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基于视觉图像的三维重构的研究与实现

作　者: 郁钱
导　师: 须文波
学　校: 江南大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 三维重构 摄像机标定 莫比乌斯定理 量子粒子群优化算法 不变特征点 运动估计 Hartley定理 结构计算
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
下　载: 141次
引　用: 1次
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内容摘要


计算机视觉的目标是通过感知的图像理解世界中的各种物体。需要理解的物体的属性信息众多,其中最重要的信息是物体的整体三维结构,所以基于视觉图像的三维重构自从计算机视觉的诞生以来就成为计算机视觉研究的热点和重点。经过将近三十年的研究,此问题已经得到部分解决,并促进了计算机视觉一门分支—计算机多视图几何的诞生。基于视觉图像的三维重构涉及到四种关键技术,包括摄像机标定、特征提取和匹配、运动估计和结构计算。论文从已有的研究成果的基础上,做了以下五个方面的工作:(1)为了克服传统优化算法的缺点,提高摄像机标定的精度,第3章首次将量子粒子群优化算法应用到摄像机标定中。首先,该方法运用传统的线性方法获得初始值,然后使用QPSO优化初始值,得到一个比较优秀的值。实验数据表明,基于QPSO的摄像机标定的平均反投影误差小于一个像素,是一种可行的方法,且与智能优化算法PSO相比,基于QPSO的摄像机标定具有更小的误差。(2)论文指出如果两个平面间存在四组点对应,则这两个平面的笛卡尔坐标系之间存在一个非奇异线性变换,即平面单应。这就是射影几何中著名的莫比乌斯定理。2.5节从射影几何的基本定义出发,严格证明了莫比乌斯定理,并给出了计算平面单应的方法。(3)运动估计是基于视觉图像的三维重构的核心问题,所谓的运动估计就是从拍摄得到的多幅图像中计算出摄像机之间相对位置的过程。Hartley首次给出了从本质矩阵恢复运动的一种估计方法。第5章对该方法进行了深入的研究,首次对Hartley方法提出了一种简单易理解的证明过程。(4)一般的三维重建系统利用角点等作为特征点进行匹配,这些匹配容易出现较高的错误匹配率。为提高匹配的准确度,第7章构建的实验系统用尺度空间中不变点作为特征点,使用SIFT算法提取和匹配这些点。实验效果显示使用该方法是有效的,具有一定的应用价值。(5)第4章提出了一种直观且简单的不变特征点提取的统一思想框架,统一了SIFT、SURF以及HARRI等特征点提取算法,指明了不变特征点提取的研究方向。

全文目录


摘要  3-4
ABSTRACT  4-8
第一章 绪论  8-15
  1.1 引言  8-10
  1.2 国内外研究状况  10-12
  1.3 本文的主要工作  12-13
  1.4 论文各章内容与联系  13-15
第二章 摄像机标定  15-34
  2.1 引言  15
  2.2 针孔摄像机模型  15-18
  2.3 直接线性变换（DLT）  18-19
  2.4 TSAI 的两步法  19-22
    2.4.1 利用径向一致约束求线性解  19-21
    2.4.2 非线性优化  21-22
  2.5 平面单应计算的射影几何基础  22-28
    2.5.1 一维射影对应的基本定理  22
    2.5.2 二维射影坐标的定义  22-24
    2.5.3 射影坐标的变换  24-25
    2.5.4 莫比乌斯（M(?)biu）定理的证明  25-28
  2.6 张氏标定法  28-33
    2.6.1 平面单应的计算  28-29
    2.6.2 摄像机内外参数约束  29-30
    2.6.3 求解摄像机内外参数  30-32
    2.6.4 考虑畸变的摄像机标定  32-33
  2.7 摄像机自标定  33
  2.8 本章小结  33-34
第三章 量子粒子群优化算法在摄像机标定中的应用  34-41
  3.1 引言  34
  3.2 PSO 优化算法  34
  3.3 QPSO 优化算法  34-38
    3.3.1 量子力学诞生  34-35
    3.3.2 QPSO 理论基础与算法过程  35-38
  3.4 基于QPSO 优化算法的摄像机标定  38-39
  3.5 实验与实验分析  39-40
  3.6 本章小结  40-41
第四章 特征点提取与匹配  41-46
  4.1 引言  41
    4.1.1 不变特征点提取的统一思想框架  41
  4.2 基于KD 树匹配的SIFT 算法  41-45
    4.2.1 尺度空间金字塔与差分尺度空间金尺字塔  42
    4.2.2 极值点的检测和特征点精确定位  42-43
    4.2.3 特征点方向的分配  43-44
    4.2.4 特征点局部描述子的生成  44
    4.2.5 利用KD 树进行特征点匹配  44
    4.2.6 实验  44-45
  4.3 本章小结  45-46
第五章 基础矩阵的计算与运动恢复  46-56
  5.1 本质矩阵  46-48
    5.1.1 本质矩阵  46-47
    5.1.2 本质矩阵的性质  47-48
  5.2 基础矩阵的计算  48-52
    5.2.1 RANSAC 鲁棒算法  48-50
    5.2.2 基础矩阵F 基本方程组  50
    5.2.3 七点法  50-51
    5.2.4 归一化八点法  51-52
    5.2.5 基础矩阵F 自动计算  52
  5.3 运动恢复  52-55
    5.3.1 运动恢复的理论基础（Hartley 定理的证明）  52-55
    5.3.2 摄像机投影矩阵的计算  55
  5.4 本章小结  55-56
第六章 结构恢复与DELAUNAY 三角化  56-64
  6.1 结构恢复  56-57
    6.1.1 齐次方法  56
    6.1.2 非齐次方法  56-57
  6.2 DELAUNAY 三角化  57-63
    6.2.1 多元线性回归  57-58
    6.2.2 Quad-Edge 数据结构  58-60
    6.2.3 增量Delaunay 三角化  60-62
    6.2.4 Delaunay 三角化图和Voronoi 图  62-63
  6.3 本章小结  63-64
第七章 系统实现  64-71
  7.1 系统框架图  64-65
  7.2 实验与分析  65-71
第八章 总结  71-72
  8.1 总结  71-72
致谢  72-73
参考文献  73-77
附录：作者在攻读硕士学位期间发表的论文  77

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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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