虚拟全景空间和双目视觉三维重建的研究与实现

论文摘要

基于图像的绘制技术是虚拟现实研究的热点之一,它以简单的图像合成代替基于三维几何的建模和渲染,加快了画面的显示速度,是建立特定三维场景的一种高效率的方法。其中全景图像拼接技术的研究是建立虚拟环境临场感的一个关键因素,已经成为虚拟现实和计算机视觉中一种重要的场景表示方法。基于双目视觉的三维重建技术则是计算机视觉研究的热点。基于双目视觉的三维重建技术的基本原理是模仿人眼与人类视觉的立体感知过程,从两个视点观察同一景物,以获取不同视角的感知图像,通过二角测量原理计算图像像素间的位置偏差,以获取景物的三维信息。本文在采用SIFT方法实现图像匹配的基础上,深入的研究了全景图像的拼接技术和基于双目视觉的三维重建技术,设计并实现了一个场景重建系统。总结本文的主要研究工作和内容如下:特征点提取与匹配:SIFT是一种相似不变量,即对图像尺度变化和旋转是不变量。SIFT对图像的复杂变形和光照变化具有了较强的适应性,同时运算速度比较快,定位精度比较高。本文重点介绍了SIFT算法,并在图像的拼接和三维重建过程中采用SIFT算法实现了图像的特征提取与匹配。摄像机的标定:介绍了几种典型的摄像机标定方法,借鉴Tsai摄像机标定算法,在此基础上采用共面标定模板标定方案,并改进了算法,设计并实现了摄像机的参数标定。三维重建:在相机标定和图片匹配已经完成的基础上,通过计算物体或场景的特征点三维坐标,并将特征点映射到三维空间实现了场景的三维重建。但三维重建只是点的映射,没有实现网格化和模型的导出,有待进一步完善。系统的设计与实现:在上述算法研究基础上,本文设计并实现以下功能模块:全景图的生成模块、全景空间的编辑模块、全景空间的浏览模块、相机的标定模块和三维重建模块。通过总结课题的研究工作,在本文最后还指明了下一步有必要深入开展的研究方向。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 问题的提出
• 1.2 相关技术概述
• 1.2.1 基于全景图像的绘制技术
• 1.2.2 计算机视觉技术
• 1.3 课题背景和研究内容
• 1.4 本文的组织结构
• 第二章 图像匹配
• 2.1 引言
• 2.2 图像匹配基础
• 2.2.1 基于窗口的匹配方法
• 2.2.2 基于特征的匹配方法
• 2.2.3 图像特征点
• 2.3 基于特征的图像匹配基本思想
• 2.4 SIFT特征匹配算法
• 2.4.1 SIFT特征的主要特点
• 2.4.2 SIFT特征点提取法主要执行流程
• 2.4.3 尺度空间极值求取
• 2.4.4 SIFT特征点的生成
• 2.4.5 特征点匹配
• 2.5 实验结果
• 2.6 本章小结
• 第三章 全景图像拼接
• 3.1 引言
• 3.2 序列图像的采集
• 3.3 柱面全景图像投影
• 3.3.1 全景图像的正反投影
• 3.3.2 柱面正投影算法
• 3.3.3 柱面反投影算法
• 3.4 图像平滑处理
• 3.5 柱面全景图像拼接
• 3.6 小结
• 第四章 摄像机标定技术的研究
• 4.1 引言
• 4.2 摄像机标定算法概述
• 4.2.1 传统的摄像机标定方法
• 4.2.2 自标定方法
• 4.3 基于共面点的双目视觉摄像机标定方法
• 4.3.1 需要标定的参数
• 4.3.2 摄像机畸变的引起
• 4.3.3 摄像机模型的建立
• 4.4 坐标系变换
• 4.5 分步实现摄像机参数的标定
• 4.6 实验结果与分析
• 4.6.1 试验环境的搭建
• 4.6.2 相机的标定
• 4.7 本章小结
• 第五章 三维重建
• 5.1 引言
• 5.2 三维重建的基本原理
• 5.2.1 点的三维重建
• 5.2.2 空间直线的三维重建
• 5.2.3 空间二次曲线的三维重建
• 5.3 计算匹配点的三维坐标值
• 5.4 实验结果及分析
• 5.5 本章小结
• 第六章 系统分析与实现
• 6.1 系统分析
• 6.1.1 项目背景
• 6.1.2 系统分析
• 6.2 系统需求
• 6.3 系统设计
• 6.4 系统实现
• 6.4.1 案件创建模块
• 6.4.2 格式转换模块和图片编辑模块
• 6.4.3 柱面投影模块、点匹配模块和图片拼接模块
• 6.4.4 热点编辑模块、场景编辑模块
• 6.4.5 场景的浏览
• 6.4.6 相机标定模块
• 6.4.7 三维重建的图像特征匹配模块
• 6.4.8 图像三维重建模块
• 6.5 本章小结
• 第七章 结论与展望
• 7.1 全文总结
• 7.2 进一步的工作
• 致谢
• 参考文献
• 攻硕期间取得的研究成果