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基于多幅图像的几何和纹理自动重建

作　者: 刘俊江
导　师: 张艳
学　校: 北京理工大学
专　业: 计算机科学与技术
关键词: SIFT特征从运动恢复结构多视角立体视觉旋转球表面重构图割算法
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
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内容摘要

本文致力于研究输入少量几幅手持相机拍摄的图像,如何通过计算自动得到具有真实感的三维模型,所得到的模型可以应用于计算机视觉、虚拟现实等多个领域中。本文主要的研究内容如下:(1)为了获得拍摄物体的稠密点云模型,分两步进行重建。第一步,通过循环迭代基于运动恢复结构的方法,然后使用LM算法进行集束调整。在这一步骤中,采用SIFT特征点进行特征检测与匹配,根据得到的匹配点对鲁棒地估计基础矩阵,对相机进行自标定,然后计算每幅图像的投影矩阵,并生成重建的稀疏点云模型。由于仅输入较少数量的图像,再加上噪声的影响,得到的点云模型分布不均、辨识度很低。(2)第二步,采用基于片的多视角立体视觉算法进行稠密重建。首先对原图像进行特征检测与匹配,然后迭代运行片扩展、片过滤两个过程。其中使用三角测量原理生成稠密的片的三维坐标,接着过滤掉误差较大的片,最终得到稠密点云模型。(3)对稠密点云模型,采用半径递增的旋转球,累次使用旋转球算法进行表面重构,最终生成网格模型。然后对比泊松表面重构方法,实验证明改进的旋转球算法在本文提出的框架下得到了很好的效果。(4)最后用马尔可夫随机场全局优化纹理块和三角面片的配准,其求解使用经典的图割算法,接着采用梯度域混合纹理块,生成纹理图集,然后对网格模型贴上纹理图片进行渲染,得到具有真实感的三维模型。

全文目录

摘要  5-6
Abstract  6-9
第1章绪论  9-23
  1.1 基于图像三维模型重建的研究背景及现状  9-14
    1.1.1 基于多幅图像的几何重建  11-13
    1.1.2 基于多幅图像的纹理贴图  13-14
  1.2 基于图像建模研究所需的基础知识  14-21
    1.2.1 常用相机模型  14-15
    1.2.2 极线几何与基础矩阵  15-16
    1.2.3 相机标定介绍  16-18
    1.2.4 传统分层重建简介  18-21
  1.3 本文的研究内容  21-22
  1.4 本文的组织结构  22-23
第2章基于多幅图像的复杂物体点云模型重建  23-38
  2.1 基于SIFT特征点的检测与匹配  24-25
  2.2 基于SFM算法的稀疏空间点计算  25-31
    2.2.1 基础矩阵的鲁棒估计  26-28
    2.2.2 相机参数的计算  28
    2.2.3 由三角测量原理得到空间点坐标  28-29
    2.2.4 使用LM算法进行集束调整  29-31
  2.3 基于片扩展的多视角立体视觉重构  31-33
  2.4 实验  33-36
    2.4.1 实验环境配置  34
    2.4.2 实验过程及结果  34-36
    2.4.3 实验分析  36
  2.5 本章小结  36-38
第3章基于点云数据的网格模型生成  38-46
  3.1 基于点云数据生成网格模型的研究现状  38-39
  3.2 基于Poisson方法生成模型  39-40
  3.3 基于球旋转方法生成模型  40-42
  3.4 实验  42-45
    3.4.1 实验环境配置  42
    3.4.2 实验过程及结果  42-44
    3.4.3 实验分析  44-45
  3.5 本章小结  45-46
第4章对网格模型的纹理贴图  46-54
  4.1 对网格模型进行纹理贴图的研究现状  46-48
    4.1.1 基于图片为网格模型添加纹理  47-48
  4.2 使用MRF优化纹理映射  48-50
  4.3 实验  50-52
    4.3.1 实验环境配置  50
    4.3.2 实验过程及结果  50-52
    4.3.3 实验分析  52
  4.4 本章小结  52-54
结论  54-56
参考文献  56-58
致谢  58

基于多幅图像的几何和纹理自动重建

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