由手提相機(jī)獲得的序列圖像進(jìn)行三維重建.pdf

1、該論文研究了如何由非定標(biāo)圖像序列恢復(fù)三維實(shí)體模型,對(duì)其中的若干關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了深入研究,特別是立體像對(duì)的稠密匹配.該文的重點(diǎn)是在理論和實(shí)踐兩方面研究了在有遮擋的情況下,如何由長(zhǎng)圖像序列進(jìn)行三維歐氏重建并最終獲得物體完整結(jié)構(gòu)的問題.由該文所給的算法可以恢復(fù)具有很好真實(shí)感的完整三維實(shí)體模型.主要研究成果如下:1.提出了一種新的用于種子點(diǎn)可靠匹配的兩層算法,該算法在圖像邊緣提取的基礎(chǔ)上,首先比較目標(biāo)點(diǎn)匹配的邊緣相似性,這種特征匹配具有簡(jiǎn)單可靠的

2、優(yōu)點(diǎn).在此基礎(chǔ)上,在一個(gè)相對(duì)較小的搜索范圍內(nèi)比較其灰度相似性,從而得到目標(biāo)點(diǎn)的精確匹配.該算法可以有效地避免由于重復(fù)圖案所引起的匹配誤差.2.提出了一種基于圖像劃分的傳播式稠密匹配算法,該算法不僅適用于未經(jīng)校正的圖像對(duì),而且適用于存在大視差的圖像對(duì),以及圖像中紋理稀疏的區(qū)域.通過用種子點(diǎn)的Voronoi圖對(duì)圖像劃分,并以特征跟蹤的結(jié)果作為匹配傳播的起點(diǎn),有效地消除了匹配誤差的積累.傳播算法在極大提高匹配效率的同時(shí),也增加了算法的準(zhǔn)確性.

3、3.提出了一種新的三維重建算法,該算法可以恢復(fù)目標(biāo)物體完整的三維結(jié)構(gòu).首先將整個(gè)圖像序列劃分為幾個(gè)子序列,使每個(gè)子序列中的重建點(diǎn)均不被遮擋;然后利用迭代分解算法求出物體局部的射影重建;最后通過最小化重投影誤差對(duì)投影矩陣和空間點(diǎn)坐標(biāo)進(jìn)行全局優(yōu)化.該重建算法的突出優(yōu)點(diǎn)在于它可以從一個(gè)長(zhǎng)圖像序列中恢復(fù)物體的完整結(jié)構(gòu),從而克服由遮擋(occlusion)引起的數(shù)據(jù)點(diǎn)的丟失問題.4.提出了一種適用于存在丟失數(shù)據(jù)(missing data)的全局優(yōu)

4、化算法.為了彌補(bǔ)重建算法將一個(gè)長(zhǎng)圖像序列劃分為幾個(gè)子序列所帶來的不足,我們對(duì)結(jié)構(gòu)整合后的數(shù)據(jù)進(jìn)行帶有加權(quán)矩陣的全局優(yōu)化,最小化重投影誤差以提高數(shù)據(jù)(包括投影矩陣和重建點(diǎn)三維坐標(biāo))的整體精度.5.采用帶邊緣約束的三角剖分算法,對(duì)模擬數(shù)據(jù)和存在遮擋的真實(shí)圖像序列進(jìn)行三維重建,這里的長(zhǎng)圖像序列是圍繞目標(biāo)物體一周拍攝得到的.每一個(gè)重建點(diǎn)在大約連續(xù)的10幅圖像中均可見,而在其余的圖像中被遮擋.我們的重建算法很好地恢復(fù)出了物體完整的幾何結(jié)構(gòu).最后,