本文關(guān)鍵詞：基于無(wú)序多視影像的三維重建關(guān)鍵技術(shù)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《解放軍信息工程大學(xué)》 2015年

基于無(wú)序多視影像的三維重建關(guān)鍵技術(shù)研究

盧俊  

【摘要】：利用多視二維影像來(lái)恢復(fù)場(chǎng)景的三維結(jié)構(gòu)是攝影測(cè)量和計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域內(nèi)的一個(gè)熱點(diǎn)研究課題。隨著影像獲取技術(shù)和三維重建技術(shù)的發(fā)展,可用于重建的有效影像數(shù)據(jù)源不斷擴(kuò)展,這使得該課題具有廣泛的應(yīng)用前景。本文關(guān)注基于無(wú)序影像的全自動(dòng)三維重建問(wèn)題,旨在提高計(jì)算結(jié)果的精度和魯棒性,對(duì)三維重建過(guò)程中的相關(guān)技術(shù)進(jìn)行研究和探索,論文的主要工作和創(chuàng)新點(diǎn)如下:1.系統(tǒng)研究了兩視影像核線(xiàn)幾何關(guān)系在標(biāo)定和未標(biāo)定條件下的構(gòu)建方法,利用物方形式的共面條件方程推導(dǎo)了空間點(diǎn)位臨界配置中危險(xiǎn)表面的通用方程,分析了直線(xiàn)和平面配置下核線(xiàn)幾何關(guān)系構(gòu)建算法的退化情況,并利用奇異值分解算法給出了不同核線(xiàn)幾何關(guān)系構(gòu)建方法的臨界配置條件。2.在分析兩視影像的特征點(diǎn)檢測(cè)和匹配算法的基礎(chǔ)上,引入信息準(zhǔn)則算法來(lái)檢測(cè)匹配數(shù)據(jù)的擬合模型,推導(dǎo)了信息準(zhǔn)則算法擬合單應(yīng)矩陣模型和基本矩陣模型的誤差方程,利用最大期望算法來(lái)處理標(biāo)準(zhǔn)差計(jì)算中的混合模型問(wèn)題,為避免后續(xù)重建過(guò)程可能產(chǎn)生的退化提供了技術(shù)支持,提高了三維重建的可靠性;將多視匹配點(diǎn)的提取問(wèn)題轉(zhuǎn)化為動(dòng)態(tài)聯(lián)通性問(wèn)題,設(shè)計(jì)了基于并查集算法的解決方案,并通過(guò)加權(quán)編碼策略對(duì)問(wèn)題進(jìn)行優(yōu)化,提高了多視匹配點(diǎn)提取的效率和可靠性。3.提出了一種基于置信傳播的影像間誤匹配關(guān)系檢測(cè)算法,將誤匹配關(guān)系的檢測(cè)問(wèn)題轉(zhuǎn)換成概率推論問(wèn)題,通過(guò)影像關(guān)系圖中的回路約束和像對(duì)匹配過(guò)程中獲得的匹配信息構(gòu)建了基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的概率圖模型,在利用貪心算法生成最大生成樹(shù)構(gòu)建回路的基礎(chǔ)上,加入了三視匹配元回路約束,極大的降低了影像關(guān)系圖的結(jié)構(gòu)對(duì)檢測(cè)結(jié)果的影響,可以有效避免由于紋理重復(fù)或相似而造成的誤匹配,進(jìn)而改善場(chǎng)景三維重建的效果。4.提出一種基于聚類(lèi)分層的多視影像重建算法,利用凝聚層次聚類(lèi)對(duì)內(nèi)部重建秩序進(jìn)行了優(yōu)化,可以減少初始像對(duì)的選擇對(duì)重建結(jié)果的影響,并有效避免增量法中由于誤差積累而導(dǎo)致的漂移問(wèn)題,提高三維重建算法的魯棒性。5.提出一種基于三視匹配元的多視影像批處理三維重建算法,利用回路閉合約束剔除可能存在誤匹配的三視匹配元,有效避免了錯(cuò)誤的核線(xiàn)幾何關(guān)系,通過(guò)三焦張量約束計(jì)算影像方位的全局最優(yōu)解提高了重建結(jié)果的可靠性。并且該算法可以避免迭代式的平差運(yùn)算,計(jì)算效率得到較大的提高。

【關(guān)鍵詞】：
【學(xué)位授予單位】：解放軍信息工程大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.41
【目錄】：

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本文編號(hào)：203593