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基于深度融合和曲面演变的多视点三维重建及其应用

作 者: 杨刚
导 师: 于慧敏
学 校: 浙江大学
专 业: 信息与通信工程
关键词: 三维重建 曲面演变 颜色一致性 不确定度 TOF
分类号: TP391.41
类 型: 硕士论文
年 份: 2012年
下 载: 51次
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内容摘要


近年来,立体电视(3DTV)和自由视点电视(FTV)等3D应用成为人们娱乐生活追求的热点。3D重建、虚拟现实等技术在工业工程设计,城市规划,数字博物馆等相关领域也具有广阔的应用前景。其中场景的三维信息获取是三维重建所需的基础条件。目前获取三维信息的主要途径有多目立体视觉技术,结构光技术,TOF技术等。但任何一种技术都有各自的优点和缺点。多目立体视觉技术应用广泛,研究较为深入,但在纹理不丰富的区域易造成误匹配。TOF技术实时性高,可以快速获取动态场景的信息,但分辨率低,对噪声敏感,目标边缘区域表现不佳。本文对这两种技术均作了研究,并结合两种技术设计了一个基于深度融合和曲面演变的多视点三维重建方法。首先,构造了一个包含多个可见光摄像机和一个TOF摄像机的摄像机阵列系统。利用传统的平面模板法获得各摄像机内参数和可见光摄像机之间的外参数。对TOF摄像机和可见光摄像机间的外参数,结合TOF的深度图和强度图,改进了标定方法,并对标定过程中参数的不确定度进行了推导和计算。其次,设计了基于深度融合和曲面演变的能量函数。利用TOF的深度信息获取可见光摄像机视野下的初始深度和初始深度曲面。研究了融合初始深度信息的能量函数构造形式,定义了基于初始深度信息的能量函数项。利用归一化互相关系数作为多视点成像一致性的度量函数,并基于初始深度信息对最终的一致性代价作了修正。在能量函数最优求解中对能量函数做了凸化处理,并利用Split Bregman算法迭代求解得到全局最优解。在实现过程中,利用GPU对算法加速,取得了良好效果。最后,在以上三维重建算法的基础上。基于中国电信的全球眼平台和Nvidia 3D Vision技术实现了一套3D视频监控系统。提供了一个三维重建的具体应用。

全文目录


致谢  4-5
摘要  5-6
Abstract  6-10
1 绪论  10-15
  1.1 课题研究背景与目的  10
  1.2 国内外研究现状  10-13
  1.3 本论文的研究内容和结构  13-14
  1.4 本论文的创新点  14-15
2 摄像机阵列系统与摄像机标定  15-25
  2.1 摄像机阵列系统介绍  15-16
  2.2 摄像机标定算法概述  16-19
    2.2.1 摄像机成像模型  16-18
    2.2.2 标定算法概述  18-19
  2.3 TOF摄像机和可见光摄像机之间的标定  19-24
    2.3.1 标定算法流程  19-21
    2.3.2 标定参数的不确定度  21-24
  2.4 本章小结  24-25
3 基于深度融合和曲面演变的能量模型  25-36
  3.1 基于多视点的深度曲面演变模型  25-26
  3.2 多视点间的颜色一致性度量  26-30
    3.2.1 可见光摄像机间的颜色较正  26-28
    3.2.2 颜色一致性度量  28-30
  3.3 能量函数的构造  30-35
    3.3.1 基于颜色一致性代价的能量项  30-33
    3.3.2 基于TOF深度信息的能量项  33-35
  3.4 本章小结  35-36
4 基于Split Bregman的能量函数求解算法  36-49
  4.1 能量函数的凸化  36-37
  4.2 能量函数求解算法  37-39
    4.2.1 能量函数求解算法概述  37-38
    4.2.2 Split Bregman算法介绍  38-39
  4.3 算法实现  39-44
    4.3.1 基于Split Bregman的求解算法实现  39-42
    4.3.2 基于GPU的系统加速  42-44
  4.4 实验结果与分析  44-47
  4.5 本章小结  47-49
5 3D视频监控系统  49-64
  5.1 有关3D显示的基本技术  49-53
    5.1.1 3D获取技术  50
    5.1.2 3D显示技术  50-52
    5.1.3 3D传输技术  52-53
  5.2 立体显示模型  53-58
    5.2.1 立体视觉的形成  53-54
    5.2.2 双目视差和双中心投影算法  54-56
    5.2.3 有关立体显示的一些参数  56-58
  5.3 3D视频监控的系统实现  58-63
    5.3.1 总体方案  58-60
    5.3.2 软件实现  60-62
    5.3.3 系统完成情况  62-63
  5.4 本章小结  63-64
6 总结与展望  64-66
  6.1 论文工作总结  64
  6.2 未来工作展望  64-66
参考文献  66-71
攻读硕士学位期间的科研成果  71

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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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