多視圖三維重建及其評估算法的研究.pdf

1、三維重建是計算機視覺研究的一個重要分支，在日常生活、醫(yī)療領(lǐng)域、軍事測量等行業(yè)具有廣泛應(yīng)用價值。三維重建方法可分為主動式方法和被動式方法。主動式方法需要測量設(shè)備主動發(fā)射激光或結(jié)構(gòu)光，因此覆蓋面積有限，適用于小場景的高精度測量。而被動式方法直接采用照相機拍攝圖像，利用不同視角的二維圖像進行三維重建，既可用于小場景的重建，也可用于大場景的重建，且設(shè)備更加簡單，是目前的一個研究熱點。
　　論文根據(jù)基于面片的三維重建算法(PMVS)原理，編

2、程實現(xiàn)了一種多視圖三維重建算法，該算法首先從多幅不同角度的二維視圖中提取特征點，進行特征點匹配，根據(jù)三角測量原理得到稀疏三維點云。再通過灰度一致性進行面片生長，得到稠密三維點云。論文對實際拍攝的場景和標準庫中的場景進行三維重建，皆獲得了較好的重建結(jié)果。
　　論文對Harris、SUSAN、SIFT以及SURF等幾種特征點檢測算子和SIFT、SURF以及Daisy等特征點描述符算子進行了實驗對比分析，并混合搭配多種檢測算子和描述符的

3、匹配的方案，實驗篩選出了一組較好的組合，采用該組合對PMVS算法進行改進。實驗證明改進后的算法在點云數(shù)量、精度和完整性方面都有一定提高。
　　論文還提出了一種快速三維重建評估算法。任何一種三維重建算法都必須對其優(yōu)劣進行定量評估，但是由于不同的三維重建算法所采取的世界坐標系不同，所重建出的景物的大小、位置、姿態(tài)也不同，無法直接與標準庫給出的精確測量值進行比對。本文提出的算法利用標準數(shù)據(jù)庫提供的投影矩陣快速估算從三維重建坐標系到數(shù)據(jù)庫