基于多幅無序圖像的三維重建技術(shù).pdf

1、三維重建是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域最熱門的研究方向之一，它是一門研究物體的冗余二維信息恢復(fù)物體在空間中的三維信息的技術(shù)。本課題的輸入可以是單個(gè)數(shù)碼相機(jī)多方位拍攝被重建物體獲得的多幅無序圖像，也可以是不同相機(jī)對(duì)被重建物體拍攝獲得的多幅無序圖像。射影幾何和攝像機(jī)成像原理是理論基礎(chǔ)，并且介紹了單應(yīng)矩陣、本質(zhì)矩陣和基礎(chǔ)矩陣的概念、計(jì)算方法以及具體應(yīng)用，其中的計(jì)算方法引出了4點(diǎn)算法、8點(diǎn)算法、直接線性變換技術(shù)、隨機(jī)采樣一致性定理、最小二乘法等特定算法，并且

2、分析了經(jīng)典的sift特征點(diǎn)提取算法以及相應(yīng)的匹配算法。本文從以下幾個(gè)方面研究了基于多幅無序圖像的三維重建技術(shù)：
　　在特征點(diǎn)匹配方面，比較了傳統(tǒng)的線性掃描算法以及基于KD樹的BBF算法；在去除誤匹配方面，簡化了傳統(tǒng)的過程。傳統(tǒng)的算法流程是利用RANSAC求得一個(gè)中間模型，并用該模型作用于原始匹配集，其中的內(nèi)點(diǎn)作為保留點(diǎn)外點(diǎn)作為去除點(diǎn)，并在內(nèi)點(diǎn)上再次利用最小二乘法求得的模型作為最終的模型。本文的算法流程是利用RANSAC求得的內(nèi)點(diǎn)直

3、接作為保留點(diǎn)，也在保留點(diǎn)集上利用最小二乘法求得最終模型。在不影響最終匹配對(duì)、誤差和的前提下，提升了時(shí)間效率。
　　本文深入分析了多幅無序圖像特征點(diǎn)關(guān)聯(lián)算法，其利用pair、vector等數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，并配以廣度優(yōu)先搜索策略以及標(biāo)記、防御式編程等思想，將多幅無序圖像關(guān)聯(lián)起來，該算法是多幅無序圖像三維重建技術(shù)不可缺少的步驟。
　　深入理解攝像機(jī)成像原理，有助于理解三維重建的過程，特別在攝像機(jī)矩陣恢復(fù)平移向量時(shí)本文提出了新方法。從公式