基于多視圖的點(diǎn)云三維重建及其并行化研究.pdf

1、三維重建技術(shù)在近幾十年的飛速發(fā)展中已成為計(jì)算機(jī)視覺、圖像處理、虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)等多個(gè)學(xué)科的研究熱點(diǎn)，并在游戲產(chǎn)業(yè)、建筑行業(yè)、歷史事件重現(xiàn)等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。三維重建是在計(jì)算機(jī)中恢復(fù)物體或場景的三維模型，基于多視圖的三維重建是目前獲取三維模型應(yīng)用最廣泛的手段，而它的一個(gè)重要過程是點(diǎn)云重建。多視圖三維重建核心算法是以一個(gè)物體或場景不同角度的多張圖片作為輸入，然后對每張圖片進(jìn)行特征點(diǎn)的提取和立體匹配得到三維的點(diǎn)云數(shù)據(jù)，最后經(jīng)過表面重建得到最終的三

2、維模型。但是該類算法復(fù)雜，并且所拍攝圖像集中的圖片一般包含大量背景冗余信息，在生成三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)時(shí)計(jì)算量大，不具有實(shí)時(shí)性，而且針對不同類型的圖片所重建的效果也不一樣，所以在三維重建中提高重建效果和實(shí)時(shí)性成為了亟待解決的關(guān)鍵問題。本文依托實(shí)驗(yàn)室項(xiàng)目，在 Furukawa提出的基于面片的三維重建算法(Patch based multi-view Stereo， PMVS)基礎(chǔ)上，對古建筑三維重建技術(shù)展開研究，主要研究工作如下：
　　本文

3、首先介紹了現(xiàn)有的三維重建算法，針對古建筑的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，PMVS算法中所用Harris和 DOG算法提取特征點(diǎn)進(jìn)行重建的效果并不好。為解決這一問題，本文提出一種基于顯著性區(qū)域檢測SIFT（FT-SIFT）的PMVS算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明，本文所提出的FT-SIFT特征點(diǎn)提取算法優(yōu)于原PMVS算法中的特征點(diǎn)提取算法，而且去除大部分背景冗余特征點(diǎn)，縮短后期生成特征描述符的時(shí)間。該算法在提高目標(biāo)物體點(diǎn)云重建效果的同時(shí)并沒有增加重建耗時(shí)。
　　其