Multi-Frequency Nonlinear Methods for 3D Shape Measurement of Semi-Transparent Surfaces Using Projector-Camera Systems
Notice bibliographique
Résumé
Measuring the 3D shape of semi-transparent surfaces with projector-camera 3D scanners is a difficult task because these surfaces weakly reflect light in a diffuse manner, and transmit a large part of the incident light. The task is even harder in the presence of participating background surfaces. The two methods proposed in this paper use sinusoidal patterns, each with a frequency chosen in the frequency range allowed by the projection optics of the projector-camera system. They differ in the way in which the camera-projector correspondence map is established, as well as in the number of patterns and the processing time required. The first method utilizes the discrete Fourier transform, performed on the intensity signal measured at a camera pixel, to inventory projector columns illuminating directly and indirectly the scene point imaged by that pixel. The second method goes beyond discrete Fourier transform and achieves the same goal by fitting a proposed analytical model to the measured intensity signal. Once the one (camera pixel) to many (projector columns) correspondence is established, a surface continuity constraint is applied to extract the one to one correspondence map linked to the semi-transparent surface. This map is used to determine the 3D point cloud of the surface by triangulation. Experimental results demonstrate the performance (accuracy, reliability) achieved by the proposed methods.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».