基于未标定相机双目视觉的3D重构技术研究--《哈尔滨工业大学》2017年硕士论文
基于未标定相机双目视觉的3D重构技术研究
【摘要】：基于未标定相机双目视觉的3D重构技术就是利用双目视觉测量原理,使用处于不同位置的参数未知的两相机或同一相机经旋转、平移拍摄同一场景,获取同一场景的两幅图像,根据两图像的视差来建立场景的三维模型。由于成像设备具有价格低廉,应用范围广等优点,基于双目视觉的3D重构技术已经成为三维重构的重要研究方法。如何正确标定相机、提高图像匹配的精度、精确估计基础矩阵、求解精确的空间三维点坐标,是其中的研究重点与难点。本文针对上述几个问题进行了研究。首先,详细介绍了相机的标定方法。针对标准测试图像,运用基于灭点的相机标定法,利用Hough变换,就可以在无需知道相机的运动姿态和相关参数的情况下实现相机的标定;针对自拍摄图像,采用张氏平面模板标定法,运用标定模板,提高了标定精度。其次,比较SIFT算法和SURF算法的性能,在时间要求不高的情况下,从匹配点成功对数方面考虑,采用SIFT算法作为后续工作的研究基础,提出一种改进的误匹配剔除方法。在求取基础矩阵之前,剔除一些明显的误匹配点对,提高了基础矩阵的求解精度。然后,提出了一种改进的基础矩阵鲁棒性估计方法,该方法结合RANSAC算法与M-Estimator估计算法的优点,能够更加精确的估计基础矩阵,使用估计结果约束匹配点对,再次剔除误匹配点对,提高了特征点对的匹配精度。最后,采用运动恢复的方法,结合相机内参与基础矩阵,恢复相机的旋转矩阵和平移向量。针对标准测试图像,求解空间三维点坐标,根据场景深度一致性,剔除严重偏离主场景的匹配点对;为更清晰的表达场景几何结构信息,对空间三维点进行三角剖分;为恢复具有真实感的三维场景,利用OpenGL实现纹理贴图。为了验证算法的通用性,针对自拍摄图像,完成上述过程,实现了对自拍摄场景的有效恢复。对三维模型进行误差分析,结果表明,本文三维重构算法可靠。
【学位授予单位】：哈尔滨工业大学【学位级别】：硕士【学位授予年份】：2017【分类号】：TP391.41
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400-819-9993基于图像的三维重建--《江南大学》2012年硕士论文
基于图像的三维重建
【摘要】：三维重建是计算机视觉研究领域中的一个热点问题，基于立体视觉的重建方法也越来越受到人们的重视。在现实的生活中，3D立体模型被广泛应用于各种领域，如虚拟现实，视频游戏，工业制造的自动化，电影及动画制作，模式识别，文物的保护与恢复等。三维重建技术及其带来的科技创新正改变着人们生活的方方面面，因此如何改进其过程中的各种算法，使得重建过程更加地简便可靠，具有很大的研究意义。
在传统的三维重建方法中，绘制速度、重建质量以及重建的过程复杂度三个方面总是相互制约，使得重建出来的效果不能尽如人意。基于图像的三维重建是根据图像或图像序列来恢复场景三维模型的方法，它相对于传统的方法成本低廉，自动化程度也更高，具有广泛的应用前景。其中立体视觉方法利用成像的几何原理来实现三维深度信息的恢复，它模仿人类自身视觉系统的工作机理来判断物体的深浅，是机器视觉领域的一个重要分支。
本文为了探索一种更加高效便捷的深度获取方法，主要针对重建方法中的立体视觉方法进行了分析研究，包括相机标定、立体匹配、深度获取等步骤。本文先对现有的相机标定方法进行分类及原理分析，并针对三种应用广泛的标定算法进行对比试验，根据试验结果，选择平面模板标定方法进行后续的深度求取。接着对图割优化算法进行了详细的原理解析，并将图割应用到立体匹配中，分析试验结果，为图割技术怎么求解实际问题提供例证。因为直接依据网格投影点相似度来确定物体表面的深度，根据成像原理与图像对上映射点信息之间的约束来求取物体深度信息的方法可以简便地得到物体表面的深度信息，但也会出现大量不光滑的噪声，尤其在获取物体表面深度不连续区域的深度信息时，不能取得很好的效果。本文提出了基于图割优化获取深度信息的方法，采用图割优化的方法来获取深度信息，可以使所得深度信息更精确、更光滑。且在坐标转换的过程中，当同一网格点投影到图像对上的两个映射点的像素坐标非整数时，采用双线性插值方法处理相应坐标处的像素信息。跟据其像素灰度信息的差异，建立关于深度标号的能量函数，最后用图割理论最优化能量函数，获取物体表面物点的深度信息。实验证明本文的方法是行之有效的。
【学位授予单位】：江南大学【学位级别】：硕士【学位授予年份】：2012【分类号】：TP391.41
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400-819-9993一种基于光场图像的聚焦光场相机标定方法--《光学学报》2017年05期
一种基于光场图像的聚焦光场相机标定方法
【摘要】：基于光场成像技术的场景三维深度重建,需标定光场相机的几何参数。本文提出一种基于原始光场图像的聚焦光场相机的标定方法。拍摄标定板不同旋转角度的原始光场图像;根据图像上像点与虚拟像点(像点关于微透镜的共轭点)的共轭关系,计算得到虚拟像点的坐标;根据标定板上角点与虚拟像点的共轭关系,建立聚焦光场相机标定模型;利用Levenberg-Marquardt算法求解标定模型,进行标定实验;比较所提方法与基于全聚焦图像的标定方法的标定参数。结果表明,原始光场图像与全聚焦图像对应的虚拟像点(角点关于主透镜的共轭点)之间的误差小于21pixel,角点的标定误差小于3%,基于原始光场图像和全聚焦图像方法获得的结构参数和外部参数具有较好的一致性,表明基于原始光场图像的标定方法的可行性。
【作者单位】：
【基金】：
【分类号】：TP391.41
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400-819-9993基于深度图像的三维建模技术研究--《中南大学》2014年硕士论文
基于深度图像的三维建模技术研究
【摘要】：摘要：三维建模技术是计算机视觉领域一个重要的研究分支。这项技术不仅可以数字化现实生活中物体的外观特征,在计算机中构建虚拟的三维仿真场景,还可以根据物体的固有属性(质量、材质等),进行物理过程的仿真。本文所研究的基于深度图像数据的三维建模技术(Range Image Data Based3D Model Reconstruction Technology)基于使用结构光原理获得的深度图像来重构物体表面,相比于传统基于光程差技术(激光雷达、ToF相机等)的深度测量方案具有建模速度快、精度高,且设备价格低廉等优点。
本文所采用的Kinect相机是微软公司基于结构光技术所开发的产品,能够对测量空间进行深度测量。为了将彩色相机与深度相机同步获取的图像进行配准,本文首先对Kinect相机进行标定,分别获取彩色相机与深度相机的内参矩阵以及两者之间的旋转和平移矩阵。然后根据标定获得的参数,配准两幅同步采集的图像,并利用彩色图像中具有相同颜色的像素点对深度图像中的空洞以及噪声进行滤波和修补处理。最后将修补后的深度图像转化为点云数据。
本文通过改变相机的拍摄角度,将不同角度下拍摄获得的点云进行拼接,即可获得完整的物体表面点云图像。本文针对传统点云拼接方法：迭代邻近点(ICP)方法的不足,提出一种基于空间几何角的点云快速配准方法。该方法利用了连续深度图像转换获得点云之间存在位移较小的特点,使用三个具有代表性的配准平面来表示点云的姿态信息,并根据前一帧点云位置的先验信息来配准当前帧的点云数据。为了验证本算法的有效性,本文对采集得到的多幅点云图像分别使用迭代邻近点算法和本文提出的点云配准方法进行配准,通过比较两个算法获得配准结果的迭代步数与配准时间,证明了本文所设计的算法在配准连续的多帧点云数据的操作中具有更高的效率。
为了完成物体表面的重建工作,本文根据拼接得到的建模物体表面点云信息,结合Delaunay三角化方法,并利用PCL点云库开发工具对物体的表面进行物体表面的重构,最终完成系统建模目标。图
【学位授予单位】：中南大学【学位级别】：硕士【学位授予年份】：2014【分类号】：TP391.41
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