基于雙目立體視覺的柔性目標(biāo)表面重構(gòu)的研究.pdf

1、計(jì)算機(jī)視覺是現(xiàn)代計(jì)算機(jī)科學(xué)的重要研究領(lǐng)域。其中雙目立體視覺技術(shù)通過融合兩個(gè)相機(jī)觀察到的特征,并重建這些特征的三維原型,成為計(jì)算機(jī)視覺研究的熱點(diǎn)之一。
　　 柔性目標(biāo)表面光滑,紋理稀疏,在立體視覺研究中柔性目標(biāo)表面重構(gòu)一直是一個(gè)難題。傳統(tǒng)的基于局部特征的立體匹配算法,沿外極線全局搜索,計(jì)算效率較低且準(zhǔn)確性不高,對(duì)于具有柔性目標(biāo)的場(chǎng)景深度重構(gòu)效果很差。
　　 本文針對(duì)具有柔性目標(biāo)的場(chǎng)景情況對(duì)傳統(tǒng)的立體匹配算法做出改進(jìn),提出了

2、基于特征點(diǎn)剖分的變匹配窗立體匹配算法,將特征點(diǎn)匹配信息作為額外的匹配約束,此改進(jìn)提高了匹配效率及準(zhǔn)確性。并通過搭建實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)予以驗(yàn)證。
　　 首先,對(duì)相機(jī)的模型及參數(shù)標(biāo)定方法進(jìn)行分析及研究,根據(jù)實(shí)際系統(tǒng)的設(shè)計(jì)需要選擇了精度較高、結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單的Zhang氏二維平面標(biāo)定方法對(duì)相機(jī)進(jìn)行了參數(shù)的精確標(biāo)定,并將雙目圖像正則化為極線平行的圖像對(duì)。
　　 其次,為了解決具有柔性目標(biāo)場(chǎng)景的立體匹配問題,通過比較幾種高效特征檢測(cè)算法的運(yùn)算效率及

3、準(zhǔn)確性,選用快速魯棒特征檢測(cè)器SURF(Speed-up RobustFeatures)算法生成特征點(diǎn)匹配對(duì)。將特征點(diǎn)用德勞內(nèi)三角剖分成較為均勻的三角網(wǎng)格區(qū)域。用生成的三角網(wǎng)格邊界作為匹配搜索區(qū)域約束,即只在對(duì)應(yīng)的三角網(wǎng)格內(nèi)對(duì)點(diǎn)進(jìn)行基于塊的相關(guān)性算法的匹配,縮小了匹配搜索空間的同時(shí)提高了匹配的可靠性。為適應(yīng)某些特殊區(qū)域的匹配情況,還根據(jù)三角剖分區(qū)域信息自適應(yīng)改變匹配窗口尺寸以進(jìn)一步增強(qiáng)立體匹配的魯棒性。
　　 最后,用實(shí)驗(yàn)室搭建