本文關鍵詞：基于光流—場景流的單目視覺三維重建研究

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【摘要】：在計算機視覺領域,從二維圖像中重建出物體的三維模型一直是學者們研究的熱點,它綜合了眾多的學科知識,且在航空測繪、視覺導航、醫(yī)學診斷、電子商務、虛擬現(xiàn)實等領域都有著非常廣闊的應用前景。本文對基于多幅圖像的三維重建的相關理論和算法進行了較深入全面地研究,并在此基礎上提出了一種基于光流-場景流的單目視覺三維重建算法。針對場景配準問題,本文提出了改進的基于單位四元數(shù)的絕對定向算法實現(xiàn)粗配準,同時利用稀疏ICP算法實現(xiàn)場景的精確配準。針對重建結(jié)果與真實場景相差一個尺度因子問題,本文提出了基于點結(jié)構(gòu)光的方法實現(xiàn)重建中尺度因子的求解,進而實現(xiàn)場景的歐氏重建。最后手持單目相機對室內(nèi)場景進行圖像采集和實驗。主要貢獻有:(1)基于光流-場景流的單目視覺三維重建算法。相機位姿及空間三維點的精度會對后續(xù)重建結(jié)果有重要影響。針對相機位姿和空間三維點坐標存在較大誤差問題,本文運用了基于視差角特征參數(shù)化的改進光束法平差算法,建立視差角特征參數(shù)化模型,通過引入無深度特征類型點來避免由于近零視差導致的誤差增大,從而實現(xiàn)了對相機位姿和空間三維點的優(yōu)化。針對傳統(tǒng)的三維重建方法,本研究另辟蹊徑,從運動視覺分析的角度出發(fā),對傳統(tǒng)三維重建方法進行改進。在立體視覺與光流場之間建立一個恰當?shù)慕Y(jié)合點,對原始重構(gòu)網(wǎng)格進行調(diào)整,將粗略、不準確的原始網(wǎng)格曲面經(jīng)過非剛性變形,調(diào)整至精確曲面,實現(xiàn)了對環(huán)境準確地三維立體化建模。實驗結(jié)果證明本算法具有較高的重建精度。(2)改進的由粗到精的點云配準方法。為了將不同坐標系下的場景轉(zhuǎn)換到同一個坐標系下,本文采用改進的由粗到精的點云配準方法。首先,采用改進的基于單位四元數(shù)的絕對定向方法實現(xiàn)粗配準。通過對實驗結(jié)果進行分析,驗證了算法的有效性;然而粗配準只是提供了粗略的旋轉(zhuǎn)平移關系,為了得到更加精確的配準結(jié)果,需要對點云進行精確配準。因此,本文采用了稀疏ICP算法,實現(xiàn)對場景的精確配準。實驗結(jié)果表明,該方法能有效提高配準的精度。(3)基于點結(jié)構(gòu)光的單目視覺重建中尺度因子確定方法。運用基于光流-場景流的單目視覺三維重建算法實現(xiàn)對環(huán)境的立體化建模。然而,在場景中未放置靶標的情況下,圖像序列重建后的三維場景與真實的三維場景之間缺少一個真實尺度因子,沒有達到歐氏三維重建的效果。針對于此,本文提出了基于點結(jié)構(gòu)光的方法實現(xiàn)對尺度因子的確定。實驗數(shù)據(jù)表明了該方法的可行性與有效性。實驗結(jié)果表明,通過采用基于視差角特征參數(shù)化的改進光束法平差算法,能有效提高相機位姿估計和三維空間點精度。采用基于光流-場景流的調(diào)整策略,能夠有效地將粗略的原始網(wǎng)格調(diào)整至精確的曲面,實現(xiàn)對環(huán)境的三維重建。利用改進的由粗到精的點云配準方法可以有效提高點云配準精度,實現(xiàn)對真實場景的拼接。提出的基于點結(jié)構(gòu)光標定方法,可以確定重建場景與真實場景相差的尺度因子,實現(xiàn)對真實場景的歐氏重建。
【學位授予單位】：北京工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.41

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本文編號：1239420