基于序列圖像的樹木三維重建方法研究與精度評(píng)定.pdf

1、對(duì)現(xiàn)實(shí)世界進(jìn)行三維重建是一件很有意義的工作，也是當(dāng)前研究的熱點(diǎn)。樹木作為現(xiàn)實(shí)世界的重要組成部分，對(duì)其進(jìn)行三維重建是很重要的。三維建模的方法主要分為三類：基于幾何的建模、基于測(cè)距的建模和基于圖像的建模。其中，基于圖像的建模方法因具有快速、便捷和低成本等優(yōu)勢(shì)，迅速成為三維重建的一種重要方法。由二維圖像生成三維模型是基于圖像重建的關(guān)鍵問(wèn)題。同時(shí)，由圖像重建出的三維點(diǎn)云的精度問(wèn)題也有待研究。
　　本文提出了一種基于圖像的樹木三維點(diǎn)云重建方

2、案并對(duì)其重建結(jié)果進(jìn)行評(píng)估。首先介紹了齊次坐標(biāo)系、投影幾何和相機(jī)成像模型，為后面的方法研究做鋪墊。然后使用SIFT算子提取圖像的特征點(diǎn)并使用最近鄰方法進(jìn)行匹配。匹配之后就可以利用這些點(diǎn)自動(dòng)化標(biāo)定相機(jī)并求取基礎(chǔ)矩陣和本質(zhì)矩陣，然后就可以求解出相機(jī)的投影矩陣。在這個(gè)過(guò)程中，使用 RANSAC的方法增強(qiáng)計(jì)算的魯棒性，使用Bundle Adjustment方法優(yōu)化參數(shù)的解。在實(shí)際的重建中，稀疏點(diǎn)云往往不能夠反映出重建對(duì)象的全貌，因此需要進(jìn)行稠密重

3、建。使用 PMVS的方法對(duì)點(diǎn)云加密。PMVS方法的第一步是選取種子面片并且重建出種子面片的三維信息，然后，將這些種子面片擴(kuò)展到其鄰域單元之中，重建出鄰域內(nèi)的面片，直至所有圖像中符合要求的面片重建完畢。最后需要使用幾何一致性和光照一致性約束對(duì)重建出的不符合要求的面片進(jìn)行過(guò)濾。本文通過(guò)設(shè)計(jì)三維重建系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了重建方法。
　　重建完成后本文對(duì)重建結(jié)果進(jìn)行了評(píng)定。使用Leica ScanStation C10激光掃描儀所獲取的三種不同大小樹

4、木的三維點(diǎn)云作為參照對(duì)象，與基于圖像重建出的點(diǎn)云進(jìn)行對(duì)比。對(duì)比結(jié)果為：對(duì)高度最小的木芙蓉來(lái)說(shuō)，其模型間的平均距離為4.2mm，標(biāo)準(zhǔn)差為10.3mm；對(duì)中等高度的紫檀樹來(lái)說(shuō)，平均距離為2.2mm，標(biāo)準(zhǔn)差為5.6mm；對(duì)最高的銀杏樹來(lái)說(shuō)，平均距離為0.7mm，標(biāo)準(zhǔn)差為22.6mm。以樹木胸徑的5％和10%為標(biāo)準(zhǔn)過(guò)濾落在其外的點(diǎn)，三棵樹木對(duì)應(yīng)的剩余點(diǎn)的比例為：66.8%和87.6%；69.2%和96.2%；76.3%和94.2%。剩余點(diǎn)的結(jié)構(gòu)