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基于Kruppa方程的三维重建算法研究

作　者: 苌莎
导　师: 赵杰
学　校: 河北大学
专　业: 通信与信息系统
关键词: Kruppa方程特征提取图像匹配 sift算法 RANSAC算法摄像机标定三维重建
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
下　载: 62次
引　用: 1次
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内容摘要

计算机视觉是一门综合性的学科,主要包括计算机科学和工程、模式识别、图像处理和理解、应用数学和统计学等学科。它所研究的主要内容是如何使计算机或相关设备对人类视觉进行模拟,也就是指如何使计算机等设备具有人眼所具有的功能,如对目标物体进行识别、跟踪或测量等。计算机视觉的主要任务是通过对二维图像或视频段的处理来获得相应场景的三维信息,同时这也是人类视觉的主要任务。本文所研究的内容就是计算机视觉领域当中的一个重要问题,三维重建。三维重建技术主要研究的是如何从二维信息中获得目标物体在立体空间中的三维信息,这对重建目标物体的三维模型具有十分重要的意义,该技术已成功地应用在了众多领域当中。三维重建技术主要包括图像特征点的提取、图像匹配、摄像机标定、视图几何理论和三维建模等内容。本文研究了基于kruppa方程的三维重建算法,并且针对kruppa方程算法的缺点,提出了二次匹配的理论,提高特征点的匹配精度,以获得高鲁棒性的基础矩阵F和极点e′,从而提高kruppa方程求解摄像机内参数的鲁棒性以获得准确的三维信息。具体做法是:对sift算法加入搜索窗口进行初始匹配,降低繁琐的计算量,在匹配精度不变的情况下提高匹配速度;然后采用遗传算法与随机抽取一致性算法相结合进行二次匹配,有效地剔除误匹配点,提高匹配精度。为kruppa方程鲁棒的进行摄像机标定提供基础。本文设计并完成了整个三维重建系统,对系统中的各部分做了详细的阐述。实验结果表明该系统是切实可行的,并且精确地提取出了目标物体的三维信息,提高了三维重建的精度。

全文目录

摘要  5-6
Abstract  6-10
第1章绪论  10-15
  1.1 课题的背景及意义  10-11
  1.2 国内外发展现状  11-13
  1.3 本文所做工作及论文组织结构  13-14
  1.4 本章小结  14-15
第2章三维重建中的重要概念  15-27
  2.1 摄像机模型  15-19
    2.1.1 摄像机基本模型  15-17
    2.1.2 摄像机移动模型  17-19
  2.2 两视图几何  19-24
    2.2.1 两视图几何  19-21
    2.2.2 基础矩阵的求解  21-24
  2.3 多视图几何  24
  2.4 本质矩阵  24-25
  2.5 单应矩阵  25-26
  2.6 本章小结  26-27
第3章摄像机标定方法  27-37
  3.1 传统的摄像机标定方法  27-32
    3.1.1 利用透视变换矩阵的标定方法  28
    3.1.2 Tsai 两步标定方法  28-31
    3.1.3 张氏标定方法  31-32
  3.2 摄像机自标定  32-36
    3.2.1 绝对二次曲线和绝对二次曲面  32-33
    3.2.2 基于Kruppa 方程的自标定  33-36
  3.3 本章小结  36-37
第4章图像特征点提取及匹配  37-55
  4.1 图像特征点的提取  37-41
    4.1.1 Harris 特征提取  37-38
    4.1.2 Sift 特征提取  38-41
  4.2 常用的匹配算法  41-43
    4.2.1 基于极线约束的匹配方法  41
    4.2.2 基于遗传算法的匹配方法  41-42
    4.2.3 灰度相关匹配算法  42-43
  4.3 本文所用的匹配算法  43-54
    4.3.1 改进的sift 匹配算法  43-45
    4.3.2 改进sift 的实验结果及分析  45-46
    4.3.3 二次匹配  46-49
    4.3.4 二次匹配的实验结果及分析  49-54
  4.4 本章小结  54-55
第5章三维重建系统实现  55-62
  5.1 三维重建算法  55-56
  5.2 重建系统实现  56-57
  5.3 实验结果及分析  57-61
  5.4 本章小结  61-62
第6章总结与展望  62-64
  6.1 本文所作的主要工作  62
  6.2 进一步的研究工作  62-64
参考文献  64-68
致谢  68-69
攻读硕士学位期间取得的科研成果  69

基于Kruppa方程的三维重建算法研究

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