具有紋理屬性的多視點云拼合技術研究.pdf

1、具有復雜曲面的物體三維外形輪廓測量技術在航空、航天、汽車、船舶、機械等行業(yè)有著廣泛的應用需求，而對多視角測量數據的拼合是獲得完整外形輪廓的重要環(huán)節(jié)。本文深入研究了基于雙目立體視覺測量系統(tǒng)的具有紋理屬性的多視點云拼合技術，包括圖像匹配、數據拼合、紋理添加以及紋理融合。本文的主要內容和成果總結如下：
　　 1.分析了幾種常用的圖像匹配方法，采用基于特征的匹配方法建立雙目立體視覺測量系統(tǒng)在不同測量視角拍攝的圖像之間的初始特征匹配點對，

2、并對匹配點對中存在的錯誤匹配利用視差梯度約束的方法進行剔除，獲取最終的穩(wěn)定特征匹配點對，為多視角測量數據的自動拼合提供基本條件。
　　 2.分析了現有拼合算法各自所存在的優(yōu)缺點，提出了一種基于特征匹配點對的多視角測量數據的自動拼合算法，并說明了該算法所具有的優(yōu)越性。首先通過五點算法從已建立的匹配點對中隨機選取五對求取兩個測量視角之間的本質矩陣，并采用假設—驗證機制保證算法的穩(wěn)健性。然后利用奇異值分解求取旋轉矩陣和平移向量，最后對

3、數據進行坐標變換實現對多視角測量數據的自動拼合。本文方法簡單可靠，不需要借助旋轉臺等硬件輔助設備，也不用在被測物體表面粘貼輔助標記點，能夠保證較高的拼合精度，具有廣泛的適用性。
　　 3. 深入研究了三維測量數據的紋理信息添加以及重疊區(qū)域紋理融合的算法。首先利用空間三維點與二維圖像像素點的一一對應關系建立規(guī)則的三角網格模型，并采用重心坐標加權的方法實現三角面片紋理的添加與光滑顯示。接下來對多視角網格模型進行同時融合，依次選取每個