MATLAB高精度三维重建系统：光栅投影与条纹分析

资 源 简 介

本MATLAB项目采用光栅投影技术，实现高效三维重建。核心功能包括条纹图像旋转滤波消除方向干扰、四步相移法提取包裹相位，以及多频外差提升测量精度。适用于工业检测与科研应用。

详 情 说 明

基于条纹分析的光栅投影三维重建系统

项目介绍

本项目实现了一套高精度的光栅投影三维重建系统。通过投射特定频率的正弦条纹到物体表面，利用相机捕获变形条纹图像，结合条纹旋转滤波、相移相位提取、多频外差解包裹等核心技术，最终重建出物体的三维点云模型。该系统适用于工业检测、文物数字化、医疗成像等领域的高精度三维测量需求。

功能特性

• 条纹图像旋转滤波：消除投影条纹方向性干扰，提升条纹图像质量
• 四步相移法相位提取：精确提取包裹相位，有效抑制环境光干扰
• 多频外差相位解包裹：解决相位跳变问题，实现绝对相位的连续恢复
• 三维点云重建：结合标定参数将绝对相位转换为精确的三维坐标

使用方法

1. 准备输入数据：

- 采集至少3组不同频率的正弦条纹图像（需经过去噪预处理） - 准备相机与投影仪的标定参数（内参矩阵、外参矩阵、畸变系数） - 设置四步相移的相位移动步长（通常为π/2） - 配置滤波器旋转角度参数（可选，默认自动优化）

1. 运行重建流程：

- 系统将自动执行条纹增强、相位提取、解包裹和三维重建全过程 - 处理结果将保存为指定格式的文件

1. 输出结果：

- 增强条纹图像（uint8格式） - 包裹相位图（-π到π范围） - 绝对相位图（连续相位分布） - 三维点云数据（N×3矩阵） - 三维可视化模型（网格与色彩映射）

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• Computer Vision Toolbox
• 推荐内存：8GB及以上
• 支持OpenGL的显卡（用于三维可视化）

文件说明

主程序文件整合了三维重建全流程的核心功能，包括条纹图像的预处理与方向性干扰消除、基于四步相移原理的包裹相位计算、通过多频外差方法实现的相位连续性恢复，以及结合相机标定参数的三维坐标转换和点云生成。该文件通过模块化设计实现了从原始条纹图像到最终三维模型的一体化处理 pipeline。