基于多角度視覺信息的目標(biāo)3D重構(gòu)技術(shù)研究.pdf

1、利用數(shù)碼相機拍攝的二維圖像來恢復(fù)場景的三維結(jié)構(gòu)是計算機視覺領(lǐng)域的重點研究方向之一?；诙嘟嵌纫曈X信息的三維重構(gòu)技術(shù)可廣泛應(yīng)用于航天設(shè)備、目標(biāo)偵測、戰(zhàn)場機器人視覺系統(tǒng)等國防軍事領(lǐng)域以及自主機器人導(dǎo)航、虛擬現(xiàn)實、工業(yè)自動化生產(chǎn)、非接觸測量、文物保護、安防、影視特效、3D游戲等工業(yè)領(lǐng)域和民用領(lǐng)域。
　　三維重構(gòu)的主要任務(wù)即：用單個或多個攝像機從不同視角獲取同一場景的兩幅或多幅2D數(shù)字圖像，通過立體匹配算法獲取相鄰兩幅圖像同名點間的一一對

2、應(yīng)關(guān)系和位置偏差來計算攝像機的內(nèi)部參數(shù)和攝像機間的相對位姿（或單個攝像機的運動參數(shù)），從而實現(xiàn)該場景的三維重建。
　　主要工作和研究成果如下：
　　對不同場合和外部條件下的三維重建方法進行了歸納總結(jié)；針對一般雙目視覺成像模型中的已標(biāo)定相機和未標(biāo)定相機視覺模型的三維重建的方法及策略進行了詳細的分析和闡述；對基礎(chǔ)矩陣的多種估計方法進行了分析和對比；實現(xiàn)了針對平行對準(zhǔn)配置雙目視覺成像模型的三維重建和針對未標(biāo)定相機視覺模型的三維重建

3、。
　　完成了針對平行對準(zhǔn)配置雙目視覺成像模型的三維重建：對傳統(tǒng)立體匹配算法進行了改進，將文中算法獲得的視差圖上傳至卡內(nèi)基梅隆大學(xué)雙目視覺實驗室提供的標(biāo)準(zhǔn)測試平臺進行評估，重建結(jié)果和評估指標(biāo)也都證實本文算法有著較高的匹配精度，視差圖在深度不連續(xù)區(qū)域和弱紋理區(qū)域都有著不錯的表現(xiàn)力。
　　完成了針對手持未標(biāo)定相機視覺模型的三維重構(gòu)：首先把從機器視覺網(wǎng)站上下載的標(biāo)準(zhǔn)測試圖像序列作為實驗對象，采用經(jīng)典的SIFT算子進行特征提取和匹配

4、；然后采用改進的RANSAC算法進行基礎(chǔ)矩陣的魯棒估計同時剔除上一過程中產(chǎn)生的誤匹配，略加改進的RANSAC算法使精度可以達到平均誤差（內(nèi)點到相應(yīng)極線的平均距離）小于0.2個像素、最大誤差小于0.8個像素；采用影滅點估計的方法完成了攝像機自標(biāo)定；進而恢復(fù)本質(zhì)矩陣，實現(xiàn)相機運動參數(shù)R和t的恢復(fù)，進而恢復(fù)攝像機矩陣，再依據(jù)三角測量原理求解出空間點的三維坐標(biāo)，并提出一種迭代的方法對場景中深度上嚴(yán)重偏離重構(gòu)對象的點進行自動剔除，三角剖分后顯示重

5、構(gòu)對象的三維圖，這是一個比較粗糙的效果圖，為提高三維圖的可視化效果得到具有真實感的三維效果圖，在VS2010開發(fā)環(huán)境下利用openGL進行了紋理貼圖操作，貼圖結(jié)果表明重構(gòu)模型正確，效果逼真。
　　為測試算法的通用性，對智能手機后置攝像頭和數(shù)碼相機拍攝的圖像分別進行實驗，針對自拍攝圖像SIFT特征匹配（初始匹配）誤匹配率較高的問題提出一種迭代的斜率一致性方法先期剔除一部分誤匹配，再用本文改進的RANSAC進行誤匹配的2次剔除，可以保