基于環(huán)形陣列的多目立體視覺三維重建研究.pdf

1、隨著社會進步和科學(xué)技術(shù)的迅猛發(fā)展，人類越來越傾向于讓機械或機器人來幫忙和處理日常工作和解決一些難題。這就需要機器人能像人一樣通過視覺觀察和理解世界，甚至能適應(yīng)環(huán)境的多變性。因此，計算機視覺應(yīng)運而生。在計算機視覺領(lǐng)域中，如何由多個感光元件獲取的二維圖像得到目標(biāo)物體的三維信息，就是多目三維重建技術(shù)，其研究成果已應(yīng)用于醫(yī)學(xué)成像，地形地貌檢測，機器人導(dǎo)航，工業(yè)零件測量等多個領(lǐng)域。但多目三維重建技術(shù)仍未成熟，市面上大多數(shù)的三維重建應(yīng)用都依賴于高昂

2、的掃描設(shè)備，這也就限制了三維重建技術(shù)的普及。
　　本文研究了基于多目立體視覺的三維重建，分析了多目立體視覺三維重建的實現(xiàn)方法，并在此基礎(chǔ)上分析現(xiàn)有點云處理算法存在的缺陷，提出了新的點云簡化方法和點云拼接方法。本文完成的工作主要分為以下幾個部分:
　　(1)建立基于多目視覺的三維重建模型。研究攝像機成像理論，總結(jié)經(jīng)典的成像模型和成像方式。然后對三維重建各個模塊中現(xiàn)有常用的三維重建思路和方法進行整理和比較，比如特征提取中角點與斑

3、點提取方法的對比，立體匹配中特征點與特征區(qū)域匹配方法的對比，三維重建中單目，雙目，多目的對比。
　　(2)提出一種新的攝像機擺放陣列——環(huán)形多目擺放陣列。對虛擬三維場景獲取圖像后，進行預(yù)處理，然后使用ASIFT算法進行特征提取和特征匹配，接著依次進行極線校正，計算三維深度，重建三維點，擴展種子點，去除密集點，最終得到場景的三維點云效果。實驗表明環(huán)形多目視覺陣列可實現(xiàn)簡單場景和復(fù)雜真實場景的點云三維重建并取得較好效果。
　　(

4、3)提出基于snake點云簡化方法。針對重建區(qū)域過大會導(dǎo)致目標(biāo)物體不明確，效果不佳，運行時間長的問題，通過snake輪廓提取不斷簡化重建范圍，最后只對窗口內(nèi)的目標(biāo)物進行重建。實驗表明該方法減少了重建時間，提高了重建有效性。
　　(4)提出基于投影面的點云拼接算法。針對重建區(qū)域過小會導(dǎo)致目標(biāo)物體不完整，信息丟失的問題，通過對點云的投影圖像進行基于ASIFT的二維拼接，再將其變換關(guān)系反饋到三維空間，實現(xiàn)點云拼接和恢復(fù)目標(biāo)物體完整信息。