基于OpenCV的立體圖像三維重建關鍵技術實現(xiàn).pdf

1、世界是三維的,而用相機獲取的圖像卻都是二維的,為了通過二維圖像獲取客觀物體的三維信息,需要重建出目標的三維模型,這樣就可以對目標進行定量分析。作為計算機視覺與攝影測量界的同一課題,基于雙目立體視覺的三維重建技術已經廣泛的應用于醫(yī)學成像、機器人導航、虛擬現(xiàn)實、地形勘探等領域。
　　實現(xiàn)基于雙目立體視覺三維重建的關鍵技術主要包括相機標定、特征提取和立體匹配、深度信息確定及三維坐標計算等。針對雙目立體視覺中的相機標定問題,本文在分析Op

2、enCV相機標定模型和現(xiàn)有的雙目立體視覺系統(tǒng)相機標定方法的基礎上,給出了考慮相機鏡頭畸變、基于OpenCV雙目立體相機標定的方法。通過采用本文所給方法和張正友Mat Lab標定工具箱對真實數據進行標定對比實驗,實驗表明該方法標定參數結果穩(wěn)定,精度可滿足雙目立體視覺三維重建及其他應用的要求。
　　針對三維重建中的特征提取、匹配問題,本文闡述了極線約束的匹配準則,它將匹配點對約束在一條極線上,能有效的剔除錯誤匹配且大大提高匹配的效率。

3、本文采用了圖像處理領域的最新研究成果—SIFT特征提取匹配算法,并設計了兩組實驗來對SIFT算法的性能進行測試,實驗證明該算法能很好地解決圖像旋轉、縮放、平移等情況下的立體匹配問題,匹配精度較高,是一個非常優(yōu)秀的算法。
　　深度信息確定及三維坐標計算是三維重建中的核心步驟,本文通過分析立體相機的成像模型,根據立體視覺的基本原理提出了空間點三維坐標計算方法。然后設計了實驗來生成視差圖及計算空間點三維坐標,根據已知信息對計算的結果進行