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基于多视图的图像三维重建算法研究

基于多视图的图像三维重建算法研究

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作者：潘飞扬河北工程大学

学位级别：硕士

多视图立体视觉(Multi-view stereo,MVS)是从已知相机参数的图像集合中恢复出物体的三维信息,是计算机视觉中最具挑战的任务之一。经过多年的发展,三维重建在医学、军事、工业等领域得到了广泛的应用。目前基于多视图的图像三维重建主... 详细信息

多视图立体视觉(Multi-view stereo,MVS)是从已知相机参数的图像集合中恢复出物体的三维信息,是计算机视觉中最具挑战的任务之一。经过多年的发展,三维重建在医学、军事、工业等领域得到了广泛的应用。目前基于多视图的图像三维重建主要研究方向是向着轻量化发展。早期研究都是通过3D卷积实现代价体构建,虽然结构简单但是需要消耗大量计算资源和时间,所以在不降低重建精度的情况下,如何减少计算资源的消耗成为研究的重点;同时模型泛化能力欠佳,如何提高模型的泛化能力,提高完整性也是研究的难点。针对上述问题,本文的主要研究内容如下:(1)为了降低计算消耗,本文提出了一种基于动态迭代代价体的多视图三维重建算法。本算法利用构建动态代价体的方式降低因采用复杂3D卷积而带来的计算消耗,通过对参考帧图像几何特征、深度特征和邻域帧图像映射特征进行融合来构建动态代价体。与其他工作相比,该动态代价体体量更小,因此可以将其输入到门控循环单元(Gate Recurrent Unit,GRU)中进行多轮迭代,优化深度图,提高重建精度;同时级联分层结构和多尺度特征提取,加快模型收敛速度。实验结果表明,采用动态代价体的方法可以在不影响精度的情况下,缩短计算时间,降低内存消耗。(2)为了提升模型的泛化能力,本文提出了一种基于数据增强的多视图区域匹配算法。在数据输入阶段,利用数据增强改变输入图像的亮度、对比度和色调,同时从图像中去除随机区域像素,模拟图像出现高亮和遮挡的情况,为后续网络模型训练时,提高模型鲁棒性奠定基础;在深度估计阶段,利用动态采样间隔的方法获取更多图像信息,同时利用邻域像素的特征信息,通过区域匹配算法构建代价体,从而完成深度值的最优估计,利用自适应传播和自适应评估模块代替传统的3D卷积,在减少内存消耗的同时,能够有效地提升重建的精度。通过对比实验,验证了该方法重建出的3D点云在DTU数据集上有更高的完整性,在Tanks&Temples数据集上进行泛化性能验证,表明该方法具有较强的泛化能力。

关键词：三维重建多视图立体视觉动态代价体数据增强

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