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高光譜 3D 成像再突破:密集分散結(jié)構(gòu)光,,讓動態(tài)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(yīng)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(tài)場景,。我們展示了動態(tài)場景的重建深度和光譜結(jié)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(tài)和動態(tài)場景下的高光譜3D成像,。實驗結(jié)果表明,,DDSL能夠在6.6幀每秒的速度下實現(xiàn)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(xiàn)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(tài)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(jié)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(qū)域的表現(xiàn)優(yōu)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(jié)構(gòu)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(tài)場景實驗中,,我們展示了DDSL在處理復(fù)雜運動場景的能力。例如,,在一個包含人臉掃描的動態(tài)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(jié)果顯示DDSL能夠區(qū)分真實和人造物體的光譜特性,進一步驗證了其在實際應(yīng)用中的潛力,??偟膩碚f,實驗結(jié)果表明,,DDSL不僅在靜態(tài)場景中表現(xiàn)出色,,還能有效應(yīng)對動態(tài)場景中的挑戰(zhàn),實現(xiàn)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(tǒng)的校準和優(yōu)化算法,以進一步提高重建精度,。此外,,可以探索更多應(yīng)用場景,如實時監(jiān)控,、醫(yī)學(xué)成像等,,以充分發(fā)揮DDSL的潛力??傊?,DDSL為動態(tài)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(yīng)用中發(fā)揮重要作用,。
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