静态场景的三维视觉重建关键技术研究

论文摘要

三维视觉重建技术是计算机视觉领域中的热点研究内容之一。它利用图像采集设备对物体或场景拍摄到的一系列图像,根据立体匹配的相关原理和算法,计算出图像中物体的深度信息,最后通过三维重建的方法获取场景内物体的三维信息。本文以建筑灾难救援为背景,根据分布在建筑中的双目视频采集节点捕捉的数据,利用计算机立体视觉技术对建筑物内部情况以可视化三维模型的形式进行实时显示,为救援人员通过三维全景视图,准确直观地了解建筑物各个角落的人员分布与灾难扩散情况,从而制定最为快速、安全和有效的救援与疏导计划、确保救援行为的顺利开展奠定基础。在对基本理论知识的学习与大量相关文献的分析基础上,本文主要从摄像机标定与校正、图像对的立体匹配、多视点三维重建这三个方面开展研究：(1)利用摄像机标定的经典算法,对双目摄像机进行标定,根据得到的参数,结合本文提出的图像非线性畸变校正算法对图像进行校正,再结合本文提出的极线校正算法对图像对进行极线校正。(2)通过分析与对比传统的基于特征与基于区域的立体匹配算法各自存在的优缺点,本文提出了“特征点与均值金字塔共同约束下的动态规划立体匹配算法”,该算法利用特征点和均值金字塔匹配的结果为约束,动态规划区域匹配的搜索范围。利用此算法对图像对进行立体匹配,可以获取到较为精确的视差图。(3)本文分别对场景从两个不同的视点进行重建,然后运用ICP算法求取两组三维点云之间的关系,并根据此关系将它们变换到同一坐标系下,提高了重建的效果,扩大了重建的视野范围。通过大量实验验证,本文提出的畸变校正算法、极线校正算法以及立体匹配算法,都可以得到较为准确的结果,针对几种不同情况的静态场景具有较强的通用性。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第1章 绪论
• 1.1 本文课题的提出及背景
• 1.2 计算机视觉及三维重建概述
• 1.2.1 计算机视觉及其发展
• 1.2.2 双目立体视觉与三维重建
• 1.3 国内外研究现状
• 1.3.1 国外研究现状
• 1.3.2 国内研究现状
• 1.4 主要研究内容及章节安排
• 1.4.1 主要研究内容
• 1.4.2 各章节内容安排
• 第2章 空间几何变换与双目视觉三维重建系统构建
• 2.1 空间几何变换的基础知识
• 2.1.1 空间几何变换
• 2.1.2 几何变换的不变量
• 2.1.3 欧氏空间的刚体变换
• 2.2 双目视觉三维重建系统构建
• 2.2.1 硬件组成
• 2.2.2 软件设计
• 2.3 系统结构图
• 2.4 本章小结
• 第3章 双目摄像机的标定及图像校正
• 3.1 引言
• 3.2 摄像机标定方法概述
• 3.2.1 计算机视觉中的几个坐标系
• 3.2.2 线性摄像机模型（针孔模型）
• 3.3.3 线性模型摄像机标定
• 3.3.4 非线性模型摄像机标定
• 3.3 双目摄像机的标定
• 3.3.1 双目摄像机标定过程
• 3.3.2 双目摄像机的标定结果
• 3.4 图像的非线性畸变校正
• 3.4.1 图像的畸变模型及参数求解
• 3.4.2 基于最佳一致逼近多项式的图像非线性畸变校正算法
• 3.5 基于DLT算法的改进型极线校正算法
• 3.6 本章小结
• 第4章 图像对的立体匹配
• 4.1 引言
• 4.2 立体匹配的基本约束条件
• 4.3 传统的立体匹配算法分类
• 4.3.1 基于特征的立体匹配
• 4.3.2 基于区域的立体匹配
• 4.3.3 基于图像相位的立体匹配
• 4.4 特征提取与匹配
• 4.4.1 Harris特征点提取
• 4.4.2 基于相关度准则的特征点匹配
• 4.5 区域匹配改进型算法
• 4.5.1 基于SAD算法的图像非特征点区域匹配
• 4.5.2 金字塔约束下的SAD匹配算法
• 4.6 特征点与区域相结合的立体匹配算法
• 4.6.1 动态规划
• 4.6.2 特征点与均值金字塔共同约束下的动态规划立体匹配算法
• 4.7 实验结果对比与分析
• 4.8 本章小结
• 第5章 静态场景的多视角三维重建
• 5.1 引言
• 5.2 基于图像三维重建的主要方法
• 5.3 双目视觉三维重建的原理
• 5.4 多视角三维重建的方法
• 5.4.1 基于视差图的三维点重建
• 5.4.2 多视角下重建结果的匹配及融合
• 5.5 实验结果分析
• 5.6 本章小结
• 第6章 总结及展望
• 6.1 总结
• 6.2 展望
• 参考文献
• 致谢
• 硕士期间发表的论文
• 作者简介