【摘要】：針對(duì)自由移動(dòng)雙目視覺的三維重建問題,提出了一種稠密匹配和稀疏特征匹配相結(jié)合的三維重建和點(diǎn)云拼接技術(shù)。首先,在對(duì)極幾何約束的條件下,采用絕對(duì)值差和作為匹配度量函數(shù)對(duì)雙目視覺左右圖像上的圖像點(diǎn)進(jìn)行逐一匹配,并結(jié)合雙目視覺內(nèi)外參數(shù)獲得各個(gè)位置處的稠密三維點(diǎn)云坐標(biāo)。其次,對(duì)相鄰兩次移動(dòng)位置處采集的雙目視覺圖像進(jìn)行SURF(Speed-up robust features)特征提取和匹配,分別計(jì)算匹配SURF特征點(diǎn)在不同位置下的三維坐標(biāo),進(jìn)而求解兩個(gè)采集位置之間的旋轉(zhuǎn)矩陣和平移矢量,以實(shí)現(xiàn)相鄰兩位置三維點(diǎn)云的坐標(biāo)統(tǒng)一。最后,在室內(nèi)采用雙目視覺實(shí)現(xiàn)了兩個(gè)視點(diǎn)數(shù)據(jù)的三維重建和拼接。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,文中算法具有計(jì)算簡單、點(diǎn)云拼接精度較高的優(yōu)點(diǎn),可以應(yīng)用于大場(chǎng)景三維數(shù)據(jù)的重建工作。
[Abstract]:In order to solve the problem of three-dimensional reconstruction of the free-moving binocular vision, a three-dimensional reconstruction and point cloud splicing technique with a combination of dense matching and sparse feature matching is proposed. First, under the condition of extreme geometric constraint, the image points on the left and right images of the binocular vision are matched one by one by using the absolute value difference and the matching measure function, and the dense three-dimensional point cloud coordinates at various positions are obtained by combining the binocular visual internal and external parameters. secondly, the feature extraction and matching of the SURF feature points are carried out on the binocular vision images acquired at the two adjacent mobile positions, the three-dimensional coordinates of the matched SURF feature points in different positions are calculated respectively, and the rotation matrix and the translation vector between the two acquisition positions are solved, So as to realize the coordinate unification of the three-dimensional point cloud at two adjacent positions. And finally, the three-dimensional reconstruction and the splicing of the two viewpoint data are realized by adopting the binocular vision in the room. The experimental results show that the algorithm has the advantages of simple calculation and high splicing accuracy of point cloud, and can be applied to the reconstruction of three-dimensional data of large scene.
【作者單位】： 長春理工大學(xué)光電工程學(xué)院;
【基金】：吉林省科技發(fā)展計(jì)劃資助青年基金項(xiàng)目(20160520018JH) 吉林省重點(diǎn)科技攻關(guān)項(xiàng)目(20120357)
【分類號(hào)】：TP391.41

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本文編號(hào)：2501364