基于未定標圖像的三維模型重建.pdf

1、基于圖像的建模技術(shù)(image-basedmodeling，IBM)是近年來興起的基于圖像的圖形學(xué)方法的重要研究內(nèi)容，也是計算機視覺的重要研究領(lǐng)域。該技術(shù)基于數(shù)碼相機、數(shù)碼攝像機等各種高性能數(shù)字化設(shè)備拍攝得到的數(shù)字圖像，提取結(jié)構(gòu)信息，重構(gòu)場景或物體的三維幾何模型。 未定標圖像的三維模型重建技術(shù)是IBM中的一個重要分支，是指只需要場景或物體的不同視點序列圖像就可以重構(gòu)出場景或物體的三維幾何模型。本文對該技術(shù)的研究包括立體匹配、相機

2、自定標、特征點三維重建、紋理映射等內(nèi)容。 立體匹配是計算機視覺研究的一項重要課題，本文研究了一種基于角點提取的立體匹配算法。首先使用最小同值分割吸收核(SUSAN)方法判斷左右圖像的邊緣點是否為角點。然后根據(jù)角點間的特征相似度，建立起左右圖像中被保留角點的匹配關(guān)系。利用加權(quán)歸一算法估計基礎(chǔ)矩陣的基礎(chǔ)上，引入逐次去除異常匹配點，進行迭代計算，對基礎(chǔ)矩陣求精。 相機自定標及對應(yīng)特征點三維重建是三維重建技術(shù)中的關(guān)鍵問題。相機自

3、定標包括相機內(nèi)參數(shù)和相機外參數(shù)計算。本文根據(jù)基礎(chǔ)矩陣估計相機焦距的方法，引入半定標矩陣來計算相機內(nèi)參數(shù)；根據(jù)本質(zhì)矩陣來計算相機的外參數(shù)。對應(yīng)特征點的三維重建是根據(jù)三角測量的方法計算其投影矩陣，然后用奇異值分解求出特征點的三維齊次坐標。 本文中的紋理映射是將二維圖像的紋理貼到三維框架表面，從而提高模型的可視性，達到“照片級”的視覺效果。本文以特征點為節(jié)點對二維圖像進行三角剖分，然后將每個三角形紋理圖像一一對應(yīng)地貼到重建的三維模型表