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加窗时空分析法实现三维测量
  • ISSN号:1006-2467
  • 期刊名称:《上海交通大学学报》
  • 时间:0
  • 分类:TN206[电子电信—物理电子学]
  • 作者机构:[1]上海大学机电工程与自动化学院, 上海市机械自动化及机器人重点实验室,上海200072, [2]上海交通大学机械系统与振动国家重点实验室,上海200240
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(51121063,51075252),上海市基础研究重点项目(10JC14080000)
中文摘要:

分析了传统时空分析法空间和时间成本,发现过多无效数据的处理是导致计算效率低下的原因,提出了加窗时空分析法.该方法通过对时间序列的数据进行加窗截取,缩小了数据计算范围,从而减轻了内存负担,提高了计算效率.同时,小窗1:7的浮动特性使得延迟计算时间缩小到1/2窗口值,并且可实现随着图像的获取进行逐帧计算.对3个实验物体进行三维测量,曲面实验结果精细正确.在与传统时空分析法的定量比较中,该方法结果与传统方法结果在距离阈值10叫下的正确率和回调率高达99.8%,且计算时间仅为传统方法的2%.因此,加窗时空分析法使用较小的计算成本实现了高质量的计算结果.

英文摘要:

Space-time analysis is one of the most robust methods to measure 3D shape. However, it has some disadvantages, such as large storage burden, high computational load, long waiting time. A fast space-time analysis was proposed which applies the windowed data instead of the whole time series data. The new method greatly reduces the computational load, storage burden and waiting time. The experi- ments on three test objects were implemented. The surfaces using the proposed method are very fine, even the small texture and wave on the surface are also reconstructed. In the quantitative comparison with the traditional space-time analysis, the accuracies and recalls are as high as 99.8%. what is move, the efficien- cy is enhanced rapidly. The computational time is just 2% of the traditional one. The experiment results confirm that the windowed space-time analysis can obtain high quality computing result while using very low computing cost.

同期刊论文项目
期刊论文 158 获奖 48 专利 14 著作 8
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期刊信息
  • 《上海交通大学学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中华人民共和国教育部
  • 主办单位:上海交通大学
  • 主编:郑杭
  • 地址:上海市华山路1954号15F
  • 邮编:200030
  • 邮箱:shjt@chinajournal.net.cn
  • 电话:021-62933373 62932534
  • 国际标准刊号:ISSN:1006-2467
  • 国内统一刊号:ISSN:31-1466/U
  • 邮发代号:4-256
  • 获奖情况:
  • 1996年全国优秀科技期刊奖,1992年、1996年、1999年国家教育部系统优秀科技期刊奖,2002年“百种重点期刊奖”,2003年百种中国杰出学术期刊,2004年教育部全国高校优秀科技期刊一等奖,2004年“百种重点期刊奖”
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:30903