LCAMV：基于 LCA 校正和最小方差融合的彩色对象高精度 3D 重建
计算机视觉与模式识别
2026-03-12 v1
摘要
结构光(SL)下彩色对象的精准3D重建受到光学元件中横向色差(LCA)以及RGB通道噪声特性不均的制约。本文提出横向色差校正和最小方差融合(LCAMV)，一种无需额外硬件或获取约束，即可在单一投影仪-相机对中实现稳健3D重建的方法。LCAMV对投影仪和相机中的LCA进行解析建模和像素级补偿，然后采用泊松-高斯噪声模型和最小方差估计自适应融合多通道相位数据。与需额外硬件或多次曝光的方法不同，LCAMV实现了快速获取。实验在平面和非平面彩色表面上表明，LCAMV优于灰度转换和传统通道加权方法，可将深度误差降低最高43.6%。这些结果表明LCAMV是实现非均匀彩色对象高精度3D重建的有效解决方案。
引用
@article{arxiv.2603.10456,
title = {LCAMV: High-Accuracy 3D Reconstruction of Color-Varying Objects Using LCA Correction and Minimum-Variance Fusion in Structured Light},
author = {Wonbeen Oh and Jae-Sang Hyun},
journal= {arXiv preprint arXiv:2603.10456},
year = {2026}
}