基于圖像計算機(jī)三維重建技術(shù)研究.pdf

1、基于圖像的三維重建是綜合計算機(jī)視覺、圖像處理和計算機(jī)圖形學(xué)等學(xué)科知識的新興技術(shù)，它使用相機(jī)等工具獲取景物的多角度圖像，通過圖像處理、空間幾何等知識估計物體幾何結(jié)構(gòu)。其成本低廉、實(shí)現(xiàn)簡單、精度高、模型真實(shí)感強(qiáng)，因此具有很高的應(yīng)用價值。本文對基于圖像的三維重建的主要環(huán)節(jié)和若干關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行深入分析和研究，主要的工作和創(chuàng)新點(diǎn)如下：
　　 分析了相機(jī)模型與成像過程，總結(jié)現(xiàn)有相機(jī)標(biāo)定方法，對傳統(tǒng)方法與自標(biāo)定方法進(jìn)行了比較。使用基于平面模板的

2、方法時對相機(jī)內(nèi)部參數(shù)進(jìn)行了標(biāo)定，得到較高的精度。
　　 分析比較經(jīng)典特征提取與特征匹配方法，使用改進(jìn)的RANSAC方法對高斯差分算子所得點(diǎn)特征進(jìn)行特征描述，并使用該描述算子進(jìn)行了特征匹配。實(shí)驗(yàn)表明，該描述算子在匹配性能上較RANSAc方法有所提高。
　　 總結(jié)分析了基礎(chǔ)矩陣求解方法，針對傳統(tǒng)的RANSAC方法中點(diǎn)對代價函數(shù)的影響統(tǒng)一對待，忽略了不同點(diǎn)間的差異，影響了基礎(chǔ)矩陣精度的問題，使用了基于重投影誤差的自適應(yīng)代價函數(shù)

3、，對不同的內(nèi)點(diǎn)進(jìn)行差異化處理，根據(jù)重投影誤差大小調(diào)整其對代價函數(shù)的影響程度，提高了基礎(chǔ)矩陣的估計精度。
　　 針對特征點(diǎn)重構(gòu)的稀疏點(diǎn)云不能充分描述物體幾何特征的問題，通過進(jìn)行圖像校正，將匹配點(diǎn)搜索范圍降低到一維水平掃描線，運(yùn)用基于視差空間的稠密匹配算法，將特征點(diǎn)匹配提高到稠密點(diǎn)匹配，得到了密集點(diǎn)云。
　　 基于雙目視覺的成像特點(diǎn)，建立了基于圖像對的三維重建流程，實(shí)現(xiàn)了物體的三維空間點(diǎn)云稀疏重建與稠密重建，并對點(diǎn)云后處理以