多尺度多視點(diǎn)密集點(diǎn)云重構(gòu)算法的研究.pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的迅速發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)中圖像數(shù)據(jù)庫的規(guī)模不斷擴(kuò)大，人們開始利用網(wǎng)上提供的圖像資源構(gòu)建各種真實(shí)場(chǎng)景的模型，這也使得三維建模變得更加有意義。但是互聯(lián)網(wǎng)上的圖像來源不同，再加上外界噪音和遮擋因素的影響，使得既使是對(duì)同一場(chǎng)景拍攝的圖像也具有顯著的差異。因此，網(wǎng)絡(luò)中的圖像資源給三維建模提供便利的同時(shí)，也給重建工作帶來更大的挑戰(zhàn)。本文以基于互聯(lián)網(wǎng)圖像資源實(shí)現(xiàn)戶外開放性場(chǎng)景的多目重構(gòu)為研究背景，緊緊圍繞重建中涉及的關(guān)鍵技術(shù)開展研究工作，在深入

2、的學(xué)習(xí)和分析現(xiàn)有的相關(guān)文獻(xiàn)和算法的基礎(chǔ)上，在下面幾個(gè)方面取得了一些創(chuàng)新性的研究成果：
　　(1)提出一個(gè)新的結(jié)合灰度信息和顏色信息的局部不變描述符HRCRD的構(gòu)建方法。該描述符由基于灰度Haar小波響應(yīng)構(gòu)建的子描述符和基于顏色比率不變模型構(gòu)建的子描述符組成。其中對(duì)所提出的顏色比率不變模型，從理論上和實(shí)驗(yàn)上均證明了在視點(diǎn)變化、光照方向變化、光照強(qiáng)度變化和光照顏色變化等各種變化條件下能保持較好的不變性。HRCRD描述符不僅具有較快的描

3、述速度，而且提高了現(xiàn)有描述符的獨(dú)特性和魯棒性。
　　2)提出一種新的匹配代價(jià)函數(shù)，它基于顏色分量、方向分量和距離分量對(duì)傳統(tǒng)的匹配代價(jià)函數(shù)進(jìn)行加權(quán)，大大降低誤匹配率。本文還提出了一種基于仿射變換優(yōu)化模型的密集匹配算法，結(jié)合新的匹配代價(jià)函數(shù)，使傳統(tǒng)的基于支持窗的密集匹配算法適用于寬基線圖像的情況，且使密集匹配的精度達(dá)到亞像素級(jí)。
　　3)針對(duì)互聯(lián)網(wǎng)圖像間尺度和基線對(duì)自定標(biāo)算法精度的影響，提出了基于鄰域視圖選擇方案的匹配點(diǎn)跟蹤算法

4、，使準(zhǔn)密集匹配點(diǎn)在每個(gè)圖像對(duì)應(yīng)的鄰域視圖中快速精確的跟蹤；針對(duì)參數(shù)優(yōu)化過程中，由于輸入圖像的個(gè)數(shù)和3D點(diǎn)的個(gè)數(shù)較多致使全局優(yōu)化開銷變得非常大，甚至可能優(yōu)化失敗的情況，提出了一種兩層迭代優(yōu)化算法。內(nèi)層迭代對(duì)相機(jī)參數(shù)和3D準(zhǔn)密集點(diǎn)參數(shù)采用全局和局部相結(jié)合的優(yōu)化策略。外層迭代基于重投影誤差對(duì)外點(diǎn)進(jìn)行剔除，降低外點(diǎn)對(duì)定標(biāo)精度的影響。本文在多組圖像集中對(duì)所提出的算法進(jìn)行了驗(yàn)證，表明提出的兩層迭代算法不但可以獲得較密集的3D點(diǎn)云，而且比傳統(tǒng)的全局優(yōu)

5、化算法獲得更好的精度。
　　4)針對(duì)互聯(lián)網(wǎng)中的圖像具有規(guī)模大、尺度范圍大、分辨率高低不同等特點(diǎn)，提出將輸入圖像分級(jí)分組和視圖選擇：場(chǎng)景級(jí)圖像預(yù)分組、圖像級(jí)視圖選擇以及點(diǎn)級(jí)視圖選擇，面向重構(gòu)中不同階段的問題，較高效地組織圖像。其中場(chǎng)景級(jí)預(yù)分組算法首先采用全局GIST特征對(duì)圖像粗分組，剔除不必要的分組；然后采用局部HRCRD特征和兩視圖幾何約束對(duì)分組進(jìn)一步求精(篩選和合并)，剔除組內(nèi)具有較低相關(guān)性的圖像并根據(jù)不同的視點(diǎn)范圍和尺度范圍對(duì)