利用光學(xué)圖像重建三維幾何目標(biāo)是計算機(jī)視覺的核心問題,隨著相關(guān)硬件的不斷發(fā)展和計算能力的大幅度提升,相應(yīng)的光學(xué)成像測量技術(shù)已經(jīng)被廣泛地應(yīng)用到工業(yè)測量領(lǐng)域。以工程應(yīng)用中對光學(xué)測量和曲面重建的需求為背景,基于多目視覺和三維重建的框架,針對圖像處理和特征提取、光滑曲面三維重建、人體曲面重建這三個方面內(nèi)容進(jìn)行相關(guān)研究,提高重構(gòu)的精度和效率。主要工作內(nèi)容如下:1.為了解決復(fù)雜環(huán)境下成像質(zhì)量較差,提高圖像特征分析和圖像配準(zhǔn)的準(zhǔn)確性和精度等問題,主要針對模糊圖像和帶雨圖像的重構(gòu)問題進(jìn)行了研究,提出了基于圖像特征稀疏表示和圖像顯著性結(jié)構(gòu)分析的圖像模糊核估計方法,進(jìn)而對圖像進(jìn)行去噪和去模糊,有效地增強(qiáng)了圖像中具有邊緣結(jié)構(gòu)特征的清晰度,提高了特征提取精度。另一方面,為了適應(yīng)大目標(biāo)物體在室外進(jìn)行光學(xué)測量的需要,減少圖像中環(huán)境、天氣等因素對特征提取產(chǎn)生的影響,研究了基于深度學(xué)習(xí)的方法,對雨天拍攝的圖像實現(xiàn)了去雨算法。最后,考慮到被測物體表面可能沒有顯著的紋理特征,設(shè)計了一系列具有稀疏性質(zhì)的特征標(biāo)記,并結(jié)合應(yīng)用以上算法,提高了兩幅圖像對應(yīng)區(qū)域特征的匹配精度。2.在基于網(wǎng)格表示的雙目視覺光滑曲面三維重建方面,提出了... 

【文章來源】：大連理工大學(xué)遼寧省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：127 頁

【學(xué)位級別】：博士

【部分圖文】：

圖１．１去噪前后圖像比較（ａ）去噪前（ｂ）去噪后??

圖１．３棋盤格角點提取的圖像??Ｆｉｇ．?１．３?Ｉｍａｇｅｓ?ｏｆ?ｃｈｅｓｓｂｏａｒｄ?ｃｏｍｅｒｓ?ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ??

圖１．２?ＯｐｅｎＣＶ相機(jī)標(biāo)定實驗的圖像??Ｆｉｇ．?１．２?Ｉｍａｇｅｓ?ｆｏｒ?ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ?ｉｎ?ＯｐｅｎＣＶ??

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于圓形標(biāo)志點的深空探測全景相機(jī)標(biāo)定方法[J]. 吳凡路,劉建軍,任鑫,李春來.  光學(xué)學(xué)報. 2013(11)
[2]基于圓形標(biāo)志點的全自動相機(jī)標(biāo)定方法[J]. 夏仁波,劉偉軍,趙吉賓,徐金亭.  儀器儀表學(xué)報. 2009(02)

博士論文
[1]運動捕捉數(shù)據(jù)處理、檢索與重構(gòu)方法研究[D]. 肖伯祥.大連理工大學(xué) 2009



本文編號：2957428