Statik veya yarı statik olaylar için 3D optik görüntüleme teknikleri, son birkaç on yılda kapsamlı bir şekilde incelenmiş ve video oyun tasarımı, animasyon, filmler, müzik videoları, sanal gerçeklik, telecerrahi ve birçok mühendislik disiplininde büyük başarı elde etmiştir5. Çok sayıda 3D profilometri tekniği mevcut olmasına rağmen, bunlar iki kategoriye ayrılabilir: yüzey temas yöntemleri ve yüzey temassız yöntemler. Hem koordinat ölçüm makinesi (CMM) hem de atomik kuvvet mikroskobu (AFM), yüksek doğrulukta 3D profiller elde etmek için ölçüm yüzeyi ile temas gerektirir. Bu gereklilik, iletişim yöntemlerinin hızına ciddi kısıtlamalar getirir. Tarama başına binlerce nokta ile kHz ölçüm hızına ulaşamazlar.
Yüzey temassız teknikler tipik olarak optik üçgenleme yöntemlerini kullanır (örn. stereo görüş, uzay-zaman stereo, yapılandırılmış ışık). Bilinen desenleri nesnelere aktif olarak yansıtarak, güçlü yerel doku varyasyonları olmadan yüzeyleri ölçmek için yapılandırılmış ışık teknikleri kullanılabilir1. Saçak analizi, sinüzoidal yapılı desenleri (saçak desenleri olarak da bilinir) kullanan özel bir yapılandırılmış ışık teknikleri grubudur. Bu desenler, bilinen bir şekilde noktadan noktaya sürekli olarak değişen yoğunluklara sahip olduğundan, yapılandırılmış ışık tekniklerini projektör piksel çözünürlüğünden kamera piksel çözünürlüğüneyükseltir 12. Yakın geçmişte, saçak analiz teknikleri, yüksek çözünürlüklü 3D görüntüleme elde etmede etkili oldu.
Dijital saçak projeksiyonu (DFP) tekniği, sinüzoidal saçak desenleri oluşturmak için dijital video projektörlerini kullanır. Bu teknik, daha düşük maliyet, daha yüksek hız ve geliştirme basitliği gibi avantajlara sahiptir ve son on yılda çok aktif bir araştırma alanı olmuştur. DFP ve benzeri dijital yapılandırılmış ışık tekniklerindeki son gelişmeler1-5'te özetlenmiştir. Yüksek hızlı uygulamalar elde etmek için, temel çalışma mekanizması nedeniyle dijital ışık işleme (DLP) projektörü tercih edilir. Bu tekniğin hızı ve esnekliği, 3 Hz'de 40D video elde etmemizi sağladı 13 ve daha sonra 60 Hz'de 6,7.
Bununla birlikte, geleneksel DFP tekniği için temel bir hız sınırı vardır. Bir DLP projektör, maksimum yenileme hızında (tipik olarak 120 Hz) yalnızca 8 bit renkli görüntüleri değiştirebilir. Geleneksel saçak desenleri 8 bitlik gri tonlamalı görüntüler olduğundan, bunlardan üçünü kırmızı, yeşil ve mavi renk kanalları olarak tek bir renkli görüntüye kodlayabiliriz. Projektör, her kanalı (ve dolayısıyla her bir saçak desenini) yenileme hızının üç katında (tipik olarak 360 Hz) değiştirecektir. Bununla birlikte, her 3D video karesi üç kenar deseni gerektirdiğinden, maksimum 3D video yakalama hızı hala yalnızca yenileme hızıdır (120 Hz)3,14. Bu donanım sınırlamasını aşmak için, ikili bulanıklaştırma8'i kullanan değiştirilmiş bir DFP tekniği icat ettik. Bu teknik, 8 bitlik gri tonlamalı saçak desenleri yerine, bilgisayar tarafından oluşturulan 1 bitlik ikili yapılandırılmış desenler kullanır. Bu desenler, DFP için sahte sinüzoidal desenler haline gelmek üzere projektör lensi kullanılarak bulanıklaştırılır. DLP projektörler, ikili görüntüleri 8 bit gri tonlamalı görüntülerden çok daha hızlı görüntüleyebildiğinden, ikili bulanıklaştırma teknolojisi, geleneksel DFP teknikleriyle aynı çözünürlükte onlarca kilohertz 3D video görüntüleme hızına izin verir15.
Aşağıdaki protokolün genel amacı, ikili bulanıklaştırma üç adımlı faz kaydırmalı DFP sisteminin temel uygulamasını ve çalışmasını göstermektir. İlk olarak, protokol gerekli bileşenlerin seçimini ve entegrasyonunu kapsayacaktır. Ardından, sistem için en basit, en kolay erişilebilir kalibrasyon yöntemini tartışacaktır; Spesifik uygulamalar için literatürde daha karmaşık kalibrasyon yöntemleri mevcuttur16,17. Protokol daha sonra sistemle 3D video yakalama prosedürüne ve saçak görüntülerini görselleştirilmiş 3D ölçümlere dönüştürme sürecine odaklanacaktır. Son olarak, gerçek zamanlı ve yüksek hızlı sistemlerimizden bazı temsili sonuçlar sunacağız.

<table><tbody><tr><td colspan="4">Malzeme veya ekipman kullanılmadı.</td></tr></tbody></table>

dijital fringe projeksiyon teknikleri ile yüksek Çözünürlüklü, yüksek hızlı, Üç boyutlu video görüntüleme

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

Dijital saçak projeksiyon (DFP) teknikleri, dinamik olarak değişen yüzeylerin yoğun 3D ölçümlerini sağlar. İnsan gözü ve beyni gibi, DFP de derinliği hesaplamak için aynı sahnenin farklı açılardaki iki görünümündeki eşleşen noktalar arasında üçgenleme kullanır. Ancak, stereo tabanlı bir yöntemden farklı olarak DFP, kameralardan birinin yerini almak için bir dijital video projektörü kullanır1. Projektör, bilinen bir sinüzoidal deseni konuya hızlı bir şekilde yansıtır ve konunun yüzeyi, kameranın görüş alanındaki bu desenleri bozar. Üçgenleme kullanarak derinliği hesaplamak için kameradan alınan üç bozuk desen (saçak görüntüleri) kullanılabilir.
Diğer 3D ölçüm yöntemlerinden farklı olarak, DFP teknikleri daha hızlı, ekipman maliyetinde daha düşük, daha esnek ve geliştirilmesi daha kolay olan sistemlere yol açar. DFP sistemleri, kamerayla aynı ölçüm çözünürlüğünü de elde edebilir. Bu nedenle, DFP ve diğer dijital yapılandırılmış ışık teknikleri son zamanlarda yoğun araştırmaların odak noktası olmuştur (1-5'te özetlendiği gibi)). DFP, grafik işleme birimi ve optimize edilmiş algoritmalardan yararlanarak, kare başına 300.000'den fazla ölçüm noktası için 30 Hz 3D video veri toplama, yeniden yapılandırma ve görüntüleme yeteneğine sahip bir sistem geliştirdik6,7. İkili bulanıklaştırma DFP yöntemleri daha da yüksek hızlara ulaşabilir8.
Farklı uygulamalar DFP tekniklerinden yararlanabilir. İşbirlikçilerimiz sistemlerimizi yüz fonksiyon analizi 9, yüz animasyonu10, kardiyak mekanik çalışmaları11 ve sıvı yüzeyi ölçümleri için kullanmışlardır, ancak başka birçok potansiyel uygulama mevcuttur. Bu video, DFP tekniklerinin temellerini öğretecek ve ikili bir bulanıklaştırma DFP sisteminin tasarımını ve çalışmasını gösterecektir.

Şekil 1 sistemin şemasını göstermektedir. Bu videodaki yüksek hızlı ikili odak dışı bırakma sistemi, bir Logic PD DLP LightCommander projektör ve bir Phantom v9.1 CMOS kameradan oluşmaktadır.
Şekil 2, insan yüzüne ait 3D gerçek zamanlı sistemimizden tek bir kareyi sunmaktadır. Bu sistem 640 x 480 çözünürlüğünde bir kamera kullanır. Yukarıda bahsedilen bilinen sinüzoidal desen sayesinde, çok ince detayları kaydetmeye yetecek çözünürlükte 640 x 480 = 307.200 ölçüm alabiliyoruz.
Şekil 3, insan yüz ifadelerinin 60 Hz hızında 3 boyutlu olarak ölçülmesine dair bir örnek göstermektedir. Burada, bir video sekansından seçilen dört kare, gerçek zamanlı sistemin ince detaylı geometrideki dinamik değişimleri yakalama yeteneğini açıkça ortaya koymaktadır.
Şekil 4, gerçek zamanlı ikili odak dışı (binary defocusing) 3D video sistemimizle birlikte kullanılan canlı görselleştirme yazılımımızı göstermektedir. Deneğin 3D olarak yakalanan videosu, sağındaki bilgisayar monitöründe gerçek zamanlı olarak görüntülenmektedir. Bu yazılım; C++, OpenGL kütüphanesi, GLSL ve QT kullanılarak yazılmıştır. Kullanılan bilgisayar bir Lenovo dizüstü bilgisayardır.
Şekil 5, yeni geliştirilen süper hızlı ikili odak dışı sistemimizle canlı tavşan kalbi ölçümünden elde edilen 3D kareleri göstermektedir. Bu sistem, 576 x 576 görüntü çözünürlüğünde 667 Hz hızında 3D kareler kaydedebilmektedir. Hareket kaynaklı artefaktlar olmadan kalp yüzeyini ölçmek için süper hızlı bir oran gereklidir. Kalp ölçüm araştırması, Washington University-St. Louis'ten Prof. Igor Efimov ile iş birliği içinde yürütülmektedir (ayrıntılar için bkz.11); tavşanın insani yöntemlerle öldürüldüğünü ve görüntülerin kalp hâlâ atarken alındığını belirtiniz.
<img alt="Projeksiyon denklemleriyle birlikte yapılandırılmış ışık görüntüleme diyagramı; projektör-kamera düzeneği desenleri analiz eder." fo:content-width="5in" fo:src="/files/ftp_upload/50421/50421fig1highres.jpg" src="/files/ftp_upload/50421/50421fig1.jpg" data-altupdatedat="1787630408000" data-alt="Şekil 1"> 
Şekil 1. 3D video görüntüleme sisteminin düzeni. Bu sistemde, yüksek hızlı bir DLP projektör, deneye konu olan nesne üzerine hızlı bir sırayla üç adet ikili dither uygulanmış faz kaydırmalı görüntü yansıtır. Derinlik hesaplaması için üç saçak görüntüsünü tek tek yakalamak amacıyla yüksek hızlı bir CMOS kamera kullanılır.
<img alt="3B yüz rekonstrüksiyon süreci; ağ görselleştirmesi; dijital modelleme tekniği; antropometrik çalışma." fo:content-width="5in" fo:src="/files/ftp_upload/50421/50421fig2highres.jpg" src="/files/ftp_upload/50421/50421fig2.jpg" data-altupdatedat="1787630408000" data-alt="Şekil 2"> 
Şekil 2. Bir insan yüzünün 640 x 480 çözünürlükteki 3B ölçümleri, ince detayları ortaya çıkarmaktadır. Soldan sağa; geometriyle mükemmel şekilde hizalanmış eş zamanlı yakalanan doku, geometrinin gölgeli görünümü, noktaların yoğunluğunu gösteren tel kafes görünümü, burun bölgesinin yakın çekim görünümü ve göz bölgesinin yakın çekim görünümü gösterilmektedir.
<img alt="3D yüz ifadesi morphing, dijital dönüşüm, görsel analiz, sekans diyagramı." fo:content-width="5in" fo:src="/files/ftp_upload/50421/50421fig3highres.jpg" src="/files/ftp_upload/50421/50421fig3.jpg" data-altupdatedat="1787630408000" data-alt="Şekil 3"> 
Şekil 3. Bir yüz ifadesinin oluşumuna ait 3D videodan seçilmiş dört kare. Video, 640 x 480 çözünürlükte ve 60 Hz hızında kaydedilmiştir. Bu kareler, kadının nötr bir ifadeden gülümsemeye geçişi sırasındaki yüzündeki geometrik değişiklikleri vurgulamaktadır.
<img alt="Gerçek zamanlı sonuçları gösteren optik tarama ve 3B görüntüleme deneyi ile yüz tanıma düzeneği." fo:content-width="5in" fo:src="/files/ftp_upload/50421/50421fig4highres.jpg" src="/files/ftp_upload/50421/50421fig4.jpg" data-altupdatedat="1787630408000" data-alt="Şekil 4"> 
Şekil 4. Canlı 3B video yakalama, işleme ve oluşturma. 3B ölçümler, deneğin sağındaki bilgisayar ekranında gerçek zamanlı olarak görüntülenmektedir.
<img alt="3B kalp modelleri; tıbbi görüntüleme analizi için farklı rotasyonel görünümleri gösteren diyagram." fo:content-width="5in" fo:src="/files/ftp_upload/50421/50421fig5highres.jpg" src="/files/ftp_upload/50421/50421fig5.jpg" data-altupdatedat="1787630408000" data-alt="Şekil 5"> 
Şekil 5. Süper hızlı 3B video görüntüleme sistemimizle canlı bir tavşan kalbinin görüntülenmesi. Kalp yaklaşık 200 beats/min hızla atmaktadır. 3B yakalama hızı 166 Hz ve görüntü çözünürlüğü 576 x 576'dır. Daha fazla ayrıntı için bkz.11.

Bu videoda, dinamik olarak değişen yüzeylerin yoğun 3D ölçümlerini sağlayan dijital saçak projeksiyon tekniklerinin temelleri açıklanmaktadır. Ayrıca, bu tekniklere dayalı yüksek hızlı bir ikili bulanıklaştırma sisteminin tasarımını ve çalışmasını da gösterir.

Dijital Fringe Projeksiyon Teknikleri ile Yüksek Çözünürlüklü, Yüksek Hızlı, Üç Boyutlu Video Görüntüleme

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

Bu prosedürün genel amacı, gerçek zamanlı hızda veya üzerinde yüksek çözünürlüklü 3D video yakalamaktır. Bu, öncelikle dijital ışık işleme projeksiyon cihazı kullanılarak konu üzerine yüksek hızda sinüzoidal saçak desenli görüntülerin yansıtılmasıyla gerçekleştirilir. Yüksek doğruluk sağlamak için sırasıyla kaydırılmış üç kosinüs deseni yansıtılır.Bu görüntüleri başka bir bakış açısından yakalamak için bir kamera kullanılır. İkinci adım, üçlü saçak deseni görüntü setlerinin her birinden sarılmış fazın hesaplanmasıdır. Bu işlem, ark tanjant fonksiyonu ve görüntü yoğunluk değerleri kullanılarak gerçekleştirilir.Ardından, ark tanjant fonksiyonundan kaynaklanan iki pi süreksizliğini gidermek için fazlar açılır. Son adım, deneğin açılmış fazından derinlik bilgisini elde etmektir. Bu işlem, deneğin ve kalibrasyon düzleminin açılmış faz haritaları arasındaki farkın, bir referans nesne kullanılarak bulunan sabitlerle uygun şekilde ölçeklendirilmesi ve kaydırılmasıyla gerçekleştirilir.Nihayetinde, elde edilen veri çerçeveleri grafik yazılımları kullanılarak görüntülenebilir. Bu tekniğin lazer tarama gibi mevcut diğer yöntemlere göre temel avantajı, hem yüksek çözünürlük hem de yüksek hız sağlayabilmesidir. Denek üzerine bilinen sinüzoidal desenler yansıtıldığı için, 576 x 576 çözünürlüğündeki bir kamera ile kullanılan kameranın her bir pikseli için bir 3D veri noktası elde edilebilir.Kare başına 300.000'den fazla 3D veri noktası elde edebiliyoruz. Bu yöntem; yüz ifadelerinin oluşumunun veya bir kalbin atan yüzeyinin yakalanması gibi potansiyel tıbbi uygulamalara sahip olsa da, birçok başka çalışma alanına da uygulanabilir. Filmlerde ve video oyunlarında kullanılmak üzere yüksek çözünürlüklü yüz hareket yakalamasına veya geliştirilmiş bir video konferans yöntemine olanak tanır.Ayrıca, bir üretim ortamındaki kusurları tespit etmek için de kullanılabilir. Bu yöntemin görsel gösterimi, bir kalibrasyon olarak kritik öneme sahiptir. Sistemin görsel yaşı ve ölçümleri nedeniyle işlem adımlarının öğrenilmesi zordur.Sorunları tespit etmenin en basit ve en kolay yolu, eğitilmiş bir gözle yapılan görsel incelemedir. İlk adım, yansıtılacak saçak desenlerini oluşturmaktır. Bunlar, burada bir görüntü programlama ortamı olan matlab kullanılarak önceden hazırlanır.Bu video, ikili desenlerin kullanımına odaklanacaktır. Odak dışı bir ikili desen üretmek için, yalnızca saf siyah ve saf beyaz pikseller kullanarak sinüzoidal desenler oluşturmak amacıyla bir dithering tekniği kullanın. Üç adımlı faz kaydırma algoritmasının gerektirdiği şekilde, desenin birbirinden iki pi bölü üç kadar faz kaymış üç görüntüsünü oluşturun.Bu gösterimde, derinlikteki daha keskin değişimleri yakalayabilen çoklu frekans tekniği için üçerli iki ek set daha üretilir. Ardından, monokromatik ayara sahip yüksek hızlı bir dijital ışık işleme projektörü seçin. Faz kaydırma için görüntüleri yüklemek amacıyla projektörle birlikte sağlanan yazılımı kullanın.Şimdi, sistem için uygun yakalama hızına sahip siyah beyaz bir C, CD veya COS kamera seçin. Projektörün nesneden ne kadar uzağa yerleştirilmesi gerektiğini belirlemek için kameranın, her video karesi için tüm saçak görüntüsü setini yakalaması gerekeceğini unutmayın. Görüntünün dikey ve yatay kapsamı, incelenecek nesneden biraz daha geniş olduğunda projektörü geniş ve düz bir yüzeye göre hareket ettirin.Projektörün duvara olan mesafesini ölçün. Bu mesafedeki istenen görüş alanını ve kamera sensör boyutunu kullanarak lensin odak uzaklığını belirleyin. Son yapılandırma adımı, bu bileşenler arasındaki geniş bir açıda, projektör ve kamera arasındaki açısal ayrımı belirlemektir.Öznitelik noktaları arasındaki triangülasyon belirgindir, ancak daha fazla öznitelik gölgede kalır. Küçük bir açıda triangülasyon zorlaşır ve sonuçlardaki gürültü artar. Genellikle 10 ila 15 derece iyi bir uzlaşmadır.Kalibrasyonun, veri yakalama işleminden hemen önce gerçekleştirilmesi en iyisidir. İkili bir odak dışı sistem için, görüntüleme düzlemindeki desenler yüksek kaliteli sinüzoidlere benzeyene kadar projeksiyon lensini odak dışı bırakın. Bu işlem, test verilerinin incelenmesi ve lensin ayarlanmasından oluşan iteratif bir süreç gerektirebilir.Saçaklar birbirine karışıp bulanıklaşıyorsa, projektör çok fazla odak dışıdır. Desen içinde noktalar görünüyorsa, projektör çok fazla odaklanmıştır. Şimdi, hem kameranın hem de projektörün görüş alanına düz bir beyaz tahta yerleştirin.İlk saçak görüntüsünü tahtaya yansıtın. Ardından, kamera projesi ile bu görüntüyü yakalayın ve geri kalan saçak görüntülerini kaydedin. Bu saçak görüntülerini, veri işleme adımı için kalibrasyon düzlemi olarak etiketleyerek aynı şekilde kaydedin.Ardından, boyutları bilinen bir nesneyi sistemin görüş alanına yerleştirin. Burada, difüz yapışkanlı köpük karelerle kaplanmış sert bir köpük küp kullanılmıştır. Aynı saçak görüntü serisini küp üzerine yansıtın.Her birini kamera ile yakalayın. Yakalanan görüntüleri, kalibrasyon küpü olarak etiketleyerek işlemleme adımı için kaydedin. Verileri toplamak için.Denek, kameranın odak düzlemine yerleştirilir; denek üzerine saçaklı görüntüler yansıtılır ve bunlar kaydedilir. Yüksek hızda doğru hareket yakalama için genellikle yüksek hız gereklidir. İnsan gözü sadece saçakları görebilir.Temporal interferans yönteminde, yakalanan görüntüleri kamera diyafram ayarlamalarına yardımcı olmak için kullanın. Işık seviyesini optimize etmek için, saçak görüntüleri doygunluğa ulaşmadan mümkün olduğunca parlak olmalıdır.Bir sonraki adım, verilerin son işlemidir. Üç adımlı faz kaydırma algoritmasında faz, sinüzoidal desen içindeki bir noktanın konumunu belirleyen kosinüs fonksiyonunun argümanıdır. Saçak görüntülerinden her bir noktadaki bu fazı belirlemek için bir algoritma uygulanmıştır; hesaplanan bu sarılı faz,le interval aralığındadır.Kalibrasyon düzlemi ve kübü ile denek verilerine bu algoritmayı uygulayarak negatif PI'den PI'ye dönüştürün. Ardından, faz sıçramalarında iki pi eklemek veya çıkarmak için başka bir algoritma kullanarak faz haritalarını açın. Çok frekanslı teknikte, her bir frekans için sarmalanmış faz haritaları, tek bir açılmış faz haritası elde etmek için birleştirilir; bu noktada kalibrasyon adımını yeniden gözden geçirmek önemlidir. Kalibrasyon düzleminin faz haritasının merkezinden yatay bir kesit alın.Faz hatası tahmini elde etmek için kaba profilini kaldırın. Eğer yansıtılan desen çok odaklanmışsa, hata büyük olacaktır. Hatayı belirlenen aralığa getirmek için projeksiyon lensini gerektiği gibi ayarlayın.Negatif 0.1 ile 0.1 radyan arası. Ardından, üçüncü bir algoritma kalibrasyon küpünün derinliğini hesaplar. Bu, kalibrasyon küpü ile referans düzlemi faz haritaları arasındaki farktır.Buradan bir ölçek faktörü belirlenir. Özne derinliği, referans düzleminin faz haritasının özneninkinden çıkarılması ve ölçek faktörünün uygulanmasıyla bulunur. Veriler artık MATLAB veya diğer 3D grafik yazılımlarında görselleştirilmek üzere kaydedilebilir.Bu teknik, bir insan yüzünün ince detayları ortaya çıkaracak kadar yüksek bir çözünürlükte, gerçek zamanlı ve yüksek hızlı üç boyutlu görüntülemesine olanak tanır. Soldaki üç görüntü seti; 2D, doku, bindirme, gölgeleme, aydınlatma ve tel çerçeve modlarında görüntülenen tam yüzdür. Merkezde, burun bölgesinin tel çerçeve görünümündeki yakın çekimi yer almaktadır.Sağdaki noktaların yoğunluğunun, göz çevresindeki bölgenin yakın çekim görünümü olduğuna dikkat edin. Bu görüntüler, sinüzoidal saçak desenleri kullanılarak oluşturulmuştur. Burada, bir gülümsemenin oluşumuna dair 3B bir video gösterilmektedir.Video, 640 by 480 çözünürlükte ve 60 hertz hızında kaydedilmiştir; sinüzoidal saçak desenleri kullanılmıştır. Canlı 3D video yakalama, işleme ve oluşturma işlemleri gerçekleştirilebilir. Bu videoda, 3D ölçümler bilgisayar ekranında 30 hertz hızında görüntülenmektedir.Bu yöntemin yeteneklerine dair son bir örnek olarak, burada canlı bir tavşan kalbinin 3D video görüntülemesi gösterilmektedir. İkili defokuslama kullanılarak, kalp atış hızının dakikada yaklaşık 200 atış olduğu belirlenmiştir. 3D yakalama hızı 576 by 576 çözünürlükle 166 hertz idi.Hareket artefaktlarını önlemek için yüksek hız gereklidir. Kalibrasyona hakim olunduğunda, veri yakalama ve veri işleme işlemleri uygun şekilde gerçekleştirilirse birkaç saat içinde tamamlanabilir. Hız için tasarlanmış işleme yazılımı ile geliştirme aşamasından sonra, çok sayıda işlemci sonucu gerçek zamanlı olarak bilgisayar ekranında görüntülenebilir.Bu teknik, kardiyak yüzey mekaniği alanındaki araştırmacıların, yüksek çözünürlüklü 3D video verilerini kullanarak atan bir tavşan kalbinin dinamik yüzey geometrisini incelemelerinin yolunu açmıştır. Bu videoyu izledikten sonra, yüksek çözünürlüklü ve yüksek hızlı bir 3D video sisteminin nasıl tasarlanacağı ve işletileceği konusunda temel bir anlayışa sahip olmalısınız. Özellikle, odaklanmış ikili modellerle dijital saçak projeksiyonunun ardındaki kavramlara ve referans düzlem kalibrasyon yöntemine aşina olmanız gerekir.Ayrıca, iyi ve kötü açılım yapılmış faz haritaları arasındaki farkı ayırt edebilmelisiniz.

high-resolution-high-speed-three-dimensional-video-imaging-with

Research

JoVE Journal

Engineering

Mühendislik

Tahribatsız ses görselleştirme sadece x-ray mikro bilgisayarlı tomografi (BT) en verimli olduğu tomografi teknikleri ile elde edilebilir.

Yüksek Çözünürlüklü 3D Görüntüleme Ex-Vivo Biyolojik örnekler Micro CT

Özel, gerçek zamanlı bir konfokal tarama görüntüleme sistemi komple inşaat açıklanmıştır. Video hızı mikroskopi ve mikroendoskopi için kolayca kullanılabilen bu sistem, maliyetinin bir kısmını, standart ticari konfokal sistemlerini kullanarak erişilebilir değil görüntüleme geometrileri ve uygulamaları bir dizi sağlar.

Video-rate Tarama Konfokal Mikroskop ve Mikroendoskopi

Lensfree optik tomografi &lt;1 um arasındaki konumsal bir çözünürlüğe sahip bir üç-boyutlu mikroskopi tekniktir x &lt;1 um x 15-100 mm arasında geniş bir görüntüleme-hacmi içinde, sırasıyla, x, y ve z, boyutları, içinde &lt;3...

Çok açılı Aydınlatma ve Pixel Super çözünürlüklü istihdam Lensfree On-chip Tomografik Mikroskopi

Zayıf yaymalı nesnelerin üç boyutlu yerleri benzersiz standart bir mikroskop için küçük bir değişiklik içerir dijital inline holografik mikroskobu (DIHM) kullanılarak tespit edilebilir. Bizim yazılım üç boyutlu pozisyon ve bir mikroskopik faz nesnenin geometrisine vermek üzere Rayleigh-Sommerfeld geri yayılma ile birlikte basit bir görüntüleme buluşsal kullanır.

Zayıf-saçılma Konular Dijital Inline Holografik Mikroskop (DIHM)

Optik kırılma limiti aşmak için bir yöntem sunulmuştur. Optik tekrarlayıcı Gerchberg-Saxton'dan algoritması kullanılarak faz alma ve ilk aşamanın tekrar takip görüntüleme sistemi vites: Bu yöntem, iki aşamalı bir süreci içerir. Bir sentetik lens açıklığı artan daha yüksek görüntü çözünürlüğü verimli, hareket yönü boyunca oluşturulur.

Bir Hareketli Platform Görüntüleme Zaman çoğullama Süper Çözme Tekniği

Canlı hücrelerin içindeki dinamik proteinler hakkındaki uzay-zamansal bilgi, biyolojiyi anlamak için çok önemlidir. Hızlı 3D yapılı aydınlatma mikroskobu (f3D-SIM) adı verilen bir tür süper çözünürlüklü mikroskopi, bakterilerdeki sitokinetik Z halkası hakkında benzersiz bilgiler ortaya çıkarır: hem boncuk benzeri görünümü hem de halka içindeki FtsZ'nin hızlı dinamikleri.

Hızlı 3D-Yapılandırılmış Aydınlatma mikroskopi ile Canlı Bakteri Cytokinetic Z Yüzük Süper çözünürlük Görüntüleme (F3D-SIM)

Dört boyutlu (4D) görüntüleme omurgalı sinir terminalleri canlı endozomlar iki tip arasındaki davranış ve etkileşimleri incelemek için kullanılmaktadır. Bu küçük yapıların hareketi gibi endozom füzyon ve ekzositoz gibi olayların onay izin, üç boyutlu olarak karakterize edilir.

Dört boyutlu Floresans Görüntüleme ile Sinir Terminalleri Yaşayan endozom Dinamiği Görselleştirme

Burada, gerçek zamanlı olarak üç boyutlu fonksiyonel ve moleküler görüntüleme için yeni geliştirilmiş bir el tipi optoakustik (fotoakustik) sistemle görüntüleme için deneysel protokolün ayrıntılı bir tanımını sunuyoruz. Gösterilen güçlü performans ve çok yönlülük, optoakustik teknolojinin klinik öncesi araştırma ve klinik uygulamada yeni uygulama alanlarını tanımlayabilir.

Evrensel Real Time Derin Doku İnsan Anjiografi ve Fonksiyonel Preklinik Çalışmalar üç boyutlu Optoacoustic Görüntüleme Probe El

Biz MEMS cihazlarının muayene ve karakterizasyonu için kompakt bir yansıma dijital holografik sistemini (CDHM) sunuyoruz. Doğal geometrik büyütme sağlayan uzaklaşan giriş dalga kullanan bir lens daha az tasarım gösterilmiştir. Hem statik ve dinamik çalışmalar sunulmuştur.

MEMS Muayene ve Karakterizasyonu için kompakt Lens az Dijital Holografik Mikroskop

Fare embriyolarının üç boyutlu (3D) görüntülerini elde etmek için yüksek çözünürlüklü episkopik mikroskopi kullanan ayrıntılı bir protokol açıklıyoruz. Bu geliştirilmiş protokol, floresan boyanın penetrasyonunu arttırmak için modifiye edilmiş bir doku hazırlama yöntemi kullanır, böylece hem küçük hem de büyük boyutlu numunelerin morfometrik analizine izin verir.

3D Görüntüleri Hızlı Toplama Yüksek çözünürlüklü Episcopic Mikroskopi kullanma

Dinamik holografik 3D'nin üretimi için ultra ince taneli gümüş-halide holografik emülsiyonlar üzerinde aynı parlaklığı, şeffaflığı ve homojen renkleri gösteren ultra gerçekçi tam renkli analog hologramları kaydetmek için bir protokol sıyoruz. Görüntü.

Hareketli Hologram Ekranda Kullanılmak Üzere Ultra Gerçekçi Tam Renkli Analog Hologramları Kaydetme

Öğrenin, dijital saçak projeksiyonu ve ikili defokus sistemleri kullanarak yüksek çözünürlüklü, yüksek hızlı 3D video görüntüleme yöntemini. Bu teknik, dinamik yüzeylerin gerçek zamanlı yoğun ölçümünü sağlar.

Dijital Fringe Projeksiyon Teknikleri ile Yüksek Çözünürlüklü, Yüksek Hızlı, Üç Boyutlu Video Görüntüleme

Daha fazla video keşfet