室內(nèi)場景重建關(guān)鍵問題研究.pdf

1、在圖像處理和計算機視覺領(lǐng)域中,對各種場景的三維建模一直都是一個具有重要研究意義和應(yīng)用價值的課題。相對于其他場景的三維建模,對于建筑物室內(nèi)場景的三維建模可以應(yīng)用于火災(zāi)救援、密室探險和考古挖掘等必不可少卻能夠?qū)θ祟惿斐赏{的探測活動中。由于建筑物室內(nèi)場景內(nèi)往往存在大量的遮擋物體和劇烈的光照變化,近年來,對于建筑物室內(nèi)場景的三維重建成為了三維重建相關(guān)領(lǐng)域中的一個具有挑戰(zhàn)性的問題。劇烈的光照變化導(dǎo)致的畸變圖像和室內(nèi)場景中大量的遮擋物體,導(dǎo)致

2、傳統(tǒng)的算法很難根據(jù)所得到的圖片對相應(yīng)的室內(nèi)場景進行三維重建(攝像機標(biāo)定、系列圖像匹配和紋理渲染等)。本文提出了一種從單視角圖像恢復(fù)室內(nèi)場景主要框架結(jié)構(gòu),然后再給重建出來的框架結(jié)構(gòu)渲染上校正后的圖像紋理的室內(nèi)場景重建方法。和傳統(tǒng)的基于系列圖像的方法相比,基于單幅圖像的建模方法,更加具有實用性。論文的主要貢獻如下:
　　1.本文提出了一種圖像坐標(biāo)系下的基于環(huán)形模板的棋盤格角點檢測算法。該算法通過分析棋盤格角點附近的灰度分布應(yīng)滿足一定的

3、對稱性和灰度交替性等性質(zhì),進而得出環(huán)形模板卷積后的圖像應(yīng)滿足的性質(zhì)。而后,利用該性質(zhì)來定義并提取棋盤格角點,最后利用局部冗余角點分布的對稱性來去除冗余角點,使提取的角點更精確,從而直接達到亞像素精度。實驗結(jié)果表明:本文提出的棋盤格角點檢測算法在曝光過度、鏡頭畸變和復(fù)雜背景情況下均能取得較好的效果,且運算速度快,誤差小。將該算法應(yīng)用于實際攝像機標(biāo)定,結(jié)果顯示重投影誤差在0.3個像素以內(nèi)。
　　2.本文提出了一種基于圖像物理坐標(biāo)的圓形

4、模板算子來遍歷棋盤格圖像的方法,使得提取的角點直接達到亞像素精度。該方法首先采用形態(tài)學(xué)膨脹的方法對整幅圖像進行處理,從而令發(fā)生畸變的角點局部區(qū)域被覆蓋,然后采用一個圓形模板來遍歷膨脹后的圖像,最后通過分析遍歷后的圓形模板的灰度分布和計算冗余角點的質(zhì)心坐標(biāo)來得到棋盤格角點。實驗結(jié)果表明,本文算法在存在畸變的棋盤格圖像和復(fù)雜場景中都能取得較好的檢測效果,應(yīng)用到攝像機標(biāo)定中,重投影誤差在0.3個像素以內(nèi),檢測效果較好,證明了本文算法的有效性。

5、
　　3.本文提出了一種基于直線優(yōu)化和投票機制的方法。該方法通過修正、連接、和添加等手段來對初始直線段進行優(yōu)化,然后提出了一種在交比約束和深度約束下的迭代投票機制,從優(yōu)化后的直線中提取出室內(nèi)場景框架結(jié)構(gòu)。實驗結(jié)果表明,本文算法和現(xiàn)有的算法相比,具有一定的優(yōu)越性,特別是在復(fù)雜的室內(nèi)場景框架檢測任務(wù)中。
　　4.本文將從得到的棋盤格角點坐標(biāo)估計出的攝像機參數(shù)用于室內(nèi)場景圖像校正,然后把校正后的圖像用于渲染室內(nèi)場景框架結(jié)構(gòu)的任務(wù)中