基于雙目視覺的實時三維重建技術(shù)研究.pdf

1、基于雙目視覺的實時三維重建是以雙目相機拍攝的圖像為數(shù)據(jù)輸入，通過視覺算法恢復(fù)出三維模型的逆向工程。雙目立體視覺系統(tǒng)設(shè)備價格低廉，重建速度快且精度高，因此在無人機電力巡檢、移動機器人等方面具有廣泛的應(yīng)用。本文研究的重點包括三維重建中的相機內(nèi)外參數(shù)標(biāo)定，左右圖像立體匹配，點云配準(zhǔn)等關(guān)鍵技術(shù)，并根據(jù)特定場景的需求在一些經(jīng)典算法的基礎(chǔ)上進行了一些改進。本文主要內(nèi)容如下：
　　1、對相機的成像模型進行了深入研究，并指出相機畸變對于拍攝圖像的

2、影響，指出相機參數(shù)標(biāo)定的必要性。在相機標(biāo)定問題上，本文采用了經(jīng)典的棋盤格模板標(biāo)定法，對其中的棋盤格角點檢測問題，本文基于游程編碼和棋盤格對稱差異的特點對Harris算法進行了一定的改進，后續(xù)實驗表明改進后的算法能夠有效的過濾非棋盤格角點，很好的彌補了Harris算法在特定場景下的不足。
　　2、立體匹配算法是三維重建技術(shù)的關(guān)鍵點，本文對常見的三種匹配算法做了量化分析，并指出各自的優(yōu)缺點。在立體匹配問題上，匹配基元及其度量是立體匹配

3、算法設(shè)計的重點，也是決定一個立體匹配算法性能的關(guān)鍵點，本文重點研究了SGBM，GC，BM三種常見的立體匹配算法的匹配基元及其度量，然后在特定場景下分別采用三種算法做立體匹配，實驗結(jié)果表明，SGBM算法能夠很好的兼顧性能和計算復(fù)雜度兩個方面，本課題也采用了這種匹配算法來獲取視差圖。
　　3、點云的配準(zhǔn)在獲取大場景和物體的完整三維模型中至關(guān)重要，目前存在的點云配準(zhǔn)方法，如四元數(shù)法、4PCS算法主要通過數(shù)學(xué)優(yōu)化的思想進行點云配準(zhǔn)，這類算

4、法的計算復(fù)雜度高且經(jīng)常由于多次迭代后只能達(dá)到局部最優(yōu)而導(dǎo)致錯誤的匹配結(jié)果。本文提出了一種點云粗配準(zhǔn)方案：基于輔助相機標(biāo)定法獲取剛體變換的初始值，然后運用ICP算法多次迭代優(yōu)化剛體變換的值，進而實現(xiàn)點云精配準(zhǔn)。實驗表明，此配準(zhǔn)方案操作簡單、實時性較高。
　　4、為了驗證論文中研究的視覺算法，本文設(shè)計了一個基于雙目相機的三維重建視覺系統(tǒng)。該系統(tǒng)以雙目相機獲取的被重建物體的圖像作為信息輸入，通過圖像處理算法來獲取深度信息，從而重建出彩色