中文摘要：

动态三维重构技术是目前计算机视觉领域的研究热点和难点之一，现有技术手段中只有基于单次投影的空间编码结构光方法具有动态三维获取能力，然而其重构的点云密度和精度较低，尚难以满足实际应用需要。基于此，在前期工作基础上，本研究提出了一种基于"全三维恢复结构光"理论的动态三维重构方法，该方法以空间编码结构光理论为基础，通过单次投影可同时恢复出投影编码点处的三维深度及其独立高精度法向信息，进而通过两种信息的结合构建出高质量的三维重构模型，从而克服了现有空间编码结构光算法中信息量不足的问题。另外，本研究还将针对系统数学模型的完善、高密度空间编码算法、自适应图像特征检测算法等展开深入研究，以获取更高质量的三维重建结果。通过系统优化和GPU图形处理技术，建立首套具有实用价值的动态三维重构系统，该系统可以应用于工业检测、人体扫描、3D影视特效制作等诸多需要获取实时三维信息的领域，具有重要的研究和应用价值。

结论摘要：

动态三维重建一直是计算机视觉领域的研究前沿和热点，从目前研究现状来看，基于空间编码的主动结构光投射仍然是实现上述目的的主要手段。本项目主要针对空间编码结构光中的空间彩色伪随机编码理论和方法的研究，其主要研究目的包括，通过结构光编码理论的研究实现具有高密度、小窗口特性的彩色结构光编码算法；通过对图像特征提取算法的研究，实现纹理、颜色等不利因素干扰下的鲁棒解码算法；通过对系统标定算法和图像梯度信息的检测，实现基于法向信息的高精度三维重建算法；以及与结构光领域相关的图像及视觉算法的拓展性研究。所取得的主要研究成果包括1）提出了一种基于颜色和几何信息融合的高密度小窗口空间编码结构光算法，在原有基于GF(4)域的空间编码算法基础上，将其编码元素拓展到GF(8)域，为了不增加过多的颜色特征，我们使用了嵌入式几何特征与颜色特征相结合的编码策略，在保证编码密度不变的前提下，将编码窗口从3×2降低到了2×2，编码窗口的缩小，使得后续解码阶段只需要判断较少的颜色方块数目，同时也使得因遮挡而产生的断码现象大为减少，从而显著提高了后续解码的稳定性；2）在结构光图像解码方面，先后提出了多种对于编码角点的精确鲁棒定位算法，包括基于局部旋转对称性特征的角点定位算法、基于图像局部熵分析的自适应角点定位算法等，实现了对于人脸等具有纹理颜色目标的精确特征定位，实现了0.1-0.2毫米的重建精度；同时相关研究内容也拓展到了传统的图像分割领域，提出了一种基于分层迭代贝恩斯方法的图像分割算法；3）研究了三维法向信息快速重建算法，提出了一种适用于皮肤特性的简化的二次反射模型，通过光度学方法实现了精确的三维法向场重建，实现了快速指纹表面三维重建，进而又提出了一种基于法向场的三维曲率特征提取算法；4）同时也对时间编码结构光方法展开了探索性研究，提出了一种基于二值边缘特征的高鲁棒性结构光编解码算法，使其能够实现对于复杂反射表面的高精度三维重建。本项目研究期间，累计发表包括IEEE Trans. on Industrial Electronics，IEEE Trans. on Image Processing等重要期刊在内的SCI论文8篇，ICPR等国际会议论文8篇，完成英文专著章节1部，申请相关发明专利5项，授权1项。