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而且获取过程也很耗时。此外，这种方法需要购买 3D 数字化仪，这也相对昂贵（成本约 3000 英镑）。相比之下，摄影测量方法是一种低成本的空间配准解决方案，因为它们可以通过一部智能手机轻松实现。8 摄影测量从不同角度对佩戴 fNIRS 设备的受试者拍摄多张照片。使用专业软件（例如 Metashape 10 ）将获取的 2D 照片转换为 3D 模型（点云或网格）。该软件分析照片中的视觉特征，首先估计与每张图像相关联的相机的位置。通过比较图像并识别共同的点和特征，摄影测量软件可以重建物体的 3D 表示（在我们的例子中是受试者的头部）。通过检查生成的 3D 点云或网格，可以确定光极相对于受试者颅骨标志的位置。然而，这个过程在计算上是昂贵的并且耗时的，因此它通常在实验之后进行，并且通常需要使用标准计算资源花费数小时。如果生成的 3D 模型不足以捕获所有光极的所有位置信息，则无法回忆起这些信息，因为对受试者的实验早已结束。除了上面概述的挑战之外，如果受试者是婴儿，由于他们几乎不断运动，EM 跟踪和传统摄影测量方法通常都不切实际。鉴于头部实际上是一个刚性物体，理论上婴儿受试者的运动不应妨碍有效的摄影测量。然而，在婴儿移动的情况下，传统的摄影测量方法面临着重大挑战。次优的照明条件，例如不均匀的照明或投射在婴儿脸上的阴影，会影响所获取图像的质量和清晰度。此外，当受试者处于运动状态时，有必要在生成的 2D 图像中遮蔽背景以隔离婴儿的头部。这些因素共同使得单相机摄影测量法在捕捉运动婴儿的准确可靠的 3D 头部模型方面面临极大挑战。最近，一种使用智能手机的结构照明深度相机获取拍摄对象 3D 头部模型的方法被实现用于空间配准。11结构照明深度相机的工作原理是将特定的光图案投射到视野中，并分析这些图案如何因被拍摄物体的形状而变形。深度相机可以使用这些信息来计算物体表面上每个点与相机的距离，从而生成物体的精确 3D 表示。与用于 fNIRS 配准的摄影测量法相比，结构化照明提供的直接获取的 3D 深度信息省去了将 2D 图像转换为 3D 模型所需的时间，从而允许用户在实验期间调整扫描过程，以确保模型覆盖扫描中的所有光极位置并具有足够的质量。此外，通过直接获取量化的深度信息，结构化照明方法可能比传统摄影测量法更准确、更可靠。虽然这种直接 3D 扫描方法不需要拍摄对象严格保持静止，但过度移动会影响扫描图像的质量。一次采集即可获取运动婴儿头部的完整 3D 模型通常是不可能的。因此，当将智能手机 3D 扫描方法应用于婴儿时，用户仍然需要从不同角度拍摄多张快照以生成部分 3D 表面，然后将它们拼接在一起形成完整的全头 3D 模型。虽然所需快照的数量远低于精确摄影测量所需的二维图像的数量，但这仍然会导致更长的采集时间、降低精度并无法获得即时结果。
低成本，基于智能手机的即时三个
虽然采集过程也很耗时。此外，此方法需要3D数字化器的范围，这也相对昂贵（价格约为3000英镑）。相比之下，摄影测量方法是用于空间注册的低成本解决方案，因为它们可以通过单个智能手机轻松实现。8摄影测量法从不同角度戴上FNIRS设备的受试者拍摄了多个照片图。使用专业软件（例如MetaShape 10）将获得的2D照片图转换为3D模型（点云或网格）。该软件分析照片中的视觉特征，并首先估算与每个图像关联的相机位置。通过比较图像并识别共同点和特征，摄影测量软件可以重建对象的3D表示（在我们的情况下，是受试者的头部）。通过检查所得的3D点云或网格，可以确定Optodes的位置相对于受试者的颅骨标记。但是，此过程在计算上是昂贵且耗时的，因此通常在实验后执行，通常需要使用标准计算资源来花费数小时。如果结果3D模型不足以捕获所有OPTODES的所有位置信息，则不可能进行重新验证，因为对受试者的实验将具有长期的实验。除了上面概述的挑战外，如果受试者是婴儿，则EM跟踪和传统的摄影方法通常是不切实际的，因为它们的近乎恒定的运动。鉴于头部实际上是一个刚性对象，从理论上讲，婴儿受试者的运动不应排除有效的摄影测量法。但是，在移动婴儿的情况下，传统的摄影测量方法面临重大挑战。次优的照明条件，例如在婴儿脸上施放的不均匀照明或阴影，可能会影响获得图像的质量和清晰度。另外，当受试者运动中时，必须掩盖由此产生的2D图像中的背景以隔离婴儿的头部。这些因素共同使单机摄影测量法高度挑战，以捕获移动婴儿的准确可靠的3D头模型。最近，实施了一种使用智能手机的结构化刷新深度相机来获取主题的3D头模型进行空间注册的方法。11结构化刷新深度摄像机通过将特定的光模式投射到视野中，并分析这些模式如何被拍摄的对象形状变形。深度摄像机可以使用此信息来计算对象表面与摄像机表面上每个点的距离，从而生成对象的精确3D代表。与FNIRS注册的摄影测量法相比，结构化照明提供的直接获得的3D深度信息消除了将2D图像转换为3D模型所需的时间，从而有可能允许用户在实验过程中调整扫描过程以确保模型覆盖扫描中的所有Optodes位置，并且具有足够的质量。此外，通过直接获取量化的深度信息，结构化刷新方法具有比传统摄影测量法更准确和可靠的潜力。尽管这种直接的3D扫描方法不需要受试者严格固定，但过度移动可以并且会影响扫描图像的质量。通常不可能在一次收购中获得移动婴儿头部的完整3D模型。结果，在为婴儿应用智能手机3D扫描方法时，用户仍然需要从不同角度拍摄多个快照以产生部分3D表面，然后随后将它们缝合在一起，将其拼接在一起成一个完整的全头3D模型。尽管所需快照的数量远低于准确的光语法所需的2D图像数量，但这仍然会导致更长的获取时间，降低准确性并防止Instanta-neous结果。
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