三维自由曲线的立体匹配及重构方法

作     者：刘双印 

作者单位：电子科技大学 

学位级别：硕士

导师姓名：王振伟

授予年度：2018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：双目视觉 低纹理区域 图像分割 匹配与重构 

摘      要：目前,计算机视觉测量已经深入到人们实际的生产和生活中,比如:无人驾驶、缺陷检测、虚拟现实(VR)等,尤其在异形物体测量上具有优势。计算机视觉测量是指将计算机视觉技术应用在空间几何尺寸的测量,具有结构简单、非接触和处理相对方便等优点,因而得到广泛的应用。但是,该技术仍存在许多问题,比如:手动采集图像引起的采集效率低和图像清晰度低、低纹理表面物体测量的精度较差、三维重构的点云难以描述物体表面的特征且易受噪声影响等问题。围绕上述问题,本文主要工作如下:首先,针对手动采集图像引起的采集效率低和图像清晰度低等问题,提出了背景差分搜索的改进算法和完整性检测算法。该算法使得图像采集过程全自动化,保证了目标的边界清晰。同时,提出了前景区域作为评价窗口的聚焦算法,确保了评价函数的单峰性,保证了图像的清晰度。最后,建立了自动视觉测量系统。其次,针对低纹理表面物体测量的精度较差问题,提出了优化窗口匹配算法。在上一步解决了图像获取问题后,进行图像处理。首先,基于Tao的图像分割的立体匹配框架,采用均值漂移(Meanshift)图像分割方法对图像进行分割,其次,采用自适应权值的窗口匹配算法,获取初始匹配视差图,并结合优化窗口算法,获取更多的匹配点,最后,建立视差模型,计算并优化模型参数,根据建立好的模型获取稠密视差图。将本文算法与OpenCV库中主流的三种匹配方法进行了对比分析,给出了本文算法对低纹理区域匹配的效果。最后,针对三维重构的点云难以描述物体表面的特征且易受噪声影响问题,提出了由线及面的重构方法。该方法将物体表面分割成若干曲线,三维重构每一个曲线,进而重构整个曲面。该方法彻底解决了低纹理区域匹配问题,本文重点研究了三维空间曲线的立体匹配和重构。利用激光发射器在物体表面投影一段空间曲线,采用B样条插值拟合方法拟合曲线,并对该方法拟合效果进行了误差分析。分析表明该方法减少了误匹配点,提高了测量精度,并有效的描述了物体表面形状,重构精度的平均误差小于1mm。