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基于双目的三维立体重建研究

作 者: 谢顺意
导 师: 尹业安
学 校: 武汉纺织大学
专 业: 计算机科学与技术
关键词: 三维重建 特征提取 立体特征匹配 传统标定 双目立体视觉
分类号: TP391.41
类 型: 硕士论文
年 份: 2012年
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内容摘要


机器视觉是一门涉及人工智能、计算机科学、图像处理和模式识别等诸多领域的交叉学科。而双目立体视觉由于直接模拟了人类双眼视觉的生理构造,且具有尺寸小、成本低、功耗小和效率高等优良特性,在空间物体的三维测量等领域有广阔的前景。它已经成为当前的研究热点,广泛应用于国民经济发展的各个领域之中。本文先介绍双目立体视觉的研究内容,应用领域和国内外研究现状,本文的研究目标是在采用一台摄像机微小平移的方法拍摄两幅二维图像来重建三维场景信息,可以四大板块:摄像机的标定工作、特征提取、对应点匹配和三维重建。本人对每个部分的算法和实现方法都进行了研究和分析,每部分的研究工作主要是:本文先从理想成像模型入手,介绍四个坐标系转化关系,论述了非线性畸变的三种畸变摄像机模型,并描述了摄像机标定的多种传统标定方法原理:DLT标定方法,交比不变原理的标定方法、张正友标定法、Tsai两步法。针对径向畸变的非线性模型,利用matlab中的toolbox工具箱进行了张正有法的标定试验,实现了参数的标定。接下来介绍了四种具有代表性的边缘特征算子:sobel算子、prewitt算子,roberts算子,canny算子,并描述了两种角点提取算法:susan算法和harris算法。对sobel算子、prewitt算子,roberts算子,canny算子分别在在选定的积木图片中,进行实验验证和比较特征提取效果。通过对harris算法的阈值参数不同取值说明了阈值的变化对harris算法的影响。最后,描述了sift特征提取算法的并进行改进,在提取特征点后加入极线校正算法,利用实验结果证明:焦距越大,校正角度越大。然后,论述特征匹配的原理,立体匹配算法的分类以及相关的几个测度函数和五类约束条件,简要介绍当前几种常见的匹配方法:基于snake的匹配,基于滑动窗口的匹配,基于兴趣点的匹配,基于上述讨论,本人运用一种改进的sift特征提取算法在对原图像进行处理的情况下实现特征点匹配。最后一步,通过插值和拟合的方法完成双目立体成像的整体过程。本文使用的SIFT特征提取算法与传统的harris角点提取算法,线段特征提取算法相比,具有对旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变性的优势,并能在一定程度上对视角变化、仿射变化也具备较为稳定的特征匹配能力,实验基本达到预期匹配效果。

全文目录


摘要  4-5
ABSTRACT  5-9
1 绪论  9-18
  1.1 研究背景  9-11
  1.2 生物视觉  11
  1.3 计算机视觉的发展  11-14
  1.4 立体视觉系统结构  14
  1.5 立体视觉国内外研究  14-17
  1.6 本文研究内容和章节安排  17
  1.7 小结  17-18
2 成像几何模型  18-24
  2.1 双目视觉原理  18-19
  2.2 坐标系及其转换  19-22
  2.3 非线性摄像机模型  22-23
  2.4 小结  23-24
3 摄像机标定  24-32
  3.1 传统标定的几种方法  25-30
    3.1.1 DLT 方法  25-26
    3.1.2 交比不变原理的标定方法  26-27
    3.1.3 张正有标定法  27-28
    3.1.4 Tsai 两步法  28-30
  3.2. 张正有法标定实验  30-31
  3.3 本章小结  31-32
4 图像特征提取  32-47
  4.1 特征及特征提取  32
  4.2 边缘及边缘特征提取  32-37
    4.2.1 Roberts 算子  34
    4.2.2 Sobel 算子  34
    4.2.3 Prewitt 算子  34-35
    4.2.4 Canny 算子  35-36
    4.2.5 边缘算子提取实验  36-37
  4.3 特征点提取  37-39
    4.3.1 Harris 角点检测器  37-38
    4.3.2 Susan 角点检测器  38-39
  4.4 sift 特征算法  39-42
  4.5 极线校正的图像特征  42-45
  4.6 本章小结  45-47
5 立体匹配  47-55
  5.1 概述  47-48
  5.2 算法分类  48
  5.3 约束条件和测度函数  48-50
  5.4 几种常见的立体特征匹配算法  50-52
    5.4.1 基于兴趣点的匹配  50-51
    5.4.2 基于滑动窗口的匹配  51-52
    5.4.3 基于 snake 算法的匹配与改进  52
  5.5 SIFT 特征匹配与改进  52-54
  5.6 本章的小结  54-55
6 立体重建过程  55-57
  6.1 立体重建简述  55-56
  6.2 三维重建系统设计  56
  6.3 本章小结  56-57
7 总结与展望  57-59
致谢  59-60
参考文献  60-64
附录  64

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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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