【摘要】：三維重建是計算機視覺的重要研究方向,可以廣泛應(yīng)用于三維導(dǎo)航、在線購物、3D打印、計算攝影、視頻游戲以及文化遺產(chǎn)保護。隨著計算機的計算能力的不斷增強和人們對于實時交互體驗的追求,實時三維重建正在成為新的研究熱點�；趩文繑z像頭的實時三維重建不僅需要對相機的姿態(tài)進行實時的估計,而且還要對圖像的深度圖進行實時估計和融合。為此,我們首先要準(zhǔn)確地估計出相機的姿態(tài),然后根據(jù)局部信息快速生成準(zhǔn)確的深度圖,最后采用適合實時交互的高效融合方法來進行融合處理。為了實現(xiàn)上述目標(biāo),本文研發(fā)了一個基于單目攝像頭的實時三維重建系統(tǒng)。該系統(tǒng)可以直接從單目攝像頭采集的實時視頻數(shù)據(jù)實時地生成場景的三維模型。系統(tǒng)流程主要包括三個部分:首先是利用同時定位與地圖構(gòu)建(SLAM)系統(tǒng),對視頻序列進行相機姿態(tài)的估計,并抽取關(guān)鍵幀進行關(guān)鍵幀的姿態(tài)優(yōu)化,然后以關(guān)鍵幀作為參考幀進行快速的深度恢復(fù)。本系統(tǒng)的深度恢復(fù)采用了平面掃描算法和基于概率的深度推斷方法,并針對深度恢復(fù)的結(jié)果進行局部優(yōu)化,最后將關(guān)鍵幀的深度信息進行融合和場景三維重建。為了滿足實時的應(yīng)用要求,我們對深度恢復(fù)進行了 GPU并行加速,并使用時空一致性約束和連通分量分析等多種方法來對恢復(fù)的深度進行后續(xù)優(yōu)化處理,剔除深度恢復(fù)質(zhì)量不好的區(qū)域,從而保證生成的三維模型的質(zhì)量。該系統(tǒng)提供了良好的用戶界面和交互操作,可以實時可視化當(dāng)前重建的三維點云或網(wǎng)格表面,以指導(dǎo)用戶完成對目標(biāo)物體或場景的完整三維掃描,并可以將重建的三維模型保存到本地。實際拍攝的三維重建效果證明了該系統(tǒng)的有效性,能夠滿足實際應(yīng)用需求。
[Abstract]:3D reconstruction is an important research field in computer vision. It can be widely used in 3D navigation, online shopping, 3D printing, computer photography, video games and cultural heritage protection. With the increasing computing power of computer and the pursuit of real-time interactive experience, real-time 3D reconstruction is becoming a new research hotspot. The real-time 3D reconstruction based on a single camera requires not only the real-time estimation of the camera's attitude, but also the real-time estimation and fusion of the depth map of the image. Therefore, we first estimate the camera attitude accurately, then quickly generate accurate depth map according to local information. Finally, we adopt an efficient fusion method suitable for real-time interaction to perform fusion processing. In order to achieve the above goal, a real-time 3D reconstruction system based on single-camera is developed in this paper. The system can generate 3D model of scene directly from real-time video data collected by monocular camera. The system flow mainly includes three parts: firstly, the (SLAM) system is constructed by simultaneous location and map, the camera attitude is estimated for video sequence, and the key frame is extracted to optimize the attitude of key frame. Then the key frame is used as the reference frame for fast depth recovery. The depth recovery of the system adopts plane scanning algorithm and probability-based depth inference method. The depth information of key frames is fused and scene 3D reconstruction is carried out based on the local optimization of depth recovery results. In order to meet the requirements of real-time application, we accelerate the depth recovery with GPU parallel, and use spatio-temporal consistency constraints and connected component analysis to process the depth of restoration. The quality of the generated 3D model is ensured by eliminating the areas with poor quality of depth recovery. The system provides a good user interface and interactive operation. It can visualize the current reconstructed 3D point cloud or mesh surface in real time to guide the user to complete the complete 3D scanning of the target object or scene. The reconstructed 3D model can be saved locally. The results of 3D reconstruction show that the system is effective and can meet the needs of practical applications.
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP391.41

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本文編號：2254670