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基于多目摄像机环绕式阵列的三维重建研究

作　者: 梅强
导　师: 吴怀宇
学　校: 武汉科技大学
专　业: 模式识别与智能系统
关键词: 移动机器人 三维重建 多目摄像机 SURF算法
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2013年
下　载: 33次
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内容摘要


视觉处理和视觉识别是移动机器人领域当中一个非常重要的研究方向,随着科技的高速发展及其工作环境越来越复杂，简单的二维视觉信息已经不能满足实际应用需求了。在这样的背景下，越来越多的研究者将目光投入到三维视觉的研究项目中。与传统的几何三维建模技术相比，基于图像的三维重建技术能够更加简单、快速地获取具有照片级别真实感的三维模型。虽然视觉三维重建在建模的精准度和实效上都有很长远的进步，但是还不能满足现今实际生活中的大多数需求。这主要是因为三维重建技术在精准度、时效性和重建范围上还存在很多技术难关。针对重建范围这个因素，本文通过对图像信息获取、图像预处理、图像配准、三维重建整个过程进行详细的分析，提出了一种多目摄像机环绕式阵列的方法。运用3ds max渲染图像作为实验样本，进行三维重建实验，论文所提出的算法在不调整算法内部参数的情况下能够针对简单场景和复杂真实场景，得到一个比较好的三维模型重建效果。以下是本论文对四目摄像机三维建模开展的研究，而主要工作如下：首先，介绍了基于移动机器人平台三维重建的理论意义，并且阐述了移动智能机器人和三维重建的研究现状。其次，三维重建过程涉及到摄像机标定、图像预处理、特征点的提取、基础矩阵计算等主要问题。在相机定标前，须要用高斯滤波去除图像中的噪声，方便特征点的正确提取。同时本文还提出了一种平均阈值边缘法来检测图像边缘，有利于高精度求出相机的全部内参数。最后在配准环节针对学校的实验楼进行了SIFT配准仿真实验，在阈值不定的情况下分析了误差变化。再次，针对纹理单一环境下存在配准难的问题，提出了一种四目摄像机环绕式三维重建方法，从多角度极线上分别进行配准并融合最后配准信息，提高了配准精度。设计改进环绕式阵列方法能够更好的抵御由于摄像机位置和三维物体表面特征对图像配准所造成的影响。最后，简单说明实验素材的获取，并对VC6.0、OpenGL、GSLLib等软件实验平台进行介绍、演示实验效果以及对实验结果进行分析。

全文目录


摘要  4-5
Abstract  5-8
第一章 绪论  8-11
  1.1 引言  8
  1.2 移动机器人研究的发展现状  8-9
  1.3 三维环境模型重建的研究现状  9-10
  1.4 论文主要工作和章节安排  10-11
第二章 三维模型重建的研究方法  11-16
  2.1 基于激光扫描的几何重建  11-13
    2.1.1 基于脉冲测距仪法  11-12
    2.1.2 基于结构光的几何重建  12
    2.1.3 基于相位干涉法  12-13
  2.2 基于图像的三维重建技术  13-16
    2.2.1 由纹理恢复形状的方法  13
    2.2.2 由阴影恢复形状的方法  13-14
    2.2.3 双目立体成像的方法  14-15
    2.2.4 多目视觉成像方法  15-16
第三章 三维重建系统研究  16-31
  3.1 三维重建系统体系  16-17
  3.2 线性摄像机的标定  17-19
  3.3 图像预处理  19-22
    3.3.1 图像滤波  19-20
    3.3.2 图像锐化  20
    3.3.3 边缘检测  20-22
  3.4 基于两层策略图像配准  22-24
    3.4.1 粗配准  22-23
    3.4.2 精配准  23-24
  3.5 基于SIFT的图像配准算法  24-26
  3.6 测试图像实验结果及其分析  26-31
第四章 多目摄像机阵列式三维建模  31-42
  4.1 环绕阵列视差法  31-35
  4.2 SURF图像金字塔法  35-38
    4.2.1 特征检测  35-36
    4.2.2 主方向确定  36-37
    4.2.3 描述子形成  37-38
    4.2.4 特征匹配  38
    4.2.5 估算变换参数及重采样  38
  4.3 配准区域提取  38-39
  4.4 摄像机阵列误差处理  39-40
  4.5 多视角深度信息提取  40-42
第五章 实验结果及其分析  42-50
  5.1 实验平台简介  42
  5.2 实验素材选择  42-44
  5.3 实验结果  44-48
    5.3.1 纹理复杂物体实验结果  44-46
    5.3.2 纹理单一物体实验结果  46-47
    5.3.3 同一角度不同目标效果对比  47-48
  5.4 实验其他参数对比  48-50
    5.4.1 SURF算法与SIFT算法对比  48
    5.4.2 与主流视觉重建方法对比分析  48
    5.4.3 与主流产品技术对比分析  48-50
第六章 总结与展望  50-51
参考文献  51-54
研究生期间发表的论文和申请的专利情况  54-55
致谢  55-56
详细摘要  56-60

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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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