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利用MATLAB的结构光技术进行三维重建(相移方法)。

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简介:
这段代码采用Matlab开发,成功地完成了相移法进行相干恢复、数据解包以及三维图像计算等关键功能。然而,为了进一步提升其性能和准确性,仍需进行持续的优化和改进,目前的结果表现尚有待提高。

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客服
客服
  • 基于MATLAB
    优质
    本研究利用MATLAB开发了相移结构光技术,实现高精度的三维物体表面重建。通过优化算法提高数据处理效率与重建模型准确性。 该代码基于Matlab,实现了相移法解相、解包及三维计算等功能,但还需要进一步完善,目前的结果不是很好。
  • 基于Matlab实现
    优质
    本研究利用MATLAB平台实现了光学相移结构光技术在三维重建中的应用,通过精确控制与分析相位变化,构建高质量的3D模型。 版本:matlab2019a 领域:光学 内容:使用Matlab实现结构光三维重建(相移) 适合人群:本科、硕士等教研学习使用
  • 基于
    优质
    本研究探讨了利用结构光技术进行高精度三维重建的方法,通过投影特定图案并捕捉其变形来获取物体表面信息,适用于工业检测、逆向工程等多个领域。 基于结构光的三维重构技术内容详实且具有很高的参考价值。尽管该资源非常有用,但遗憾的是它并未包含源代码。
  • 基于四步MATLAB源码.zip
    优质
    本资源提供了一套基于四步相移技术的结构光三维重建MATLAB代码,适用于研究和教学目的。包含详细注释与示例数据,帮助用户快速掌握三维建模方法。 基于结构光四步相移法的三维重建的MATLAB源码。
  • MATLAB血管
    优质
    本项目运用MATLAB软件技术,对医学影像数据进行处理与分析,实现人体血管结构的精准三维重建,为临床诊断提供可视化支持。 根据血管序列切片的二值图像特征,利用MATLAB丰富的矩阵运算和图像处理命令,将血管三维重建过程分为半径搜索、交点定位和轴线拟合三个主要步骤,并编制通用M程序包实现从数据采集到模型渲染的全程自动计算。最后应用该方法完成了100张序列切片图像的计算机三维重建。
  • MATLAB图像
    优质
    本项目运用MATLAB软件平台,通过算法处理二维图像数据,实现高效准确的三维模型重建,适用于医学成像、计算机视觉等领域。 使用MATLAB进行图像的三维重建可以生成一个立体的三维图像。
  • Matlab代码
    优质
    本项目使用MATLAB编程实现三维物体重建,通过处理二维图像数据,应用几何算法和优化技术构建逼真的3D模型。 基于Matlab的三维重建代码可供学习使用。
  • 多频外差解并附带MATLAB代码及运果.zip
    优质
    本资源包含使用多频外差解相技术实现三维重建的方法介绍、详细步骤说明以及MATLAB源代码和实验运行结果,适用于科研与教学。 版本:MATLAB 2014/2019a/2021a 领域涉及智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机仿真及图像处理等,此外还包括路径规划与无人机等多种领域的MATLAB仿真。 内容涵盖标题所示主题的介绍及相关研究。更多详细信息可通过博主主页搜索博客获取。 适合人群:本科及硕士研究生科研学习使用 开发者专注于热爱科研的MATLAB仿真开发工作,并不断在技术上和心态上进步,欢迎对相关项目感兴趣的同仁进行交流合作。 团队长期从事以下领域的算法研究与改进: 1. 智能优化算法及其应用 1.1 改进智能优化算法(单目标及多目标) 生产调度方面: 1.2.1 装配线调度研究 1.2.2 车间调度研究 1.2.3 生产线平衡研究 1.2.4 水库梯度调度 路径规划相关领域: 旅行商问题(TSP、TSPTW)、各类车辆路径规划(如vrp, VRPTW)、机器人及无人机的三维路径规划,多式联运优化等。 其他研究方向包括: 1.3 路径规划 1.4 三维装箱求解 1.5 物流选址(背包问题和物流中心选址) 电力系统优化:微电网优化,配电网系统重构及有序充电策略等 神经网络预测与分类领域涵盖BP、LSSVM、SVM等多种算法,以及CNN卷积神经网络的应用。 图像处理方面: 图像识别包括车牌、交通标志、人脸表情和病灶检测。 此外还有信号处理(如故障诊断)、元胞自动机仿真及无线传感器网络相关研究。
  • Kinect
    优质
    本项目旨在探索并实现使用Kinect传感器进行实时三维空间数据捕捉与处理的技术方案,以构建精确、高效的三维模型。 基于Kinect的三维重建涉及Kinect彩色相机和深度相机的设置以及kinect深度图和彩图对准的源代码。
  • Kinect
    优质
    本项目旨在探索并实现使用Kinect设备获取深度信息与色彩数据,进而构建精确、逼真的三维模型的技术方法。 基于Kinect的三维重建让我感到头疼,还要继续写这么多内容啊。我实在没什么可说的了,就是关于基于Kinect的三维重建算法的内容。难道我真的要把所有细节都写出来吗?