论文摘要
基于图像的三维重建是指利用二维图像恢复物体三维信息的计算机技术,包括图像获取、预处理、三维重建、点云拼接等步骤。其中双目立体视觉具有设备简单可靠,重建精度高等特点,一直是计算机视觉的研究热点。本文以计算机视觉理论为基础,对双目视觉系统的摄像机标定、立体匹配、三维重建和模型配准等关键技术进行了研究。主要研究工作与成果如下：本文首先对双目立体视觉模型进行了研究。双目立体视觉模型分为一般的双目立体视觉模型和横向平行的双目立体视觉模型,其中后者与人的眼睛构造方式是一样的,也是目前研究中最广泛采用的双目立体视觉模型,因此,本文针对后者设计了双目立体视觉物体重建系统,给出基于双目立体视觉的物体重建步骤。同时重点研究张正友平面模板标定法中的摄像机参数的求解过程,对双目立体视觉系统进行标定。其次,本文对立体匹配算法进行了深入的研究。依据采用最优化理论方法的不同,立体匹配算法可以分为：局部立体匹配算法和全局立体匹配算法。本文主要研究分析了局部匹配和全局匹配算法中具有代表性的匹配算法,其中局部匹配算法包括经典相关窗法和自适应权重的相关窗算法,全局匹配算法研究的是基于图割的立体匹配算法,通过实验对比分析,基于图割的立体匹配算法匹配精度高,适合用于物体的精确重建。针对图割算法耗时较高的缺点,本文提出了改进的方法,并用改进的方法获得物体的视差图像。再次,本文对三维重建和模型配准相关理论进行了研究。在得到视差图和摄像机内外参数之后,就可以恢复物体的三维模型。物体的全部三维信息,不能只在一个位置就全部获得,需要在多个角度对物体进行图像获取,并且在每个视角下进行一次三维重建。为了得到物体的整体的三维模型数据,需要把所有的小块模型刚体变换到同一个坐标系下面,才能最终得到一个描述物体形状的整块模型,这个过程称为模型配准。本文重点研究了RANSAC模型配准算法和ICP模型配准算法,设计了由粗到精的配准策略,完成了模型的配准,得到了重建物体的完整模型。最后,对本文的工作进行了总结,并对下阶段的研究提出了展望和设想。
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摘要ABSTRACT第1章 绪论1.1 引言1.2 国内外研究现状1.2.1 基于建模软件的重建方法1.2.2 基于三维扫描的重建方法1.2.3 基于图像的三维重建方法1.3 本文研究内容与组织结构1.3.1 本文的研究内容1.3.2 本文的组织结构第2章 双目立体视觉模型与重建系统结构2.1 引言2.2 双目立体视觉模型2.2.1 针孔摄像机模型2.2.2 摄像机模型参数2.2.3 双目立体视觉模型2.3 双目立体视觉系统2.3.1 双目立体视觉系统组成2.3.2 双目立体视觉重建系统结构2.4 本章小结第3章 双目立体摄像机的标定3.1 引言3.2 传统摄像机标定方法3.2.1 直线性变换标定方法3.2.2 Tsai两步法3.3 摄像机自标定方法3.3.1 基本矩阵和本质矩阵的摄像机标定方法3.3.2 分层逐步标定方法3.4 张氏平面标定法3.5 双目立体摄像机参数标定试验结果及分析3.5.1 摄像机内参数标定3.5.2 摄像机外参数标定3.6 立体校正3.6.1 畸变校正3.6.2 极线校正3.6.3 立体校正实验结果3.7 本章小结第4章 立体匹配算法研究4.1 引言4.2 视差理论4.2.1 视差矢量和视差图4.2.2 视差结果评估办法4.3 立体匹配约束条件4.4 立体匹配算法分类4.4.1 立体匹配一般步骤4.4.2 立体匹配分类4.5 区域匹配算法4.5.1 经典相关窗算法4.5.2 自适应权重的相关窗算法4.5.3 实验结果与分析4.6 基于图割的匹配算法4.6.1 图论基本知识4.6.2 算法原理4.6.3 算法实现步骤4.6.4 实验结果与分析4.7 立体匹配算法比较与选择4.8 改进的基于图割的匹配算法4.8.1 简化网格图的图割匹配算法4.8.2 实验结果与分析4.9 本章小结第5章 三维重建与模型配准算法研究5.1 引言5.2 三维点重建5.3 模型配准基本问题5.3.1 刚体变换矩阵5.3.2 对应点数量的选取5.3.3 刚体变换矩阵的求解5.3.4 目标函数的构造5.4 RANSAC模型配准算法5.4.1 RANSAC模型配准算法原理5.4.2 RANSAC模型配准算法参数分析5.4.3 实验结果与分析5.5 ICP模型配准算法5.5.1 ICP模型配准算法原理5.5.2 ICP模型配准算法收敛性证明5.5.3 ICP模型配准算法分析5.5.4 实验结果及分析5.6 配准策略设计与实验结果5.7 本章小结第6章 总结与展望6.1 本文工作总结6.2 课题展望参考文献致谢攻读硕士学位期间获奖情况作者简介
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