基于深度融合和曲面演變的多視點(diǎn)三維重建及其應(yīng)用.pdf

1、近年來，立體電視(3DTV)和自由視點(diǎn)電視(FTV)等3D應(yīng)用成為人們娛樂生活追求的熱點(diǎn)。3D重建、虛擬現(xiàn)實(shí)等技術(shù)在工業(yè)工程設(shè)計(jì)，城市規(guī)劃，數(shù)字博物館等相關(guān)領(lǐng)域也具有廣闊的應(yīng)用前景。其中場景的三維信息獲取是三維重建所需的基礎(chǔ)條件。目前獲取三維信息的主要途徑有多目立體視覺技術(shù)，結(jié)構(gòu)光技術(shù)，TOF技術(shù)等。但任何一種技術(shù)都有各自的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)。多目立體視覺技術(shù)應(yīng)用廣泛，研究較為深入，但在紋理不豐富的區(qū)域易造成誤匹配。TOF技術(shù)實(shí)時性高，可以快速

2、獲取動態(tài)場景的信息，但分辨率低，對噪聲敏感，目標(biāo)邊緣區(qū)域表現(xiàn)不佳。本文對這兩種技術(shù)均作了研究，并結(jié)合兩種技術(shù)設(shè)計(jì)了一個基于深度融合和曲面演變的多視點(diǎn)三維重建方法。
　　 首先，構(gòu)造了一個包含多個可見光攝像機(jī)和一個TOF攝像機(jī)的攝像機(jī)陣列系統(tǒng)。利用傳統(tǒng)的平面模板法獲得各攝像機(jī)內(nèi)參數(shù)和可見光攝像機(jī)之間的外參數(shù)。對TOF攝像機(jī)和可見光攝像機(jī)間的外參數(shù)，結(jié)合TOF的深度圖和強(qiáng)度圖，改進(jìn)了標(biāo)定方法，并對標(biāo)定過程中參數(shù)的不確定度進(jìn)行了推導(dǎo)和

3、計(jì)算。
　　 其次，設(shè)計(jì)了基于深度融合和曲面演變的能量函數(shù)。利用TOF的深度信息獲取可見光攝像機(jī)視野下的初始深度和初始深度曲面。研究了融合初始深度信息的能量函數(shù)構(gòu)造形式，定義了基于初始深度信息的能量函數(shù)項(xiàng)。利用歸一化互相關(guān)系數(shù)作為多視點(diǎn)成像一致性的度量函數(shù)，并基于初始深度信息對最終的一致性代價作了修正。
　　 在能量函數(shù)最優(yōu)求解中對能量函數(shù)做了凸化處理，并利用Split Bregman算法迭代求解得到全局最優(yōu)解。在實(shí)現(xiàn)過