前沿 | 基于反射率引导的自适应结构光投影高动态三维成像

撰稿人：胡岩，南京理工大学，副教授

研究背景

结构光条纹投影法是非接触式光学测量技术中的典型代表，凭借其高精度、非接触和全场获取等优势，已广泛应用于工业检测、生物医学等多个领域。然而，在面对高反射率或表面结构复杂的目标时，该方法常因局部过曝光问题导致相位提取困难，从而引发重建误差，严重影响测量的准确性与稳定性。为应对此类问题，研究者相继提出多种改进策略[1]，例如引入空间光调制器以实现动态条纹控制，或采用多重曝光融合[2]以拓展亮度动态范围等。但这些方法大多面临系统结构复杂、实现成本高、计算资源消耗[3]等问题，难以满足实用化需求。因此，如何在保证系统简洁性的同时，提升测量的精度与鲁棒性，依然是结构光三维测量技术中的核心挑战。

针对上述问题，本研究提出了一种面向复杂反射场景的高精度条纹投影三维重建方法，并通过系统实验验证其有效性。该成果为智能病理分析与远程精准诊断提供了有力的技术支撑，也进一步验证了所提方法在复杂实际应用中的广泛适应性与转化潜力。

导读

近日，南京理工大学电子工程与光电技术学院陈钱、左超教授课题组、宁波江丰生物信息技术有限公司，共同提出了一种基于反射率引导的自适应条纹投影的生物样品三维成像与反向标记方法。该方法通过自适应调节投影图案的光强，避免了测量中常见的反射率变化导致的图像饱和问题，确保了完整的三维数据重建。通过使用反射率图优化相位偏移图案，该方法能够生成更平滑的三维轮廓，相较于传统的多次曝光方法，减少了图像失真。此外，该方法支持将图像中的标记线精确映射至投影图案中，结合反向标记机制，为病理样本切割提供了精准的定位与操作指引。实验结果显示，该方法不仅具备较高的三维重建精度，还可实现具有可调厚度和形状的投影标记，适用于多类型病理样本的精准切割需求。研究进一步展示了自适应条纹投影技术在病理学与远程医疗领域中的应用潜力，为数字化医学提供了新的技术路径与实现手段。该研究成果已于2025年发表在IEEETransactionsonInstrumentationandMeasurement杂志，题为“3-DImagingandInverseLabelingofBiologicalSamplesBasedonReflectance-GuidedAdaptiveFringeProjection”。

主要研究内容

研究团队围绕生物样品的三维成像和精准标记需求，构建了一个高效且稳健的自适应条纹投影系统。该系统由一台数字投影模组和一个台彩色相机组成，如图1所示，其工作距离为60厘米，视场大小为20厘米×15厘米。在此基础上，团队针对系统标定、自适应投影及逆向标记投影等关键技术展开了深入研究。

传统的基于视觉的三维测量技术在捕捉和恢复场景真实感时常面临反射率变化较大物体导致图像饱和的问题，从而产生误差和畸形的三维数据。为解决这一问题，科研团队提出了一种创新的自适应条纹投影方法，专门用于测量具有突出表面的高动态样品。该方法通过多步迭代过程逐步减少投影图案中与突出表面对应区域的光强，确保所捕获图像中的光强全场非饱和。在此基础上，研究方法进一步利用反射率图对相位偏移图案进行优化，有效提升了三维数据的重建质量。相较于依赖多次曝光与多幅条纹图像的传统方法，该方法生成的三维轮廓更加平滑连续。

此外，该技术还支持将样本图像中的绘制线精确映射至投影图案中，并通过投影定位线实现反向标记，为病理样本的切割提供定位指导。相关精度验证实验表明，该方法不仅能够准确还原生物样品中突出表面的完整三维轮廓，还能投影出具有可调厚度与形状的高精度标记线，满足病理学对精确切割与辅助定位的实际需求。

技术突破与创新点

图2过曝掩模映射过程。(a)图像中的过曝掩模；(b)从相机映射到投影仪坐标中的边界；(c)对边界进行插值以获得闭合区域；(d)DMD平面中的过曝掩模；(e)正确重建的边界数据在成像和投影坐标系统之间的转换。

研究中构建了一套结构光三维测量系统，该系统可实现病理组织样本的彩色三维成像，展示了一种3D成像在病理切片远程指导领域的创新应用。

在自适应投影过程中，该技术将过曝掩模从相机坐标系统映射到投影仪坐标系统，并在DMD平面中正确重建边界数据。首先，图像中的过曝掩模被获取并确定其在相机坐标系统中的位置。接着，映射过程将该掩模的边界转换到投影仪坐标系统中，并通过边界插值方法形成闭合区域。随后，插值后的边界被用于在DMD平面中生成准确的过曝掩模。最后，重建的边界数据通过坐标转换过程，实现成像和投影坐标系统之间的精确转换，从而确保投影图案的高精度映射，该流程如图2所示，能够保证高质量的图像重建和准确的投影输出。由于系统采用离散方式调节投影亮度，可能在某些区域引发投影强度的突变，进而导致相位误差。为缓解该问题，研究引入基于连续反射率图的优化方法，通过重建的三维数据将反射率从相机坐标系映射至投影仪坐标系，实现投影强度的平滑调整，避免图像过曝。具体实现中，通过投影一系列已知灰度图案并采集对应图像，基于最小化代价函数求解反射率数据，并将其映射至投影仪空间以调整亮度分布。最终，新的亮度图案通过迭代计算获得，实现对每个投影像素亮度的精确控制。

图3基于反射率图的投影图案强度调整。(a)样品表面的反射率图；(b)从反射率图生成的自适应条纹图案；(c)使用(b)中的条纹图案捕获的图像；(d)经过迭代处理后获得的重建三维数据；(e)使用自适应条纹图案获得的重建三维数据。

研究团队选取了两类具有代表性的复杂场景作为实验对象，即生物样品（鱼鳔组织）与高反光金属工件，系统验证了本文所提出三维重建方法的准确性、稳定性与适应性。该方法面向具有高反射率、复杂纹理及非均匀光照条件的目标表面，融合改进的相位编码机制与稳健的图像处理策略，在多个关键指标上均展现出显著优势。

图4与其他方法结果的比较。(a-b)使用多次曝光方法在最小和最大曝光时间下捕获的图像；(c)使用的ADFP方法获得的图像；(d)我们提出的方法捕获的图像；(e-h)分别来自传统方法、多次曝光方法[4]、ADFP[5]方法和我们方法的三维重建结果。

在图3所示的第一组实验中，其选取了表面形貌细节丰富、边界结构复杂的鱼泡组织作为样本，构建静态三维重建场景。对应的反射率分布图、自适应投影图以及实景图分别展示于图3(a)、(b)、(c)。实验对比结果显示，如图3(e)所示，该方法在高精度提取表面结构特征的同时，能够有效抑制因光照不均或相位跳变引发的边缘重建误差。与图3(d)中传统方法相比，所获得的重建结果在目标区域的形貌呈现上更加平滑连贯，边缘过渡自然，局部细节保留更加充分，体现出较强的空间分辨能力与复杂结构适应性。

第二组实验聚焦于具有强反光特性的金属工件，采用不同算法对采集的条纹图进行重建，重点评估该方法在高动态范围场景下的鲁棒性与保真能力。如图4所示，在极端曝光条件下，该方法依然能够保持条纹图的清晰与连续，显著避免了传统方法及单应自适应投影方法[5]中常见的过曝饱和与欠曝模糊问题。最终重建得到的点云在结构完整性、边缘清晰度以及细节保留方面均表现出良好性能。

该技术已初步应用于三维成像远程病理取材与医疗系统信息化平台的建设中。通过集成彩色三维重建、反射率引导投影与人机交互控制功能，系统可实现对病理组织样本的高精度三维测量与远程可视化操控，为远程医疗中的样本切割与诊断提供直观、精确的三维信息支持。在实际应用中，技术方案支持用户在终端界面实时查看样本三维形貌，并借助反向交互投影引导技术进行标记与取材操作，有效提升了远程协作的精度与效率。

综上所述，该三维重建方法在多类复杂表面的测量任务中均表现出良好性能，具备较强的工程适用性与实际推广潜力。

图5远程病理协同系统中三维成像与反向标记技术集成示意图。

结论与展望

针对复杂场景下三维形貌获取的技术挑战，相关研究提出了一种面向高反光及复杂结构表面的鲁棒性三维重建方法。该方法引入了改进的编码策略与多尺度条纹处理机制，在多个典型实验场景中表现出较高的重建精度与系统稳定性，尤其在应对光照不均、强反射干扰以及细节提取等问题时展现出显著优势。在远程医疗背景下，研究团队围绕病理组织切片的三维成像需求展开了深入探索，结合临床应用场景，研制出一套具备大视场、高分辨率特性的病理组织三维测量系统，可实现对大体积样本的快速、高精度重建。实验结果显示，该方法在高动态复杂条件下具备良好的适应性与工程可实施性，在智慧医疗与病理辅助诊断等领域展现出较强的推广潜力与应用价值。

未来的工作将聚焦于三维成像系统在病理远程协同诊断与智能取材环节中的深入融合。一方面，系统可为远程病理取材提供高质量的三维结构数据支持，辅助病理专家实现切片前的精准定位与定量分析，减少人为误差；另一方面，有望与数字病理平台协同工作，实现从样本成像、智能分析到远程会诊的闭环流程。此外，该技术还具备向组织快速预筛查、术中导航以及智能切割等应用拓展的潜力。后续研究也将继续推动该系统在工业质检、高精密制造等领域的跨界应用，提升三维视觉技术的综合应用价值。

文章信息

丁苏东南京理工大学

王克惠，桂坤宁波江丰生物信息技术有限公司

冯世杰南京理工大学

左超南京理工大学

陈钱南京理工大学

胡岩，男，南京理工大学电子工程与光电技术学院副教授，研究生导师。研究领域主要为光学信息探测与处理。主持国家自然科学基金、国家重点研发计划参与课题、博士后面上基金等项目。获江苏省科学技术奖一等奖、中国光学工程学会技术发明奖一等奖、中国仪器仪表学会科学技术奖二等奖、江苏省光学学会青年光学科技奖。入选中国科协青年人才托举工程。

单位介绍

南京理工大学智能计算成像实验室（SCILab:）隶属于南京理工大学光学工程国家一级重点学科带头人陈钱教授领衔的“光谱成像与信息处理”教育部长江学者创新团队、首批“全国高校黄大年式教师团队”。实验室学术带头人左超教授为教育部长江学者特聘教授、国际光学工程学会会士（SPIEFellow）、美国光学学会会士（OpticaFellow），入选科睿唯安全球高被引科学家。实验室致力于研发新一代计算成像与传感技术，在国家重大需求牵引及重点项目支持下开展新型光学成像的机理探索、工程实践以及先进仪器的研制工作，并开拓其在生物医药、智能制造、国防安全等领域的前沿应用。研究成果已在SCI源刊上发表论文260余篇，其中46篇论文被选作PhotoniX、Light、Optica、LPR等期刊封面论文，25篇论文入选ESI高被引/热点论文，论文被引近2万次。获中国光学工程学会技术发明奖一等奖、江苏省科学技术奖基础类一等奖、日内瓦国际发明展“特别嘉许金奖”等。培养研究生6人获全国光学工程优秀博士论文/提名奖，5人获中国光学学会王大珩光学奖，10人入围Light全国光学博士生学术竞赛全国百强，获“挑战杯”、“创青春”、“研电赛”全国金奖十余次，“互联网+”全国总冠军。

论文第二单位宁波江丰生物信息技术有限公司成立于2011年，总部位于浙江省余姚市，是一家以数字病理为核心的国家级高新技术企业。公司聚焦智慧病理全链条解决方案，致力于通过智能化、数字化技术推动病理诊断的精准化和普惠化发展。其核心产品包括全球领先的全自动数字病理切片扫描仪、覆盖病理全流程的智能信息管理系统，以及基于AI的辅助诊断系统。截至2025年，江丰生物累计申请专利及软件著作权超400项，授权250余项，拥有34个一类医疗器械备案和9个二类注册证，服务网络覆盖全球3200多家医疗机构。公司以技术创新为核心驱动力，研发团队占比近30%，在杭州、上海、南京等地设立研发中心，先后获评国家级专精特新“小巨人”企业、浙江省隐形冠军企业等50余项荣誉，通过“设备+服务”双轮驱动模式，助力基层医疗资源下沉。未来，公司计划加速布局数字化病理产业链，推动诊断效率与精准度双提升，持续引领中国智慧病理行业创新发展。