用單數(shù)碼相機實現(xiàn)景物的三維重建.pdf

1、利用二維圖像進行三維重建是當今計算機視覺和數(shù)字攝影測量等領域的重要研究內(nèi)容，在機器人視覺、虛擬現(xiàn)實和車輛導航等領域有著廣泛的應用前景。該技術基于數(shù)碼相機、數(shù)碼攝像機等各種數(shù)字化設備拍攝到的數(shù)字圖像，提取物體結構信息，重建場景或物體的三維幾何結構。 若能用一臺普通數(shù)碼相機實現(xiàn)物體的三維重建，將大大降低三維重建系統(tǒng)的硬件成本，本論文的研究目的就是以一臺普通數(shù)碼相機做為硬件設備，對形狀不太復雜、主要由平面構成的剛體進行三維重建，并利用

2、得到的三維點和原物體照片表達出真實的三維物體表面，最后根據(jù)研究結果設計出一個簡易的、適用于普通相機用戶的三維重建系統(tǒng)。 要達到這個目的，除了盡量降低硬件成本外，還要合理地設計重建算法，本論文根據(jù)重建場景的不同，研究了兩類重建算法。 1.對包含有豐富幾何元素(例如平面和直線)的景物充分利用其自身信息進行分層重建，這種方法基于未標定的圖像，自動化程度高，使用簡捷，但是適用范圍有限。 2.對于缺少幾何元素的景物，先用張

3、氏標定法標定相機，然后直接進行三維重建，這種方法需要攝像機標定，但是適用性廣泛。 兩種算法的簡捷性和適用性有一定的互補特征，二者最終都完成了相似意義下的三維重建，最后用重建的三維特征點和一張原物體照片表達出模型真實感外觀，得到了令人滿意的“照片級”視覺效果。 本論文的主要研究內(nèi)容包括角點檢測、立體匹配、基本矩陣估計、攝像機標定、物體的分層三維重建和直接相似重建、模型外觀的真實表達等等，進一步的細節(jié)工作如下： 首先

4、使用Harris算子在兩幅圖像上檢測角點，先檢測像素級角點，然后用高斯曲面擬合法計算亞像素坐標。 立體匹配是三維重建的關鍵步驟之一，它直接影響重建的三維點坐標是否準確，因此使用了極線幾何和視差等多種約束去除誤匹配，另外，考慮到手持照相機拍攝的兩幅照片之間可能存在較大的夾角，使自動匹配更加困難，所以采用了人工輔助匹配手段。 本論文對張氏標定法的算法細節(jié)加以改進，例如求解單應矩陣前規(guī)一化處理、優(yōu)化攝像機外參數(shù)旋轉矩陣等，從而