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框架特征下双目立体视觉中的三维重建研究
作 者: 曾弘博
导 师: 雷蕴奇
学 校: 厦门大学
专 业: 计算机应用技术
关键词: 图像分割 三维重建 视频检测 智能交通 三维特征
分类号: TP391.41
类 型: 硕士论文
年 份: 2007年
下 载: 170次
引 用: 2次
阅 读: 论文下载
内容摘要
论文以交通视频检测为背景,系统地对由直线段与面等组成的框架特征下,双目立体视觉中的三维重建涉及到的各个环节进行了研究和讨论,提出了一些新的算法,并给出了一个的解决方案,同时实现了系统的核心功能。本文工作的贡献主要包括以下三个方面:1、关于轮廓提取算法:对现有常用的图像分割算法进行了总结,并在研究前人成果的基础上,提出了一种基于边界的轮廓提取算法。在室内场景和交通场景中进行了实验,取得了较好的效果。2、关于目标物体分割算法:讨论了利用框架特征的目标物体表面分割算法,提出了一种基于立体信息的目标物体表面分割算法。通过实验,取得了预期的效果,证明了所提出算法的可靠性。对基于框架特征的三维重建算法亦进行了理论研究和分析,并讨论了利用OpenGL实现物体表面绘制的方法。3、关于系统设计、实现及整合实验:利用实验室现有的双目立体视觉平台进行了各个阶段的整合实验,通过实验验证了上述各阶段工作的有效性和正确性,也证实了利用框架特征在双目立体视觉中实现三维重构的可行性。
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全文目录
摘要 4-5 Abstract 5-8 第一章 绪论 8-14 1.1 概述 8 1.2 选题背景与研究意义 8-9 1.3 国内外研究现状 9-11 1.3.1 国外研究现状 9-10 1.3.2 国内研究现状 10-11 1.4 论文的主要内容及结构 11-14 第二章 双目立体视觉的基本理论 14-28 2.1 概述 14 2.2 摄像机标定 14-15 2.3 立体视觉模型及视差 15-16 2.4 立体匹配算法研究 16-26 2.4.1 概述 16-17 2.4.2 匹配约束条件 17-18 2.4.3 相似度测度 18-20 2.4.4 匹配窗口大小的选择 20-21 2.4.5 匹配图像的预处理 21-24 2.4.6 匹配策略的运用 24-25 2.4.7 存在的问题及发展的方向 25 2.4.8 论文提出的立体匹配算法 25-26 2.5 基于OPENGL 的三维重建 26-28 第三章 图像轮廓提取方法的研究 28-48 3.1 引言 28 3.2 常用的图像分割方法 28-33 3.2.1 阈值法 28-29 3.2.2 区域生长和分裂合并 29-30 3.2.3 并行微分算子法 30 3.2.4 基于曲面拟合的方法 30-31 3.2.5 基于边界曲面拟合的方法 31 3.2.6 基于模糊集理论的方法 31-32 3.2.7 基于数学形态学的方法 32 3.2.8 基于区域与边界技术的方法 32-33 3.3 基于边界的轮廓提取方法 33-44 3.3.1 算法思路 33-34 3.3.2 边缘检测 34-36 3.3.3 边界图直方图均衡化 36-37 3.3.4 边缘增强 37-38 3.3.5 二值化 38-42 3.3.6 形态学处理 42-43 3.3.7 轮廓跟踪 43-44 3.4 实验结果 44-47 3.5 本章小结 47-48 第四章 基于立体信息的目标物体表面分割算法 48-58 4.1 引言 48 4.2 获取公共线段 48-52 4.3 平面第四顶点的计算 52-54 4.3.1 获取第四点三维坐标 52-53 4.3.2 反推第四点二维坐标 53-54 4.4 基于OPENGL 的目标物体表面绘制 54-56 4.4.1 在MFC 下开发OpenGL 程序的编程步骤 54-55 4.4.2 用OpenGL 实现目标物体表面的绘制 55-56 4.5 实验结果 56-57 4.6 本章小结 57-58 第五章 双目立体视觉系统的设计与实现 58-62 5.1 概述 58 5.2 双目立体视觉系统组成与实现步骤 58-60 5.2.1 系统硬件组成 58-59 5.2.2 系统软件设计 59-60 5.3 实验结果 60-61 5.4 本章小结 61-62 第六章 结论与展望 62-64 参考文献 64-68 硕士在读期间发表论文及参与的项目 68-70 发表论文 68 参与项目 68-70 致谢语 70
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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理(信息加工) > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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