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相机标定与三维重建相关技术研究

作　者: 刘太磊
导　师: 叶小岭
学　校: 南京信息工程大学
专　业: 系统分析与集成
关键词: 图像处理特征匹配摄像机标定模板 MVS 光束平差
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
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内容摘要

三维重建技术已成为计算机视觉研究领域中的一个重点内容,近年来,基于图像的三维重建技术逐渐成为该领域内的研究热点,主要是通过使用摄像机对需要重建的场景或目标物体进行拍摄,使用拍摄得到的图像以及摄像机参数估计出三维点信息。这种三维重建方法的优点是重建速度较快,可以实现半自动甚至全自动建模,目前已广泛应用于移动机器人导航系统、航空、医学图像、工业自动化系统等各个领域。本文主要使用一个物体不同角度的多幅图像来实现三维重建,主要从图像处理、特征提取与匹配、摄像机标定、三维重建以及优化等几个方面对物体三维重建进行了研究,最后得到物体三维重建的模型,结果具有较好的可视性。论文主要分为以下几个部分：图像处理研究阶段,本文提出了一种新的基于分形维数的图像分割方法,相较于其他分割方法的优势在于：采用LFD算法计算图像的分形维数可以提高后期图像分割的精度,且提高了运行效率。此外,本文还引入了一种基于分形的图像边缘提取方法,实验验证了该边缘提取方法具有良好的抗噪性,并将其应用于标定模板的边缘提取。特征提取与匹配阶段,本文比较了几种特征点提取方法的优缺点,具体研究了SIFT算法,并实现了两幅图像间的特征匹配。摄像机标定阶段,详细介绍了基于模板相机标定的原理,并使用一种同心圆模板实现了相机标定,该方法能够完全自动的实现相机标定,中途无需人工干预,实验结果证明了本文所使用的相机标定方法具有良好的鲁棒性。三维重建阶段,介绍了本文所使用的三维重建结果优化流程,首先使用初始估计得到的摄像机参数值,然后使用PMVS得到降尺度图像的初始特征点匹配结果,再结合面片的可视信息以及灰度一致性实现匹配优化,最后结合SBA软件,经过多次迭代得到最终的三维重建的优化结果。

全文目录

摘要  5-6
Abstract  6-7
第一章绪论  7-12
  1.1 研究背景和意义  7-9
    1.1.1 计算机视觉概述  7-8
    1.1.2 基于图像的三维重建技术  8-9
  1.2 国内外研究概况  9-10
  1.3 本研究的主要工作  10-11
  1.4 本文结构安排  11
  1.5 本文实验环境介绍  11-12
第二章图像处理相关研究  12-23
  2.1 图像预处理  12-15
    2.1.1 图像增强  12
    2.1.2 图像滤波  12-15
  2.2 分形理论在图像处理中应用研究  15-22
    2.2.1 引言  15-16
    2.2.2 LFD算法介绍  16-17
    2.2.3 图像分割实验与结果  17-20
    2.2.4 边缘提取实验及结果  20-22
  2.3 本章小结  22-23
第三章三维重建基础  23-30
  3.1 基础概念和理论  23-26
    3.1.1 外极几何  23-24
    3.1.2 基本矩阵  24-25
    3.1.3 单应矩阵  25
    3.1.4 绝对二次曲线与绝对二次曲面  25-26
  3.2 摄相机模型  26-30
    3.2.1 内参数  26-28
    3.2.2 外参数  28-30
第四章特征提取与匹配研究  30-39
  4.1 引言  30-31
  4.2 特征点检测算法  31-33
    4.2.1 SUSAN点特征提取算子  31
    4.2.2 Harris角点检测算子  31-32
    4.2.3 Harris-Laplace算子  32
    4.2.4 实验及结果  32-33
  4.3 SIFT特征匹配  33-38
    4.3.1 图像的尺度空间  33-34
    4.3.2 SIFT特征匹配算法  34-36
    4.3.3 RANSAC优化  36
    4.3.4 实验及结果  36-38
  4.4 本章小结  38-39
第五章相机标定技术相关研究  39-58
  5.1 摄像机标定方法简介  39-43
    5.1.1 基于标定物的摄像机标定方法  39-41
    5.1.2 摄像机自标定方法  41-43
  5.2 基于平面模板的标定基础  43-47
    5.2.1 模板与其图像的单应矩阵估计  43-44
    5.2.2 内参数的约束  44-45
    5.2.3 内外参数的求解  45-46
    5.2.4 径向畸变校正  46-47
  5.3 本文使用的标定方法  47-52
    5.3.1 同心圆圆心的检测  47-49
    5.3.2 相机标定步骤  49-52
  5.4 实验以及结果分析  52-57
    5.4.1 圆心检测实验  52
    5.4.2 相机标定模拟实验  52-54
    5.4.3 真实图像标定实验  54-57
    5.4.4 结论  57
  5.5 本章小结  57-58
第六章三维重建技术相关研究  58-73
  6.1 PMVS简介  58-61
    6.1.1 相关定义  58-59
    6.1.2 PMVS算法介绍  59-61
  6.2 重建结果优化  61-64
    6.2.1 光束平差法  61-62
    6.2.2 本文的优化流程介绍  62-64
  6.3 基于模板标定的三维重建  64-69
    6.3.1 实验图像及配置  64
    6.3.2 摄像机标定  64-65
    6.3.3 PMVS运行结果  65-66
    6.3.4 三维重建优化  66-69
  6.4 基于SFM的三维重建  69-72
    6.4.1 特征点匹配  70
    6.4.2 摄像机初始参数估计  70-71
    6.4.3 稀疏点集的获得  71
    6.4.4 优化与PMVS重构  71-72
  6.5 本章小结  72-73
第七章总结与展望  73-75
  7.1 论文总结  73
  7.2 展望  73-75
参考文献  75-79
致谢  79-80
作者简介  80

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