基于多幅無序圖像的三維重建技術.pdf

1、三維重建是計算機視覺領域最熱門的研究方向之一，它是一門研究物體的冗余二維信息恢復物體在空間中的三維信息的技術。本課題的輸入可以是單個數(shù)碼相機多方位拍攝被重建物體獲得的多幅無序圖像，也可以是不同相機對被重建物體拍攝獲得的多幅無序圖像。射影幾何和攝像機成像原理是理論基礎，并且介紹了單應矩陣、本質(zhì)矩陣和基礎矩陣的概念、計算方法以及具體應用，其中的計算方法引出了4點算法、8點算法、直接線性變換技術、隨機采樣一致性定理、最小二乘法等特定算法，并且

2、分析了經(jīng)典的sift特征點提取算法以及相應的匹配算法。本文從以下幾個方面研究了基于多幅無序圖像的三維重建技術：
　　在特征點匹配方面，比較了傳統(tǒng)的線性掃描算法以及基于KD樹的BBF算法；在去除誤匹配方面，簡化了傳統(tǒng)的過程。傳統(tǒng)的算法流程是利用RANSAC求得一個中間模型，并用該模型作用于原始匹配集，其中的內(nèi)點作為保留點外點作為去除點，并在內(nèi)點上再次利用最小二乘法求得的模型作為最終的模型。本文的算法流程是利用RANSAC求得的內(nèi)點直

3、接作為保留點，也在保留點集上利用最小二乘法求得最終模型。在不影響最終匹配對、誤差和的前提下，提升了時間效率。
　　本文深入分析了多幅無序圖像特征點關聯(lián)算法，其利用pair、vector等數(shù)據(jù)結構，并配以廣度優(yōu)先搜索策略以及標記、防御式編程等思想，將多幅無序圖像關聯(lián)起來，該算法是多幅無序圖像三維重建技術不可缺少的步驟。
　　深入理解攝像機成像原理，有助于理解三維重建的過程，特別在攝像機矩陣恢復平移向量時本文提出了新方法。從公式