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文檔簡(jiǎn)介
1、基于圖像的三維重建是綜合計(jì)算機(jī)視覺(jué)、圖像處理和計(jì)算機(jī)圖形學(xué)等學(xué)科知識(shí)的新興技術(shù),它使用相機(jī)等工具獲取景物的多角度圖像,通過(guò)圖像處理、空間幾何等知識(shí)估計(jì)物體幾何結(jié)構(gòu)。其成本低廉、實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單、精度高、模型真實(shí)感強(qiáng),因此具有很高的應(yīng)用價(jià)值。本文對(duì)基于圖像的三維重建的主要環(huán)節(jié)和若干關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行深入分析和研究,主要的工作和創(chuàng)新點(diǎn)如下:
分析了相機(jī)模型與成像過(guò)程,總結(jié)現(xiàn)有相機(jī)標(biāo)定方法,對(duì)傳統(tǒng)方法與自標(biāo)定方法進(jìn)行了比較。使用基于平面模板的
2、方法時(shí)對(duì)相機(jī)內(nèi)部參數(shù)進(jìn)行了標(biāo)定,得到較高的精度。
分析比較經(jīng)典特征提取與特征匹配方法,使用改進(jìn)的RANSAC方法對(duì)高斯差分算子所得點(diǎn)特征進(jìn)行特征描述,并使用該描述算子進(jìn)行了特征匹配。實(shí)驗(yàn)表明,該描述算子在匹配性能上較RANSAc方法有所提高。
總結(jié)分析了基礎(chǔ)矩陣求解方法,針對(duì)傳統(tǒng)的RANSAC方法中點(diǎn)對(duì)代價(jià)函數(shù)的影響統(tǒng)一對(duì)待,忽略了不同點(diǎn)間的差異,影響了基礎(chǔ)矩陣精度的問(wèn)題,使用了基于重投影誤差的自適應(yīng)代價(jià)函數(shù)
3、,對(duì)不同的內(nèi)點(diǎn)進(jìn)行差異化處理,根據(jù)重投影誤差大小調(diào)整其對(duì)代價(jià)函數(shù)的影響程度,提高了基礎(chǔ)矩陣的估計(jì)精度。
針對(duì)特征點(diǎn)重構(gòu)的稀疏點(diǎn)云不能充分描述物體幾何特征的問(wèn)題,通過(guò)進(jìn)行圖像校正,將匹配點(diǎn)搜索范圍降低到一維水平掃描線,運(yùn)用基于視差空間的稠密匹配算法,將特征點(diǎn)匹配提高到稠密點(diǎn)匹配,得到了密集點(diǎn)云。
基于雙目視覺(jué)的成像特點(diǎn),建立了基于圖像對(duì)的三維重建流程,實(shí)現(xiàn)了物體的三維空間點(diǎn)云稀疏重建與稠密重建,并對(duì)點(diǎn)云后處理以
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