本文關(guān)鍵詞：融合影像序列的三維激光數(shù)據(jù)建模技術(shù)研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展,三維重建成為計(jì)算機(jī)視覺(jué)的研究熱點(diǎn),并在醫(yī)療行業(yè)、電影行業(yè)、游戲產(chǎn)業(yè)、工業(yè)建筑等領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。三維重建的最終目的是恢復(fù)場(chǎng)景的三維模型,基于圖像的三維重建是獲取三維模型的主要手段之一。很多學(xué)者基于sfm算法和稠密點(diǎn)云生成算法PMVS算法來(lái)實(shí)現(xiàn)基于影像序列的三維重建。本文深入研究國(guó)內(nèi)外關(guān)于三維建模的理論和方法,針對(duì)三維激光掃描數(shù)據(jù)易產(chǎn)生點(diǎn)云空洞、數(shù)據(jù)缺失等問(wèn)題,將三維模型的建立相關(guān)問(wèn)題作為研究對(duì)象。深化認(rèn)識(shí)了三維激光掃描數(shù)據(jù)的預(yù)處理流程和近景攝影測(cè)量的基本原理,探討了多源點(diǎn)云數(shù)據(jù)融合的相關(guān)理論,提出了基于多維尺度因子的點(diǎn)云匹配方法,并針對(duì)非專業(yè)相機(jī)拍攝的具有一定重疊度的序列影像,研究了融合運(yùn)動(dòng)恢復(fù)結(jié)構(gòu)(sfm)的近景攝影測(cè)量方法與PMVS算法的稠密點(diǎn)云建模技術(shù)。具體地,本文針對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)因物體遮擋、掃描區(qū)域和掃描對(duì)象的限制等原因造成的數(shù)據(jù)缺失狀況,分析三維激光掃描對(duì)象點(diǎn)云缺失部位,將其分為三大類：(1)遮擋性數(shù)據(jù)缺失；(2)物體反射和激光吸收性數(shù)據(jù)缺失；(3)物體大小和掃描盲區(qū)引起的數(shù)據(jù)缺失；為解決這上述問(wèn)題,本文深入研究了近景攝影測(cè)量原理及多視圖像點(diǎn)云重構(gòu)方法,并使用未標(biāo)定的數(shù)碼相機(jī),通過(guò)拍攝多張具有一定重疊率的系列影像,然后通過(guò)sfm算法原理生成稀疏三維點(diǎn)集,并根據(jù)基于區(qū)域增長(zhǎng)原理的稠密點(diǎn)云匹配算法(PMVS算法)生成稠密三維空間點(diǎn)集,最后將兩種不同尺度的點(diǎn)云數(shù)據(jù),基于多維尺度因子匹配算法進(jìn)行融合；最終通過(guò)使用Geomagic和Polyworks三維數(shù)據(jù)處理平臺(tái),完成了實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)的三維模型建立的研究工作。通過(guò)論文研究工作發(fā)現(xiàn)在融合影像序列的三維激光數(shù)據(jù)建模技術(shù)中,有效地提取圖像的特征點(diǎn)并選取匹配點(diǎn),對(duì)于后續(xù)有關(guān)稠密點(diǎn)云的生成建模具有很大影響作用；論文研究通過(guò)綜合運(yùn)用相機(jī)成像原理,融合SHIF特征點(diǎn)提取算法和Harris角點(diǎn)提取算法,開(kāi)展了基于物像角和物像比的實(shí)驗(yàn)對(duì)比,得出在其它外在因素不變的條件下,當(dāng)物像角在15。且物像比在80%時(shí),研究實(shí)驗(yàn)重建的三維模型效果最優(yōu)。總之,根據(jù)多源數(shù)據(jù)融合的基本思想,在點(diǎn)云融合方面提出了多維尺度因子的點(diǎn)云融合方法,并得到了很好的效果。
【關(guān)鍵詞】：三維重建 影像序列 點(diǎn)云缺失 PMVS 多維尺度因子 控制因素sfm
【學(xué)位授予單位】：昆明理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP391.41;P23
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 緒論10-18
• 1.1 研究背景及意義10-12
• 1.1.1 研究背景10-12
• 1.1.2 研究意義12
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-16
• 1.2.1 三維激光技術(shù)的進(jìn)展12-14
• 1.2.2 基于多視影像三維建模進(jìn)展14-16
• 1.3 研究的主要目標(biāo)和內(nèi)容16-18
• 1.3.1 研究主要內(nèi)容16-17
• 1.3.2 研究技術(shù)路線17-18
• 第二章 三維模型建立基礎(chǔ)理論18-28
• 2.1 三維激光掃描技術(shù)原理及數(shù)據(jù)特征18-19
• 2.1.1 三維激光工作原理18-19
• 2.1.2 數(shù)據(jù)特點(diǎn)19
• 2.2 三維激光測(cè)量系統(tǒng)分類及相關(guān)軟件19-22
• 2.3 攝影測(cè)量原理22-25
• 2.3.1 近景攝影測(cè)量基礎(chǔ)22-24
• 2.3.2 相機(jī)參數(shù)及型號(hào)24-25
• 2.4 點(diǎn)數(shù)據(jù)處理相關(guān)研究25-28
• 2.4.1 點(diǎn)云數(shù)據(jù)配準(zhǔn)25-26
• 2.4.2 點(diǎn)云數(shù)據(jù)分割26
• 2.4.3 點(diǎn)云數(shù)據(jù)去噪26-28
• 第三章 點(diǎn)云數(shù)據(jù)缺失分類研究28-36
• 3.1 遮擋性數(shù)據(jù)缺失28-30
• 3.1.1 物體遮擋缺失28-30
• 3.1.2 自身遮擋數(shù)據(jù)缺失30
• 3.2 目標(biāo)物特性影響所致數(shù)據(jù)缺失30-33
• 3.2.1 表面反射缺失30-32
• 3.2.2 激光吸收缺失32-33
• 3.3 掃描盲區(qū)及目標(biāo)物大小原因缺失33-34
• 3.4 點(diǎn)云缺失彌補(bǔ)方法相關(guān)研究34-35
• 3.5 本章結(jié)語(yǔ)35-36
• 第四章 影像序列稀疏點(diǎn)集生成36-63
• 4.1 特征點(diǎn)提取及匹配算法37-44
• 4.1.1 Harris角點(diǎn)檢測(cè)算法37-39
• 4.1.2 SIFT算法39-43
• 4.1.3 特征提取實(shí)驗(yàn)43-44
• 4.2 運(yùn)動(dòng)恢復(fù)結(jié)構(gòu)技術(shù)(sfm技術(shù))44-53
• 4.2.1 相機(jī)成像模型45-48
• 4.2.2 對(duì)極幾何原理48-50
• 4.2.3 三角法空間三維結(jié)構(gòu)重建50-52
• 4.2.4 稀疏光束法平差原理52-53
• 4.3 基于控制因素的sfm算法稀疏點(diǎn)云生成實(shí)驗(yàn)53-63
• 4.3.1 物像軸夾角因素55-58
• 4.3.2 視距和物像比因素58-63
• 第五章 基于稠密點(diǎn)云和三維激光點(diǎn)云三維建模63-77
• 5.1 基于區(qū)域增長(zhǎng)的稠密匹配(PMVS)算法63-64
• 5.2.1 PMVS算法原理64
• 5.2 稠密點(diǎn)云算法步驟64-71
• 5.2.1 匹配64-68
• 5.2.2 面片擴(kuò)展68
• 5.2.3 過(guò)濾68-71
• 5.3 基于稠密點(diǎn)云和三維激光點(diǎn)云三維建模71-77
• 5.3.1 三維建模技術(shù)要點(diǎn)71-72
• 5.3.2 基于多維尺度因子的點(diǎn)云融合技術(shù)實(shí)驗(yàn)研究72-77
• 第六章 總結(jié)和展望77-80
• 6.1 總結(jié)77-78
• 6.2 展望78-80
• 致謝80-82
• 參考文獻(xiàn)82-87
• 附錄A87

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：493386