基于雙目視覺的運動恢復(fù)結(jié)構(gòu).pdf

1、利用相機運動拍攝多幅不同視角下的圖像來恢復(fù)物體的結(jié)構(gòu)是基于圖像的三維重建的研究熱點。它的發(fā)展需要多個學(xué)科做支撐，包括計算機視覺、模式識別、圖像處理、計算機圖形學(xué)等。伴隨著其基礎(chǔ)理論的不斷發(fā)展，其在生活中的應(yīng)用越發(fā)廣泛，如虛擬現(xiàn)實、增強現(xiàn)實、醫(yī)學(xué)輔助診斷、機器人視覺導(dǎo)航等。
　　針對多視角圖像的目標結(jié)構(gòu)恢復(fù)，本文以運動恢復(fù)結(jié)構(gòu)算法(Structure From Motion，SFM)為基礎(chǔ)，引入了雙目視覺，對基于多幅圖像的點云重建（

2、即目標結(jié)構(gòu)恢復(fù)）展開了研究，主要研究內(nèi)容如下：
　　(1)介紹了雙目相機標定中的單個相機標定、雙目標定和立體校正并實現(xiàn)了雙目相機的標定，然后對運動恢復(fù)結(jié)構(gòu)算法的算法流程進行了詳細的闡述。
　　(2)研究了基于雙目圖像序列的運動恢復(fù)結(jié)構(gòu)算法。根據(jù)運動恢復(fù)結(jié)構(gòu)算法中的二視圖點云生成理論和基于對極限制的多視角點云融合理論，分別重構(gòu)出左右圖像序列對應(yīng)的三維點云。然后，基于運動恢復(fù)結(jié)構(gòu)算法中的融合部分重建點云和雙目圖像對的像素行對準特

3、性，將左右點云融合成一個點云，即目標的最終結(jié)構(gòu)。最后通過實驗驗證了本章算法的可行性。
　　(3)提出了基于雙目視覺的增量運動恢復(fù)結(jié)構(gòu)算法。首先，基于雙目視覺的視差計算理論獲得每個視角下雙目圖像的三維點云；然后，基于運動恢復(fù)結(jié)構(gòu)的融合部分重建點云理論，提取相鄰視角三維點云的公共匹配點云，估計出新視角的雙目相機姿態(tài)，并通過估計的雙目相機姿態(tài)實現(xiàn)了雙目點云的增量融合；最后，根據(jù)雙目相機之間的固定位置關(guān)系，采用改進的雙目光束法平差算法優(yōu)化