基于立體視覺的三維重建理論與算法研究.pdf

1、本文結合實際項目和工作研究了基于立體視覺的三維重建關鍵技術。并且形成了一套三維重建基礎軟件，可應用于實際的項目工程實踐中。立體視覺是機器視覺和計算機視覺領域的一個重要分支，涉及人工智能、計算機科學、圖像處理和模式識別等諸多領域的理論知識。具有重要的實用價值，而且對促進人類視覺機理的研究具有非常重要的意義。
　　本文對現(xiàn)有的三維重建中的攝像機標定、立體匹配和三維重建技術進行了研究分析，并研究了開源計算機視覺函數(shù)庫OpenCV中的三維

2、重建模型，提出了結合基于角點的亞像素特征提取算法和張正友的攝像機標定法的新的攝像機標定算法；采用了改進的SIFT算法解決了月球表面圖像紋理稀少，圖像的亮度受太陽入射角的變換影響很大，立體匹配困難的問題。最后分析了基于圖像校正的特征點三維重建算法，并以Visual C++、OpenCV和Open GL為平臺，實現(xiàn)了本文中各算法并對結果數(shù)據(jù)進行了分析。
　　首先介紹定標過程中常用到的圖像坐標系、攝像機坐標系和世界坐標系三個坐標系；然后

3、分析了攝像機模型和定標思想，重點分析基于張正友平面標定法的攝像機標定方法；提出了結合基于角點的亞像素特征提取算法和張正友的攝像機標定法的新的攝像機標定算法，并進行了實驗，得到了攝像機的內外參數(shù)標定結果，包括相機內參數(shù)矩陣、畸變系數(shù)、旋轉向量、旋轉矩陣和平移向量等。
　　其次進行了基于特征點的特征提取和立體匹配，它是三維重建的基礎和關鍵，分析對比常用基本特征點提取算子Harris和SUSAN角點檢測算子，并進行了實驗驗證；采用改進的

4、SIFT算法解決了月球表面圖像紋理稀少，圖像的亮度受太陽入射角的變換影響很大，立體匹配困難的問題，分別用月表多光譜圖像數(shù)據(jù)、不同尺度和不同視點的月表圖像進行特征點提取和立體匹配實驗。
　　最后，分析了圖像校正在三維重建中的必要性，解釋了圖像校正的原理和算法，并重點研究了已校正圖像的快速三維重建算法，實驗驗證和分析了已校正圖像和未校正圖像的三維重建算法。
　　本文以Visual C++，Open CV和Open GL為平臺，對