近年來(lái),計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)飛速發(fā)展,如何利用序列圖像高效、精確地重建出圖像主體部分的三維結(jié)構(gòu)成為當(dāng)下的研究熱點(diǎn)之一�，F(xiàn)實(shí)場(chǎng)景的三維重建技術(shù)在物體檢測(cè)與識(shí)別,數(shù)字化城市建設(shè),醫(yī)療診斷,地形勘探,虛擬現(xiàn)實(shí)和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)等領(lǐng)域都有著廣闊的應(yīng)用前景。相比于其他主動(dòng)式或被動(dòng)式的獲取三維信息的方法,基于圖像的重建技術(shù)具有設(shè)備簡(jiǎn)單,操作靈活,低成本,對(duì)環(huán)境適應(yīng)性強(qiáng)等特點(diǎn)。隨著手機(jī)、平板等電子設(shè)備的普及,人們對(duì)于用手持式設(shè)備拍攝圖像并完成三維重建的技術(shù)越來(lái)越關(guān)注。因此,本文針對(duì)同一目標(biāo)在不同視角下拍攝的序列圖像進(jìn)行研究,實(shí)現(xiàn)了對(duì)序列圖像的稠密三維點(diǎn)云重建。主要研究?jī)?nèi)容如下:1.分析相機(jī)成像的基本原理,介紹了相機(jī)成像過(guò)程中的四個(gè)坐標(biāo)系間的相互轉(zhuǎn)換關(guān)系。另外,通過(guò)對(duì)雙視圖的對(duì)極幾何分析,介紹了三維重建過(guò)程中要用到的相機(jī)內(nèi)外參數(shù),并給出了具體求解方法。2.在選用定位更準(zhǔn)確,匹配精度更高的SIFT特征點(diǎn)來(lái)實(shí)現(xiàn)圖像配準(zhǔn)后,利用增量式的稀疏重建算法SFM來(lái)恢復(fù)拍攝相機(jī)位姿,并通過(guò)三角化重建稀疏點(diǎn)云。在增量式添加圖像并重建的過(guò)程中,每添加一幅圖像就采用LM算法進(jìn)行一次光束平差法優(yōu)化,如此迭代添加圖像能保證重建結(jié)果最優(yōu)。3.... 

【文章頁(yè)數(shù)】：58 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 本文研究?jī)?nèi)容與章節(jié)安排
第2章 圖像三維重建基礎(chǔ)理論
    2.1 相機(jī)成像模型
    2.2 對(duì)極幾何
    2.3 本章小結(jié)
第3章 稀疏點(diǎn)云重建
    3.1 SIFT特征點(diǎn)提取與匹配
    3.2 增量式稀疏點(diǎn)云重建
    3.3 光束平差法
    3.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
    3.5 本章小結(jié)
第4章 改進(jìn)的特征點(diǎn)匹配算法
    4.1 雙約束特征點(diǎn)匹配
        4.1.1 網(wǎng)格對(duì)應(yīng)
        4.1.2 雙約束誤匹配剔除
    4.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
    4.3 本章小結(jié)
第5章 稠密點(diǎn)云重建
    5.1 基于面片擴(kuò)散的稠密點(diǎn)云重建
        5.1.1 面片模型
        5.1.2 光度一致性函數(shù)
        5.1.3 面片優(yōu)化
        5.1.4 圖像模型
    5.2 算法具體步驟
        5.2.1 重建面片
        5.2.2 面片擴(kuò)展
        5.2.3 面片過(guò)濾
    5.3 稠密重建系統(tǒng)
    5.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
    5.5 本章小結(jié)
第6章 總結(jié)與展望
    6.1 總結(jié)
    6.2 展望
參考文獻(xiàn)
致謝
附錄A 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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本文編號(hào)：3659647