三維重構如今已廣泛應用于自動化生產(chǎn)、勘測測量、虛擬現(xiàn)實、視覺導航、教育輔導和生物醫(yī)學等領域,精度更高、實時性更強的三維重構技術一直是計算機視覺領域的一個研究熱點。三維重構系統(tǒng)通常由圖像采集、攝像機標定、立體匹配以及三維重構等四大模塊組成,重構的效果通常由立體匹配的匹配集合來決定。立體匹配主要是根據(jù)得到的圖像特征信息來進行匹配,圖像特征的多樣性和復雜性使得匹配集合很難達到理想的精度。為了提高匹配的精度,論文提出了一種基于區(qū)域的特征立體匹配算法來提高匹配集合中的正確率,并豐富匹配集合中的細節(jié)信息和結構信息。首先定義大、小兩個窗口,遍歷圖像并對圖像進行截取;使用SURF算法來得到窗口圖像內(nèi)的匹配集合;并利用一種改進的RANSAC算法對匹配結果進行過濾;計算當前匹配集合中的誤差并以此作為該窗口下的匹配代價;在鄰域內(nèi)移動目標窗口,選取匹配代價最低的目標窗口內(nèi)的匹配集合作為該窗口下的匹配結果。基于Linux操作系統(tǒng)和OpenCV、PCL庫,使用基于區(qū)域的特征立體匹配算法,設計和實現(xiàn)了三維重構系統(tǒng)。實驗證明,本文立體匹配算法得到的匹配集合重構后的景物結構更加完整,細節(jié)也很清晰;改進的RANSAC算法... 

【文章來源】：華中科技大學湖北省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：65 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

攝像機成像模型

圖 2.2 理想情況下的立體成像模型 就是本征矩陣，用于描述兩攝像機坐標系上同名點之間的轉(zhuǎn)2，由矩陣 S 決定。F 就是基礎矩陣，用于描述兩攝像機圖像的集合關系，秩由 E 決定只有 2。像素點是位于極線上的左、右極線的方程為 = , = 。配算法分析和設計系統(tǒng)主要流程如圖 2.3 所示。其中，圖像采集的方式不勝枚和目的來選取，攝像機標定是為了計算出立體成像模型中位置關系和攝像機自身相關的一些數(shù)據(jù)，立體匹配則是為圖像像素點對應的待匹配點，三維重構則是根據(jù)攝像機標的匹配集合來計算相應的三維信息。

基于雙目立體視覺的三維重構系統(tǒng)總體設計


本文編號：3509814