本文關(guān)鍵詞：基于攝像機陣列的大范圍三維場景重建　出處：《西南科技大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：基于視覺處理的三維信息獲取技術(shù)已經(jīng)成為計算機視覺領(lǐng)域非常重要的研究方向。目前常用的獲取場景三維信息的方法有基于雙目立體視覺、結(jié)構(gòu)光編碼以及TOF深度相機等。然而這些三維獲取技術(shù)不能很好的滿足場景的多方位、高精度、快速的三維重建要求。針對此問題,本課題在室內(nèi)大視場環(huán)境下搭建攝像機陣列三維重建系統(tǒng),在雙目立體視覺的基礎(chǔ)上使用攝像機陣列三維場景重建方法,通過拼接各個視角下雙目重建獲得的點云,得到大范圍多視角全景三維模型。本課題主要研究內(nèi)容包括攝像機陣列的標(biāo)定,快速雙目立體匹配和三維重建,攝像機陣列的全局拼接以及攝像機陣列的軟硬件系統(tǒng)實現(xiàn)。首先,在雙目攝像機標(biāo)定的基礎(chǔ)上,本文設(shè)計了一種靈活的攝像機陣列標(biāo)定方法,實現(xiàn)對陣列攝像機的內(nèi)部參數(shù)和外部位姿參數(shù)的標(biāo)定。實驗證明該標(biāo)定方法可以實現(xiàn)攝像機陣列的高精度全局標(biāo)定,雙目標(biāo)定精度達到0.0822mm,攝像機陣列標(biāo)定參數(shù)達到0.079mm。其次,針對現(xiàn)有的雙目匹配算法計算量大,速度慢等缺點,本文將SIFT算法的實現(xiàn)轉(zhuǎn)移到圖形處理器(GPU)上加快稀疏特征點的提取速度,并且在此基礎(chǔ)上使用基于貝葉斯模型的稠密匹配算法實現(xiàn)雙目快速稠密匹配。然后,本文使用攝像機陣列外部標(biāo)定參數(shù)初步對齊各個視角下的點云,再利用ICP(Iterative Closest Point)算法優(yōu)化點云拼接精度,完成高精度三維場景完整重建的目的。最后,本文搭建了攝像機陣列硬件平臺和軟件系統(tǒng)。硬件平臺實現(xiàn)了攝像機陣列的信號控制、同步相機觸發(fā)以及高帶寬圖像數(shù)據(jù)傳輸。軟件系統(tǒng)將攝像機陣列重建算法集成在一起,實現(xiàn)有效的人機交互和高效的可視化效果。
[Abstract]:3D information acquisition technology based on visual processing has become a very important research direction in the field of computer vision. At present, the commonly used methods to obtain 3D information of scene are based on binocular stereo vision. Structured light coding and TOF depth camera, however, these 3D acquisition techniques can not meet the multi-directional, high-precision, fast 3D reconstruction requirements. In this paper, the camera array 3D reconstruction system is built in the indoor large field of view environment, and the camera array 3D scene reconstruction method is used on the basis of binocular stereo vision. By splicing the point clouds obtained by binocular reconstruction in each angle, the panoramic 3D model of a wide range and multi-view angle is obtained. The main contents of this research include camera array calibration, fast binocular stereo matching and 3D reconstruction. The global splicing of the camera array and the realization of the hardware and software system of the camera array. Firstly, based on the binocular camera calibration, a flexible camera array calibration method is designed in this paper. The calibration of the internal and external pose parameters of the array camera is realized. The experiment shows that the calibration method can achieve the high precision global calibration of the camera array, and the precision of double target determination can reach 0.0822 mm. The calibration parameters of camera array are 0.079mm. secondly, the existing binocular matching algorithm has the disadvantages of large computation and slow speed. In this paper, the implementation of SIFT algorithm is transferred to graphics processor (GPU) to speed up the extraction of sparse feature points. On this basis, the dense matching algorithm based on Bayesian model is used to realize the binocular fast dense matching. Then, the external calibration parameters of camera array are used to preliminarily align the point clouds in each angle of view. Then using ICP(Iterative Closest Point algorithm to optimize the point cloud stitching accuracy, complete the goal of complete reconstruction of high-precision 3D scene. Finally. In this paper, the hardware platform and software system of the camera array are built, and the signal control of the camera array is realized by the hardware platform. The software system integrates camera array reconstruction algorithm together to achieve effective man-machine interaction and efficient visualization.
【學(xué)位授予單位】：西南科技大學(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：1387518