GUSLO: 通用统一结构光优化
计算机视觉与模式识别
2025-11-18 v2
摘要
结构光（SL）3D重建能够精准捕捉物体的表面形状，为工业检测和文化遗产数字化提供高精度3D数据。然而，现有方法存在两个关键局限性：依赖场景特定标定并需手动参数调节，以及针对特定SL图案优化的框架难以在多种场景下通用。我们提出通用统一结构光优化（GUSLO）框架，通过两个协调创新解决上述问题：（1）基于二维三角测量的插值实现单次标定，将稀疏匹配转化为稠密对应场；（2）通过显式传递函数实现带噪声感知的光度适配，平衡泛化性与颜色保真性。我们进行了涵盖二值、散点和彩色编码等多种实验。结果表明，在挑战性的工业和文化遗产场景下，GUSLO consistently优于传统方法，在精度和跨编码鲁棒性方面均取得显著提升。
引用
@article{arxiv.2501.14659,
title = {GUSLO: General and Unified Structured Light Optimization},
author = {Tinglei Wan and Tonghua Su and Zhongjie Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2501.14659},
year = {2025}
}