基于有序圖像的三維重建技術(shù)研究.pdf

1、基于圖像的三維重建技術(shù)是計算機視覺領(lǐng)域的重要研究方向之一,對于有序大量圖像的重建由于圖像噪點多,計算復雜以及消耗時間長等原因,致使重建模型精度差,效率低,可視化效果差。本文致力于改善上述問題,使其在盡可能短的時間內(nèi)重建出精確且具有真實感三維模型。本文具體研究兩方面的內(nèi)容:基于雙目立體視覺基本原理完成運動結(jié)構(gòu)恢復,基于圖像紋理信息場景模型外觀恢復,主要以下四個部分進行了探討與研究。
　　攝像機標定及特征匹配方面:在運動結(jié)構(gòu)恢復過程中

2、需要圖像的初始焦距,畸變系數(shù)。本文通過研究攝像機標定的基本原理,基于 OpenCV視覺庫的相機自標定方法完成攝像機內(nèi)部參數(shù)標定實驗;通過分析SIFT與SURF兩種特征點檢測器的性能,通過實驗選擇魯棒性好效率高的 SURF檢測器。在匹配剔除過程中提出一種改進的歸一化加權(quán)八點算法計算基本矩陣,通過實驗驗證算法的有效性。
　　運動結(jié)構(gòu)恢復方面:基于三角測量方法,使用變量式圖像添加法恢復場景深度信息。通過選擇符合條件的初始對圖像計算場景深

3、度,之后使用五點算法計算本質(zhì)矩陣并選擇誤解剔除方法;在添加圖像計算過程中,使用直接線性轉(zhuǎn)換(DLT)技術(shù)估計相機外部參數(shù);接著結(jié)合運動恢復過程,提出一種改良的特征匹配策略,并通過實驗驗證該策略使在重建過程中有更高的效率。
　　模型可視化方面:基于圖像紋理像素完成從2D到3D的紋理映射,恢復模型外觀。使用Delaunay三角化方法對圖像特征點進行網(wǎng)格劃分,通過區(qū)域化網(wǎng)格紋理劃分方法將圖像紋理投影到三維模型,按照場景深度信息選取場景,