幾何約束的立體圖像特征點(diǎn)對(duì)應(yīng)及三維重構(gòu)研究.pdf

1、本文系統(tǒng)地闡述了計(jì)算機(jī)視覺中場(chǎng)景的兩個(gè)視圖特征點(diǎn)匹配及三維重構(gòu)的發(fā)展動(dòng)態(tài)及基本理論，詳細(xì)分析總結(jié)了光學(xué)圖像幾何約束的特點(diǎn)、參數(shù)求解及應(yīng)用范圍。深入研究了利用有效的幾何方法解決曲面場(chǎng)景特征點(diǎn)匹配的問題，及其重構(gòu)方法。 第一章的緒論部分對(duì)這一課題進(jìn)行了綜述。指出曲面場(chǎng)景的特征點(diǎn)匹配及三維重構(gòu)是計(jì)算機(jī)視覺的重要組成部分，同時(shí)也是難點(diǎn)之一。本章介紹了國內(nèi)外的研究現(xiàn)狀，對(duì)已有方法進(jìn)行了概述，對(duì)優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行了比較。對(duì)特征點(diǎn)匹配的方法進(jìn)行了分類

2、，主要是基于點(diǎn)模式的匹配，包括種類、典型方法。給出了計(jì)算機(jī)視覺中涉及數(shù)學(xué)計(jì)算方法的魯棒性，另外介紹了廣泛研究的視差匹配方法：介紹了重構(gòu)方法。介紹了本課題在計(jì)算機(jī)視覺中的應(yīng)用及課題的研究目標(biāo)。 利用圖像的特征點(diǎn)進(jìn)行兩視圖有遮擋的曲面圖像的分析，利用平面同形這一一般的幾何約束與廣泛采用的對(duì)極幾何約束相結(jié)合進(jìn)行兩個(gè)靜態(tài)視圖特征點(diǎn)對(duì)應(yīng)的研究。指出了對(duì)極幾何在立體匹配中的作用及其一維約精確匹配的限制性，同時(shí)詳細(xì)介紹了同形映射這個(gè)幾何約束的

3、特()利用Sampson誤差計(jì)算同形的數(shù)學(xué)方法，用于含有平面的場(chǎng)景進(jìn)()點(diǎn)匹配。提出以兩種幾何約束下匹配誤差為最小準(zhǔn)則的優(yōu)化技術(shù)，用GA進(jìn)行求解全局最優(yōu)值，與廣泛應(yīng)用的單獨(dú)由對(duì)極幾何約束的匹配方法相比，增加同形約束克服了其解決曲面圖像點(diǎn)匹配的誤匹配率較高的缺點(diǎn)，不受圖像尺度、坐標(biāo)的影響。與傳統(tǒng)的相關(guān)法相比，優(yōu)化的方法對(duì)噪聲更有魯棒性。另外對(duì)于迭代算法給出了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，采用隨機(jī)抽樣提取初始匹配中的誤匹配，獲得較好的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。 提出了

4、利用已知基本矩陣匹配兩個(gè)視圖特征點(diǎn)需要的幾何參數(shù)求解方法。從射影和仿射投影兩種情況分別討論。如果是射影攝像機(jī)獲得的場(chǎng)景投影采用柏關(guān)法進(jìn)行角點(diǎn)的初始匹配，然后用魯棒技術(shù)進(jìn)一步精確地求取基本矩陣的參數(shù)。對(duì)于仿射圖像，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法，僅從特征點(diǎn)的位置信息可獲得光學(xué)圖像對(duì)的仿射基礎(chǔ)矩陣參數(shù)，同時(shí)還能得到對(duì)應(yīng)的點(diǎn)列。對(duì)于遮擋嚴(yán)重的圖像，提出用隨機(jī)概率匹配三視圖求解攝像機(jī)參數(shù)，由三焦點(diǎn)張量與特征點(diǎn)的幾何關(guān)系求解兩視圖之間的基本矩陣。 給

5、出特征點(diǎn)的受確定性分析，獲得立體圖像的裝置受到系統(tǒng)誤差和噪聲的影響，給出的特征點(diǎn)觀測(cè)位置是不準(zhǔn)確的，有效地計(jì)算匹配點(diǎn)的不確定性是引導(dǎo)正確匹配和衡量匹配算法優(yōu)劣的關(guān)鍵問題。首先對(duì)特征點(diǎn)的不確定性進(jìn)行建模，然后根據(jù)特征點(diǎn)匹配的幾何約束對(duì)誤差傳播進(jìn)行分析，利用高斯函數(shù)的性質(zhì)，提出了利用高斯分布函數(shù)計(jì)算匹配點(diǎn)不確定性的方法。從匹配點(diǎn)誤差的來源及誤差對(duì)匹配結(jié)果的影響，給出特征點(diǎn)匹配不確定性的魯棒算法，基于正態(tài)函數(shù)進(jìn)行隨機(jī)數(shù)據(jù)計(jì)算及權(quán)值再分配法能最

6、大限度地利用有效數(shù)據(jù)。與模糊法相比，魯棒不確定性能獲得更精確、對(duì)噪聲更魯棒的結(jié)果。給出基于不確定性的概率法檢測(cè)誤匹配；以最佳重投影精度為代價(jià)函數(shù)求解三維重建點(diǎn)的不確定性，可有效地提高曲面物體重構(gòu)精度。 本文詳細(xì)研究了同形約束下的曲面場(chǎng)景三維重構(gòu)方法，類似于人眼對(duì)物體的識(shí)別方式，用物體圖像的特征來恢復(fù)物體大部分的三維信息。提出基于三角形的重構(gòu)一體化方法，解決了特征點(diǎn)匹配的誤差造成的無法確定三維空間點(diǎn)投影源的問題。給出從射影重構(gòu)到仿