题目：三维场景高精度深度重构技术研究

基于多深度相机少纹理相机的多视点视频系统在三维场景的重建过程中具有重建场景质量高、信息压缩性好等优点。目前，常见的多视点系统采用深度信息辅助进行场景重建，其中，光编码深度相机是深度相机中重要的一种。

在采用光编码深度相机进行深度获取的过程中，由于单光编码深度相机的深度分层现象，导致其提取的深度精度受限；同时，当多视点数据的采集系统中存在多光编码深度相机同时对深度进行采集时，深度相机间会产生干扰，这种情况导致深度提取错误，故需要对光编码深度相机的深度获取过程进行改进。

文中首先对光编码深度相机的深度分层现象的产生原因进行分析，得出了光编码深度相机深度精度的影响因子，进而得出光编码深度相机的深度精度与基线长度B、相机与投影机焦距f、像素宽度S相关。

其次，依据对深度分层影响因子的分析，提出了一种光编码深度相机的亚像素精度提取算法，提升单光编码相机深度提取精度。该算法通过在深度匹配过程中对获取的散斑图案采用亚像素匹配，等效的降低光编码深度相机深度匹配过程中的行像素宽度，进而提升光编码深度相机的深度精度。本文在仿真与实物两方面验证了本算法的有效性，实验证明，相较于传统算法，采用亚像素深度提取算法可以提升获得的深度图的峰值信噪比(PSNR)值，获取的深度信息更加符合场景的实际情况。

最后，本文对光编码相机的空间光场叠加理论进行研究，进而提出了一种基于调制光强的光编码深度相机的干扰消除方法，解决光编码深度相机系统内相机间干扰问题。该方法对系统内光编码相机进行光强调制，并在深度提取过程前进行解调，以获得无干扰的散斑图案。仿真结果证明采用调制光强的光编码深度相机干扰消除算法可以降低光编码深度相机间干扰，提升提取的深度图的PSNR值。