基于噪聲估計(jì)的多視圖三維重建技術(shù)研究.pdf

1、隨著影視動(dòng)畫、虛擬現(xiàn)實(shí)，文物遺產(chǎn)保護(hù)等領(lǐng)域日益上升的三維模型的需求，從多幅圖像中進(jìn)行三維模型恢復(fù)的技術(shù)得到越來越多的關(guān)注。相比于傳統(tǒng)激光掃描三維建模技術(shù)，采用多視圖的三維重建方法具有降低設(shè)備要求、控制成本等特點(diǎn)。但在多視圖的三維重建中，圖像二維數(shù)據(jù)與三維模型空間坐標(biāo)的映射以及數(shù)據(jù)圖像數(shù)據(jù)遭受噪聲和外點(diǎn)的干擾等特性，使得重建過程中面臨諸多挑戰(zhàn)。
　　針對(duì)多角度視圖特征，提出了基于噪聲估計(jì)的多視圖三維模型重建方案，可劃分為四個(gè)部分：圖

2、像特征點(diǎn)提取，特征點(diǎn)匹配，稀疏重建，稠密重建。具體地，首先對(duì)輸入的多幅圖像利用Surf算法進(jìn)行特征點(diǎn)的提取，進(jìn)一步對(duì)生成的特征點(diǎn)采用KD樹存儲(chǔ)；接著使用最小生成樹的特征點(diǎn)匹配方法生成特征點(diǎn)軌跡，由于得到的特征點(diǎn)軌跡中可能包含錯(cuò)誤的匹配，采用殘差一致性噪聲估計(jì)的方法精確的剔除特征軌跡中錯(cuò)誤匹配點(diǎn)，并對(duì)特征軌跡中正確的匹配點(diǎn)進(jìn)行三角化和集束調(diào)整求解出相機(jī)參數(shù)及稀疏的三維點(diǎn)云；最后以重建出的稀疏三維點(diǎn)為種子節(jié)點(diǎn)，采用片擴(kuò)展方法進(jìn)行稠密重建得到

3、完整的三維模型。
　　與傳統(tǒng)的多視圖特征點(diǎn)匹配及稀疏三維重建算法進(jìn)行對(duì)比，對(duì)改進(jìn)的算法進(jìn)行驗(yàn)證。采用最小生成樹多視圖特征匹配算法和傳統(tǒng)的匹配算法進(jìn)行四個(gè)指標(biāo)實(shí)驗(yàn)對(duì)比，四個(gè)試驗(yàn)指標(biāo)為需圖像對(duì)數(shù)量、成功匹配圖像對(duì)占的總比值、成功提取特征軌跡數(shù)量、多視圖匹配所需要時(shí)間。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示改進(jìn)算法的時(shí)間效率是傳統(tǒng)算法的1/5。采用改進(jìn)的殘差一致噪聲估計(jì)方法對(duì)生成特征軌跡中外點(diǎn)進(jìn)行剔除，并采用集束調(diào)整方法進(jìn)行稀疏重建。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示采用外點(diǎn)提出的方