基于立体视觉的多视角三维重建系统的研究与设计

作     者：袁坤 

作者单位：吉林大学 

学位级别：硕士

导师姓名：王欣

授予年度：2014年

学科分类：08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 0802[工学-机械工程] 

主      题：计算机视觉 三维重建 立体视觉 运动建模 深度图融合 

摘      要：三维重建是计算机视觉研究领域的经典问题之一。本文以立体视觉理论为基础,同时引入了运动建模算法(SFM)和多视角深度图融合算法,实现了一个基于立体视觉的多视角三维重建系统。本文三维重建系统包括三个模块:基于立体视觉的深度图模块,基于运动建模的运动恢复模块和多视角深度图融合模块。基于立体视觉的深度图模块摄像机标定方面采用了张氏标定法,在立体校正方面采用了依赖摄像机外参数Bouguet算法,立体匹配方面则提出了一个改进的基于B-T匹配代价的局部立体匹配算法,并对实验结果进行了详细的对比分析,结果表明,本文改进的立体匹配算法在准确性方面有一定提升。基于SFM的运动恢复模块采用了基于优化引擎的SFM算法,并针对本文三维重建系统,做了一定优化改进,实验结果表明,优化改进的SFM算法恢复出了比较准确的运动矩阵,基本满足多视角深度图融合模块的应用需求。多视角深度图融合模块采用了基于可见性约束的深度图融合算法,算法对存在大量错误和冲突的深度图做了一系列依据可见性约束的一致性检测,最后将多个视角深度图融合为一体,重建出整体一致的全方位三维点云模型。最后的三维重建实验获得了准确性较高的实验结果,一定程度上表明了深度图融合算法的作用。本文的创新点主要有两方面,其一是提出了一个改进的基于B-T匹配代价的局部立体匹配算法,实验结果表明本文算法的准确性方面优于其他局部算法。其二是对原基于优化引擎的SFM算法进行了改进,使算法的准确性和效率得到了进一步提升。另外,本文三维重建系统采用了多视角深度图融合算法,该算法为三维重建的整体鲁棒性与一致性提供了保障,使重建效果更加完善。