【立体成像技术现状的文献综述2400字】

立体成像技术现状的文献综述三维成像技术[11]主要包括三维图像的采集、显示、压缩、质量评价和传输五个环节，但三维效果渲染需要依靠特殊的三维眼镜或者特殊的三维光栅材料才能完成。此类图像展示技术就是指将图像重新表现为在一定的三维空间里再现出来的三维信息。立体显示[12]主要依据人们对于立体视觉的认识和特色，利用立体视差技术来达到对于人眼的一种深度感知。它充分地利用了光学镜面反射原理，让左眼只能观察左眼的反射图像，右眼只能观察右眼的反射图像，使两只眼睛获得对应的图像与双目视差所形成的图像对，使得人们获得一种立体化的视觉。一般来说，实现立体显示的方法主要有两种：双屏显示和多屏显示。双屏视差显示法[12-14]主要定义是一种利用双屏视差技术来分别观察左右两支眼的图像视觉信号并通过直接滤波获得立体图像视觉的一种技术，可以将其细分为双色分割滤波法、立体法、偏振分割滤色法和交替分割法。常用设备主要有红蓝双筒望远镜、液晶光学阀眼镜、头盔显示器等。图1-1红蓝双色眼镜Fig.1-1Redandblueglasses双色滤光法[15]是在色谱学混色定律中，人们所感受到各种颜色的视觉神经可以由红、绿、蓝三种颜色的原色按不同比例混合而成，而三种原色中的任何一种都可以由另外两种原色混合形成，这也是计算机模拟各种色彩的基本原理，我们称之为加色法。在自然界中，特别是在印刷技术和工业中，一种颜色中的可见光被另一种颜色的透镜吸收、滤除，其余反射或透射的颜色混合形成另一种颜色，这就是减法。如REF_Ref12210\h图1-1所示，红、蓝双色光滤光眼镜采用不同的颜色镜片，分别对两只眼睛接收到的颜色信息进行吸收和过滤，从而分离出左右眼的图像信息。减法的三种原色是绿色、洋红和黄色，它们只吸收和过滤一种原色，反射另两种原色。减色定律使图1-1红蓝双色眼镜Fig.1-1Redandblueglasses立体镜法[16]的主要原理是利用立体镜观察左右形状，形成刚性立体镜。头盔显示器是最常用的立体显示器之一。头戴式显示器[17]是三维显示技术中一种应用广泛的工具，它是利用两台LCD或CRT显示器把自动制作出来的立体图像分别显示给两只眼睛，然后再通过中枢神经系统的信号识别和比较从而产生立体感。通过对图像进行光学系统的放大，产生近景物向远景的放大效果，实现所谓的全息视觉，如REF_Ref13422\h图1-2所示。图1-SEQ图\*ARABIC\s12头盔显示器Fig.图1-SEQ图\*ARABIC\s12头盔显示器Fig.1-2Helmetmounteddisplay交替分区方法[19]，它是指通过覆盖双目图像中的冗余信息，在同一平面上交替呈现双目图像来使其产生立体感。光学玻璃[20]由两个液晶阀组成。只要在液晶上施加一定的电压，分子排列就可以改变，以防止光通过。利用这一原理，通过左右图像交替出现和眼镜同步开关，当交变频率达到15Hz以上时，视觉神经系统会认为左眼和右眼同时看到各自的图像，通过整合左眼和右眼图像来产生立体感，如图1-3所示。图1-3液晶光阀眼镜Fig.1-图1-3液晶光阀眼镜Fig.1-3Liquidcrystallightvalveglasses多屏立体显示技术[21]主要包括视差照明、视差透镜屏障和阶梯门技术等，而视差屏蔽法和柱面透镜法在立体图像显示中得到了广泛的应用。从光学原理来看，多屏立体显示是基于利用不同光学表面来观察立体图像的。如图1-4所示，常用的光学表面包括视差狭缝光栅、棱镜光栅、菲涅耳透镜和点阵光栅。图1-5狭缝光栅立体成像示意图Fig.1-5Schematicdiagramofslitgratingstereoimaging(a)狭缝光栅图1-5狭缝光栅立体成像示意图Fig.1-5Schematicdiagramofslitgratingstereoimaging(a)狭缝光栅(b)棱柱镜光栅(c)菲涅尔透镜(d)点阵光栅图1-4多屏立体显示方式Fig.1-4Multiscreenstereoscopicdisplaymode棱柱透镜法是基于透镜折射原理来实现三维图像的再现。柱面镜光栅是一种由条形柱面透镜组成的透明塑料片。每个柱面镜的半径和柱面镜之间的距离相同。这样的半圆多面体可以保证光线以固定角度折射，每个柱状透镜元件都具有聚焦成像的功能。通过分离和记录各个方向的图像，柱透镜元件可以正常地看到立体图像，而不需要背光。如图1-6所示。图1-6柱透镜光栅成像示意图Fig.1图1-6柱透镜光栅成像示意图Fig.1-6Schematicdiagramofcylindricallensgratingimaging参考文献周东华,李钢,李元.数据驱动的工业过程故障检测与诊断技术[M].北京:科学出版社,2011:1-76.周东华,刘洋,何潇.闭环系统故障诊断技术综述[J].自动化学报,2013,39(11):1933-1943.王国柱.基于统计理论的工业过程故障诊断方法研究[D].东北大学,2016.张成,戴絮年,李元.基于DPCA残差互异度的故障检测与诊断方法[J/OL].自动化学报:1-10[2021-05-08]./kcms/detail/11.2109.tp.20200323.1459.002.html.杨军.工业自动控制系统的故障检测与诊断方法[J].中国新技术新产品,2016(08):9-10..IsermannR.Model-basedfault-detectionanddiagnosis-statusandapplications[J].AnnualReviewsinControl,2005,29(1):71-85.JiangB,StaroswieckiM.Faultdiagnosisfornonlinearuncertainsystemsusingrobust/slidingmodeobservers[J].ControlandIntelligentSystems,2005,33(3):151-157.HamidehJafari,JavadPoshtan,SaeedShamaghdari.LMI-basedrobustfaultdetectionandisolationinlinearstochasticsystems[J].IETScience,Measurement&Technology,2020,14(5).周东华,胡艳艳.动态系统的故障诊断技术[J].自动化学报,2009,35(006):748-758.化永朝,李清东,任章,刘成瑞.连续系统故障可诊断性评价方法综述[J].控制与决策,2016,31(12):2113-2121.王宇雷.数据驱动的故障诊断与容错控制系统设计方法研究[D].哈尔滨工业大学,2013.潘学文,张福生,路超.基于故障树的故障诊断专家系统设计[J].煤矿机械,2021,42(03):174-176.毛彪,杨松.基于自适应神经模糊推理系统的复杂系统故障预测[J].自动化应用,2019(01):6-8+13.何彪,刘顺波.基于遗传模糊C-均值聚类算法的除湿机故障诊断[J].发电与空调,2009,30(4):14-17.郑丽.故障树计算机辅助分析优化算法研究与应用[J].科技与创新,2017(01):40.MauryaMR,RengaswamyR,VenkatasubramanianV.Asigneddirectedgraph-basedsystematicframeworkforsteady-statemalfunctiondiagnosisinsidecontrolloops[J].ChemicalEngineeringScience,2006,61(6):1790-1810.柴天佑.生产制造全流程优化控制对控制与优化理论方法的挑战[J].自动化学报.2009,35(6):641-649.FaiselJUppal,RonJPatton,VasilePalade.NEURO-FUZZYBASEDFAULTDIAGNOSISAPPLIEDTOANELECTRO-PNEUMATICVALVE[J].IFACProceedingsVolumes,2002,35(1).李元,吴杰,王国柱.k近邻补值方法在工业过程故障诊断中的应用[J].上海交通大学学报,2015,49(6):830-836.M.Drif,N.Benouzza,B.Kraloua,A.Bendiabdellah,J.A.Dente.Squirrelcagerotorfaultsdetectionininductionmotorutilizingstatorpowerspectrumapproach[P].ProceedingsofInternationalConferenceonPowerElectronicsMachinesandDrives,2002.Al-RaheemKF,RoyA,RamachandranKP,et.al.ApplicationoftheLaplace-waveletcombinedwithANNforrollingbearingfaultdiagnosis[J].JournalofVibrationandAcoustics,2008,130(