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立体视觉三维重建相关技术研究与实现

作　者: 钱凌燕
导　师: 李军
学　校: 南京理工大学
专　业: 控制理论与控制工程
关键词: 立体视觉 特征提取 特征匹配 摄像机标定 三维重建
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
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内容摘要


立体视觉三维重建技术是计算机视觉学科的一个重要研究方向,有助于实现非接触式三维测量和快速建模。这项技术效率高、成本低、便于携带,在机器人视觉、卫星导航、测绘、军事侦察、医学成像和工业检测等方面发挥着越来越重要的作用。本文研究基于立体视觉三维重建的软件系统,思路是根据图像匹配获得的空间物体点的图像坐标,结合摄像机参数矩阵,计算出物体点的三维坐标,进而实现三维重建。研究工作主要有：采用求解Kruppa方程的方法进行摄像机自标定,计算出摄像机参数矩阵。利用了一种尺度不变特征变换(Scale Invariant Feature Transform, SIFT)算法与归一化互相关(Normalized Cross Correlation, NCC)算法相结合的方法进行图像匹配,在匹配精度和速度上都有一定的改善。针对稀疏匹配无法提取充分的匹配点的问题,采用基于区域增长的稠密匹配法提取种子点进行区域增长,从而获得足够多的匹配点。在消除错误匹配点方面,区别于传统方法,提出了两次消除误匹配的方法,更好地降低了错误匹配点带来的不良影响。在研究大量算法的基础上,设计了一个立体视觉三维重建的软件系统。该系统能够根据不同角度下拍摄的两幅图像,经过一系列的操作,恢复物体的三维外观。该系统可对满足一定条件的图像三维重建。

全文目录


摘要  3-4
Abstract  4-7
1 绪论  7-13
  1.1 课题研究的背景和意义  7
  1.2 立体视觉三维重建的研究概况  7-9
  1.3 立体视觉三维重建方法  9-12
    1.3.1 双目立体视觉测量原理  9-10
    1.3.2 立体视觉三维重建流程  10
    1.3.3 立体视觉三维重建内容  10-12
  1.4 论文主要研究内容及结构  12-13
2 摄像机标定  13-27
  2.1 基础常识  13-17
    2.1.1 常用坐标系  13-15
    2.1.2 针孔成像模型  15-16
    2.1.3 非线性模型  16-17
    2.1.4 待标定参数  17
  2.2 传统的摄像机标定方法  17-21
    2.2.1 直接线性变换方法  17-18
    2.2.2 Tsai的两步标定法  18-20
    2.2.3 Zhang的平面标定法  20-21
  2.3 基于Kruppa方程的摄像机自标定方法  21-25
    2.3.1 预备知识  22-23
    2.3.2 基于Kruppa方程的自标定  23-24
    2.3.3 基于Kruppa方程的自标定实验结果  24-25
  2.4 本章小结  25-27
3 立体匹配  27-47
  3.1 SIFT算法  27-34
    3.1.1 特征提取  27-32
    3.1.2 特征描述子生成  32-33
    3.1.3 特征描述子匹配  33-34
  3.2 一种SIFT特征提取与NCC匹配相结合的方法  34-37
  3.3 稠密匹配方法  37-41
    3.3.1 基于区域增长的稠密匹配原理  37-38
    3.3.2 基于区域增长的稠密匹配的过程  38-41
  3.4 消除误匹配  41-44
    3.4.1 随机抽样一致性算法概述  41-42
    3.4.2 RANSAC算法在消除误匹配中的应用  42-44
  3.5 实验结果  44-46
  3.6 本章小结  46-47
4 三维显示  47-57
  4.1 三维点的计算  47-51
    4.1.1 摄像机投影矩阵  47-50
    4.1.2 计算三维点云  50-51
    4.1.3 三维点云实验图示  51
  4.2 三维点云网格化  51-54
    4.2.1 三维点云网格化方法  51-53
    4.2.2 三角剖分实验结果  53-54
  4.3 纹理映射  54-55
  4.4 本章小结  55-57
5 立体视觉三维重建软件设计  57-67
  5.1 软件系统的模块化设计  57-58
  5.2 软件系统工作流程  58-60
  5.3 软件设计  60-63
  5.4 实验结果  63-66
  5.5 本章小结  66-67
6 总结与展望  67-69
  6.1 总结  67
  6.2 展望  67-69
致谢  69-71
参考文献  71-74

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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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