基于双目立体视觉的三维重建

论文摘要

三维重建技术是计算机视觉中的重要研究领域之一。基于双目立体视觉的三维重建是较为典型的重建技术。所谓立体视觉是模拟人眼处理场景的方式,用两台摄像机从不同视点观察同一场景获得一组图像。通过左右图像对间的匹配点视差,推断出场景中各物体的三维信息。基于双目立体视觉的三维重建技术在机器人视觉、工业制造以及医学影像诊断等多个领域具有广阔的应用前景。本文以Marr视觉理论为基础,分别对系统设计、特征提取、特征匹配、摄像机标定、三维可视化五个部分进行讨论与分析。根据近年来国内外双目立体视觉技术在三维重建应用中的最新研究进展,改进了现有的三维重建技术,主要完成了以下的工作:自主设计了方便实用的立体视觉系统。该系统由一对摄像机(或CCD)、标准光学平台、图像采集卡和计算机组成。提出了一种基于边缘约束的匹配传播方法。从已匹配的关键点出发,新增了边缘约束和2D视差梯度约束,采用类似分割算法中区域增长的思想实现匹配传播。该算法不仅能够提高纹理区域的匹配精度和匹配效率,而且对半遮挡区域和纹理一致区域的匹配问题处理也有较强的稳定性。改进了一种基于图像边缘的特征点提取方法。根据本文算法实际用于三维重建的要求,通过Canny算子检测最初的边缘,再利用几何信息选择关键点。根据关键点所确定的标记进行边缘连接,获得完整边缘。引入直线分段法,简单合理地在关键点之间增加定位精确的特征点。采用了两种新的匹配策略即双向一致策略和最高优先策略。在相关性计算后,利用双向一致检验保证了图像对间的一一对应匹配,同时通过最高优先策略选择队列中相关值最大的点对作为匹配点。新策略提高了匹配的鲁棒性和准确性。实验结果表明,重建的三维物体逼真,真实感强,通过放大、缩小、平移和旋转等方式展示各个方向的三维模型,视觉效果令人满意。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 引言
• 1.2 计算机视觉
• 1.2.1 视觉系统研究的三个层次
• 1.2.2 视觉系统研究的三个阶段
• 1.3 基于立体视觉的三维重建方法
• 1.3.1 国内外立体视觉研究现状
• 1.3.2 立体视觉研究存在的问题
• 1.4 选题依据、研究思路和主要创新点
• 1.4.1 选题依据
• 1.4.2 研究思路
• 1.4.3 主要创新点
• 第二章 立体视觉系统设计
• 2.1 引言
• 2.2 立体视觉理论原理
• 2.3 立体视觉系统设计
• 2.4 本章小结
• 第三章 特征提取
• 3.1 引言
• 3.2 特征提取基本方法
• 3.2.1 边缘提取
• 3.2.2 特征点提取
• 3.3 基于边缘特征的特征点提取新算法
• 3.3.1 特征点提取的特定要求
• 3.3.2 特征点提取算法
• 3.4 实验结果
• 3.4.1 边缘特征提取实验
• 3.4.2 特征点提取实验
• 3.5 本章小结
• 第四章 立体匹配
• 4.1 引言
• 4.2 立体匹配的原理
• 4.2.1 极线几何原理
• 4.2.2 立体匹配计算
• 4.3 主要研究内容
• 4.3.1 基元选择
• 4.3.2 约束条件
• 4.3.3 测度函数
• 4.4 立体匹配方法
• 4.4.1 基于区域的立体匹配方法
• 4.4.2 基于特征的立体匹配方法
• 4.5 基于边缘约束的特征匹配及匹配传播新算法
• 4.5.1 算法思路
• 4.5.2 特征关键点匹配算法
• 4.5.3 基于边缘约束的特征点匹配传播新算法
• 4.6 实验结果
• 4.7 本章小结
• 第五章 三维重建
• 5.1 引言
• 5.2 重建基本方法
• 5.2.1 摄像机内部参数
• 5.2.2 摄像机外部参数
• 5.2.3 空间点的三维坐标计算
• 5.3 改进的Delaunay 三角化方法
• 5.3.1 Delaunay 三角划分法
• 5.3.2 改进算法
• 5.4 基于OpenGL 平台的物体三维重建
• 5.4.1 OpenGL 简介
• 5.4.2 OpenGL 中基本描述和绘制操作
• 5.4.3 OpenGL 中深度数据的三维表面重建
• 5.5 实验结果
• 5.5.1 标定下的空间数据重建实验仿真
• 5.5.2 实际物体重建实验
• 5.6 本章小结
• 第六章 全文总结与展望
• 参考文献
• 致谢
• 在读期间发表的学术论文