高光譜 3D 成像再突破:密集分散結構光,讓動態場景捕捉又快又準
圖1假橙子和真橙子。我們比較了真實和人造水果(橙色),顯示了它們的高光譜圖像曲線和相應圖像的差異。(a) 在sRGB中重建高光譜圖像,(b)深度(c)光譜圖和(d)同色異譜樣品的高光譜圖像。圖2動態場景。我們展示了動態場景的重建深度和光譜結果。(a) 重建深度。(b) sRGB中重建的高光譜圖像。(c) 重建的高光譜圖像。(d) 高光譜強度。我們在多個實驗中驗證了DDSL方法的有效性,包括靜態和動態場景下的高光譜3D成像。實驗結果表明,DDSL能夠在6.6幀每秒的速度下實現高精度的深度和光譜重建,深度誤差為4毫米,光譜半高寬(FWHM)為15.5納米。與現有方法相比,DDSL在采集速度和重建精度上都有顯著提升。在靜態場景實驗中,我們使用了標準的ColorChecker圖表來評估光譜準確性。結果顯示,DDSL能夠準確重建不同顏色的光譜曲線,尤其是在高頻率光譜區域的表現優于其他方法。此外,我們還進行了深度評估,通過與二進制編碼結構光方法獲得的地面真值進行比較,證明了DDSL在深度估計上的準確性。在動態場景實驗中,我們展示了DDSL在處理復雜運動場景的能力。例如,在一個包含人臉掃描的動態視頻中,DDSL成功地重建了從440納米到660納米的高光譜圖像,顯示出清晰的面部特征和光譜變化。此外,我們還對水果(真假橙子)進行了對比實驗,結果顯示DDSL能夠區分真實和人造物體的光譜特性,進一步驗證了其在實際應用中的潛力。總的來說,實驗結果表明,DDSL不僅在靜態場景中表現出色,還能有效應對動態場景中的挑戰,實現了快速、準確的高光譜3D成像。未來的工作還可以集中在改進系統的校準和優化算法,以進一步提高重建精度。此外,可以探索更多應用場景,如實時監控、醫學成像等,以充分發揮DDSL的潛力。總之,DDSL為動態場景的幾何和材料分析提供了新的可能性,有望在未來的研究和應用中發揮重要作用。
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