近日，物理学院安海华老师在国际顶级期刊Pattern Recognition上发表题为“Ultra-efficient 3D shape reconstruction: Line-coded absolute phase unwrapping algorithm”的研究型学术论文，并为该文第一作者和通讯作者，该研究工作的发表是物理学院在光学及其交叉学科领域的又一标志性突破。
针对现有绝对相位展开条纹投影轮廓术中重建精度和效率难以兼顾的问题，该论文创新性地提出了一种高效的线编码绝对相位展开方法，通过将条纹级次线索直接嵌入到两组3步正弦相移条纹中形成线编码相移条纹，以避免投影额外的辅助编码条纹。解码时，相机采集的每幅条纹图均可以依次用于相位提取和条纹周期识别，间接避免投影额外的辅助编码条纹；此外，构建的条纹互补偿机制和迭代多层条纹级次解码模型可以保证重建的精度和自适应性，实验结果表明，该方法在充分发挥相移轮廓术高精度的同时，达到了“相机每采集一幅图即可实现一次绝对三维重建”的目的，为复杂场景动态三维形貌重建提供了一种高效精准的“single-shot”方案。
《Pattern Recognition》 由Elsevier出版，入选中国科学院期刊分区一区，CCF-B，CAA-A期刊目录，是人工智能、计算机视觉及模式识别顶级期刊之一，在光学及其交叉学科领域享有重要的国际学术影响力。
作者简介：安海华，光学工程博士，硕士研究生导师，特岗C类人才，2024年毕业于四川大学三维传感与机器视觉实验室，导师曹益平教授，主要从事结构光三维测量/成像相关的理论和应用研究。主持国家自然科学基金青年项目（C类）、贵州省基础研究计划青年引导项目、贵州大学自然科学专项（特岗）科研基金项目。以第一作者/通讯作者身份在IEEE TIP/Pattern Recogn/ESWA/Opt Express/IEEE TIM/Measurement等国际权威期刊发表SCI论文10余篇，Google Scholar引用次数600余次，H-index 14，入选ESI高被引论文1篇。
论文链接：https://doi.org/10.1016/j.patcog.2025.112366。
图文：安海华
一审：柯芳
二审：祁小四
三审：梁方毅
