用于目標識別的三維重建技術研究.pdf

1、由二維圖像識別三維物體是計算機視覺的主要研究領域之一。這個問題可以表述為:如何從多視點的二維圖像去恢復三維目標信息,并進而獲取目標和場景的多尺度、多視點二維圖像,為后續(xù)的識別提供目標的多尺度、多視點模型。本文中從多個不同的位置觀察同一物體時,可測量出其三維輪廓,獲取三維信息,并建立二維成像模型,以生成不同視點和尺度的圖像序列,用于與實時圖匹配,從而達到提高目標識別精度的目的。
　　本文在分析和總結了當前國內(nèi)外立體視覺研究工作的基礎

2、上,針對其中的相機標定、角點檢測、立體匹配和三維重建四個關鍵技術部分開展研究,其主要成果如下:
　　(1)分析比較了大量的相機成像模型的基礎上,建立了一個包含畸變校正的完整二維成像模型。求解相機參數(shù)時采用兩步法將相機的內(nèi)外參數(shù)和畸變參數(shù)分離求解的方法,首先不考慮畸變效應,選取四個初始點,測量它們的世界坐標值,并提取圖像坐標值,采用利用平面單應性矩陣方法求解相機的內(nèi)外參數(shù)。再代入所有角點進行畸變參數(shù)的求解和所有參數(shù)的優(yōu)化。本文在張正

3、友平面模板標定方法的基礎上,不僅考慮了徑向畸變同時加入了切向畸變,而且實驗結果證明這樣的模型是合理的。
　　(2)研究目前常用的角點檢測算法,采用一種逐步求精的策略提取角點的圖像坐標值。而且針對本文中作為標定模板的棋盤圖像,采用半自動的方式來提取我們需要的角點。在本文的角點檢測中利用Harris算子作為影像特征提取方法,利用Forstner算子計算出角點的精確位置。實驗結果表明,本文算法取得理想的效果。
　　(3)我們基于點