基于雙目視覺系統(tǒng)的三維重建技術(shù)研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、隨著電子、光學(xué)、圖像處理等相關(guān)學(xué)科的發(fā)展,三維重建技術(shù)在醫(yī)學(xué)、軍事、農(nóng)業(yè)、機(jī)械制造、航空航天、林業(yè)作業(yè)等領(lǐng)域的應(yīng)用也日益增多。各行業(yè),對(duì)三維重建的精度和自動(dòng)化程度都提出更高的要求,如何提高三維重建的精度以滿足這些行業(yè)的需求是當(dāng)前計(jì)算機(jī)視覺研究領(lǐng)域亟需解決的問題。基于雙目視覺系統(tǒng)的三維重建模仿人類雙眼特點(diǎn),是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域中研究的熱點(diǎn)課題之一。本文以提高雙目視覺系統(tǒng)的測量精度為目標(biāo),對(duì)三維重建過程中的圖像預(yù)處理、攝像機(jī)標(biāo)定、立體匹配、三維

2、重建等一系列關(guān)鍵問題進(jìn)行深入研究。本文研究的主要內(nèi)容和成果如下:
  1.利用雙目視覺系統(tǒng)獲取圖像進(jìn)行預(yù)處理后,根據(jù)透視不變性原理對(duì)圓靶中心的圖像坐標(biāo)進(jìn)行精確提取;
  2.在研究直接線性標(biāo)定算法、張正友算法和基于牛頓高斯迭代的Taufiquer算法基礎(chǔ)上,提出了基于差分演化算法的攝像機(jī)高精度標(biāo)定算法。算法中采用針孔模型和二階畸變模型作為標(biāo)定時(shí)的數(shù)學(xué)模型;為減少標(biāo)定參數(shù)的個(gè)數(shù),用單位四元數(shù)表示世界坐標(biāo)系與攝像機(jī)坐標(biāo)系之間的旋

3、轉(zhuǎn)矩陣;將小孔模型計(jì)算出的理想圖像點(diǎn)與畸變模型計(jì)算出的矯正圖像點(diǎn)的位置差定義為目標(biāo)函數(shù),通過種群的遺傳與變異求出攝像機(jī)的內(nèi)外參數(shù),在算法中增加了差變量來校正變異,使得算法既能全局尋優(yōu),又增強(qiáng)算法局部搜索能力。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明基于差分演化的攝像機(jī)標(biāo)定將標(biāo)定的誤差減小到0.21個(gè)像素,該方法具有精度高、標(biāo)定速度快、對(duì)初始值的依賴程度小等優(yōu)點(diǎn);
  3.研究了芒果圖像的預(yù)處理方法。對(duì)芒果圖像進(jìn)行濾波后,采用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)原理對(duì)芒果圖像進(jìn)行了背景

4、分割。針對(duì)芒果表面含有一些如黑斑、果尖、果蒂等特征,分別利用Harris、SUSAN和SIFT算法進(jìn)行了特征提取;
  4.在研究基于特征和基于區(qū)域的立體匹配算法基礎(chǔ)上,本文提出了一種特征和區(qū)域相結(jié)合的自適應(yīng)匹配算法。首先對(duì)芒果圖像進(jìn)行特征匹配,按相似度最大原則選取好的匹配點(diǎn)對(duì);然后采用基于區(qū)域匹配算法進(jìn)行再次匹配,根據(jù)特征匹配的視差調(diào)整再次匹配時(shí)的搜索范圍,同時(shí)在像素變化平坦的地方擴(kuò)大窗口以減小噪聲干擾,而在像素變化劇烈的地方縮

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