計算機視覺三維重建若干技術研究.pdf

1、計算機視覺是計算機科學和人工智能的一個重要分支。隨著科學技術的不斷發(fā)展，計算機視覺的應用越來越受到廣泛重視。計算機視覺是研究用計算機來模擬人和生物的視覺系統(tǒng)功能的技術學科。它的主要任務之一就是研究利用二維投影圖像恢復三維景物世界的問題?，F(xiàn)有的多數(shù)圖像采集裝置所獲取的圖像本身是二維的，盡管其中可以含有三維物體的空間信息，但是要從圖像認識世界，就需要從二維圖像中恢復三維空間信息。 計算機視覺三維重建研究內容主要包括圖像輸入設備、低層

2、視覺、中層視覺、高層視覺和體系結構等五個方面。本文在以數(shù)碼相機為成像設備的條件下，對計算機視覺三維重建三層視覺中涉及到的邊緣檢測、特征提取、重建基元等問題展開了理論和實現(xiàn)技術的研究，并提出了相應的解決方案。 邊緣檢測是計算機視覺三維重建多種算法的基礎，也是計算機視覺的重要研究方向之一，邊緣檢測的好壞直接影響到計算機三維重建的效果。本文利用形參均勻B樣條平滑公式，建立了一種盈虧修正的圖像邊緣檢測新方法。利用形參均勻B樣條修勻公式對

3、盈虧修正后的圖像擬合光滑曲面，然后求取曲面的一階導數(shù)極值點或二階導數(shù)的零交叉點獲得邊緣特征點。該方法穩(wěn)定可靠，精度較高，同時該方法簡潔，便于實時處理。 角點特征是圖像的重要特征，在計算機視覺三維重建領域起著重要作用。本文提出了基于形狀參數(shù)的均勻B樣條模型的角點特征提取方法。通過該樣條模型對原始曲線進行迭代逼近，得到樣條曲線的表達式，然后利用曲率閾值確定曲線角點特征。帶形狀參數(shù)的均勻B樣條模型的迭代逼近方法提高了曲線的擬合精度，確

4、保了曲率計算的精度，進而使得角點檢測的準確度也得到提高。 傳統(tǒng)的重建方法主要采用點、直線段作為立體匹配和三維重建的基元。這些基元不能夠有效地表示空間不規(guī)則曲線，所以在應用于空間不規(guī)則物體的三維重建時很難取得良好的效果。在仿射相機模型的假設下，本文提出了基于CB樣條曲線的空間物體三維重建，利用CB樣條曲線仿射不變性，以CB樣條曲線為基元來重建空間物體。使用樣條曲線作為基元盡可能的減少了重建過程中近似誤差的影響，同時提高了擬合的精度