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基于点特征从运动恢复三维形状
作 者: 王大炜
导 师: 张艳宁
学 校: 西北工业大学
专 业: 计算机应用技术
关键词: 从运动恢复三维形状 匹配 基本矩阵 自标定
分类号: TP391.41
类 型: 硕士论文
年 份: 2004年
下 载: 227次
引 用: 2次
阅 读: 论文下载
内容摘要
从运动恢复三维形状是通过序列图像获取物体深度信息的一种技术。它是计算机视觉研究领域内的前沿课题之一,具有广泛的应用前景。 本文在国家自然科学基金的资助下,针对摄像机为透视投影模型,重建的场景为刚体的情况,研究了从未标定的序列图像中,以点作为特征基元,恢复场景三维形状的问题。 要恢复场景三维形状,首先必须建立序列图像之间的联系。其中包括特征点的提取,特征点的匹配以及基本矩阵的估计。为了减少错误匹配和提高基本矩阵估计的精度,本文提出了同时计算特征点的匹配和估计基本矩阵的新方法。 其次,利用简化的Kruppa方程进行摄像机自标定,估计摄像机内参数矩阵,降低了人机交互的可能性。 最后,利用矩阵分解的方法和三角形法建立了场景的三维模型。通过实际图像的仿真实验,表明了本文方法的有效性。
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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理(信息加工) > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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