基于双目视觉的三维重建
双目视觉三维重建技术方法
双目视觉三维重建技术方法双目视觉三维重建技术可有趣啦。
双目视觉呢，就好比我们的两只眼睛看东西一样。
它主要是利用两个摄像机从不同的角度去拍摄同一个场景。
这两个摄像机的位置就像我们的两只眼睛，有一定的间距哦。
那它是怎么实现三维重建的呢？其中一个关键的部分就是特征提取。
就像是在一幅画里找到那些特别的标记点。
比如说在一幅风景图里，那些独特的石头轮廓、树的形状特别的部分，这些就可以被当作特征点。
从两个摄像机拍摄的图像里找到对应的特征点，这就像玩一个找相同但是又有点不同的游戏呢。
接下来就是计算视差啦。
视差这个词听起来有点高大上，其实简单理解就是因为两个摄像机位置不同，同一个特征点在两张图像里的位置有差异。
这个差异就包含着很重要的信息。
通过这个视差，我们就能大概知道这个特征点离我们有多远。
就好像我们的眼睛看东西，近的东西在两只眼睛里的位置差异大，远的东西位置差异小。
然后呢，根据这些视差信息和摄像机的一些参数，像是焦距啊之类的，就可以计算出这个点在三维空间里的坐标啦。
这就像是把平面的东西，一下子变得立体起来。
在实际应用里，双目视觉三维重建技术用处可大啦。
在机器人领域，机器人可以通过这个技术更好地感知周围的环境，就像给机器人装上了一双智能的眼睛。
它能知道前面有什么东西，是障碍物还是它要寻找的目标，还能知道这些东西离自己有多远，这样机器人就能更灵活地行动啦。
在虚拟现实和增强现实方面，也离不开它。
可以让虚拟的东西更好地和现实场景融合，让我们感觉那些虚拟的物体就像是真实存在于我们周围的环境里一样。
不过呢，双目视觉三维重建技术也有它的小烦恼。
比如说在光线不好的情况下，提取特征点就会变得困难，就像我们在黑暗里看东西看不太清那些特别的地方一样。
还有，如果两个摄像机的标定不准确，就像我们的两只眼睛看东西不协调了，那计算出来的三维信息可能就会有偏差呢。
但是随着技术的不断发展，这些小问题也在慢慢地被解决啦。
基于深度学习的双目视觉三维重建
中文摘要中文摘要随着工业自动化的高速发展，机器人等智能设备在工业生产中的应用日渐广泛。
对周边环境的感知是设备智能化的一项重要研究内容，目前，获取周边三维环境信息的主要技术途径以激光雷达和双目相机为主，与超声波传感器、激光雷达相比，双目相机具有获取信息丰富，价格低廉，精度高的特点，通常应用于实时测距、三维形貌恢复、缺陷诊断等领域。
智能设备在实际作业时，对周围的三维环境进行精确的三维重建有助于实际作业的安全有效进行，本文基于深度学习算法，对双目视觉系统的三维重建进行研究。
本文的主要研究内容有：(1)研究了当前摄像头标定的主流方法，对其具体算法实现进行了分析，通过对双目相机进行标定得到相机的内参数和外参数，基于相机的内外参数实现图像矫正、三维重建工作。
(2)对相机的成像和畸变原理进行分析和研究，对采集图像进行滤波、自适应伽马变换与去畸变处理，提高双目相机采集图像的质量。
(3)对双目视觉中最关键的算法——立体匹配算法进行研究，为了解决传统立体匹配算法匹配精度较低，误匹配区域较大的问题，本文基于深度学习算法，利用2D卷积神经网络对双目相机获取的左、右图进行匹配代价提取，并利用3D卷积神经网络对聚合后的匹配代价进行特征总结和匹配差异学习。
将立体匹配问题转化为一个有监督的机器学习问题，在KIIT2015数据集上训练一个端到端的神经网络模型，该卷积神经网络直接使用双目相机获取的左右两图作输入，直接输出预测的视差图。
(4)通过相机内外参数及立体匹配视差图得到周围环境的三维点云信息，并通过阈值分割算法提取特定工作范围内的稠密点云数据。
(5)搭建了综合实验平台，与其它算法的立体匹配效果进行对比，并对比标准雷达测距数据计算本文算法的精确度，验证了本文算法的有效性。
关键词：双目视觉；立体匹配；深度学习；三维重建I基于深度学习的双目视觉三维重建IIABSTRACTABSTRACTWith the rapid development of industrial automation,smart devices such as robots are increasingly used in industrial production.Perception of the surrounding environment is an important research content of device intelligence.At present,we mainly obtain three-dimensional information of the surrounding environment through lidar and binocular pared with ultrasonic sensors and lidar,binocular cameras obtain It is more abundant,the price is lower,and the accuracy is higher.It is usually used in real-time ranging, three-dimensional shape restoration,defect diagnosis and other fields.During the actual operation of the smart device,accurate3D reconstruction of the surrounding3D environment is helpful for the safe and effective operation of the actual operation.Based on the deep learning algorithm,this paper studies the3D reconstruction of the binocular vision system. The main research contents of this article are:(1)This paper studies the current mainstream camera calibration methods,analyzes its specific algorithm implementation,obtains the camera's internal and external parameters by calibrating the binocular camera,and implements image correction and3D reconstruction based on the camera's internal and external parameters.(2)This paper analyzes and studies the imaging and distortion principles of the camera, and filters,adaptive gamma transforms,and distorts the collected images to improve the quality of the images captured by the binocular camera.(3)This paper studies the most critical algorithm in binocular vision-stereo matching algorithm.In order to solve the problems of low matching accuracy and large mismatching area of traditional stereo matching algorithms,this paper uses a2D convolution neural network to extract the matching cost of the left and right images obtained by the binocular camera based on deep learning algorithms,and uses3D The product neural network performs feature summarization and matching difference learning on the aggregated matching costs. Turn the stereo matching problem into a supervised machine learning problem.Train an end-to-end neural network model on the KIIT2015dataset.The convolutional neural network directly uses the left and right images obtained by the binocular camera as input,and directly output the predicted Disparity map.(4)Obtain the three-dimensional point cloud information of the surrounding environmentIII基于深度学习的双目视觉三维重建through the internal and external parameters of the camera and the stereo matching disparity map,and extract the dense point cloud data within a specific working range through the threshold segmentation algorithm.(5)A comprehensive experimental platform was built to compare the stereo matching effect with other algorithms,and to compare the accuracy of the algorithm in this paper with standard radar ranging data to verify the effectiveness of the algorithm in this paper.Key words:Binocular vision;stereo matching;deep learning;3D reconstructionIV目录目录第一章绪论 (1)1.1课题的研究背景及意义 (1)1.2国内外研究现状 (1)1.3论文主要内容及工作 (5)第二章相机标定及图像预处理 (7)2.1单目相机数学模型 (7)2.2双目相机数学模型 (9)2.3双目相机的标定 (11)2.3.1张正友标定法 (11)2.3.2立体标定 (13)2.3.2畸变参数估计 (14)2.4双目极线矫正 (15)2.5图像预处理 (17)2.5.1图像去噪 (18)2.5.1伽马变换 (18)2.6本章小结 (20)第三章基于深度学习的立体匹配 (21)3.1传统立体匹配算法的基本理论 (21)3.2基于深度学习的立体匹配发展 (23)3.2.1深度学习的基本原理 (23)3.2.2mc-cnn与GC-net (27)3.3基于W-net的立体匹配 (29)3.3.1残差结构与通道注意模块介绍 (29)3.3.2W-ne2D模块(2D卷积网络部分) (31)3.3.3Cost Value模块(代价聚合部分) (33)3.3.4W-net3D模块(3D卷积网络部分) (34)3.3.5Prob模块(视差预测部分) (36)3.3.6数据集的选择 (37)3.3.7损失函数的选择 (37)V基于深度学习的双目视觉三维重建3.3.8权值初始化及优化算法 (38)3.3.9网络结构说明 (39)3.4本章小结 (40)第四章基于视差图的三维重建 (41)4.1整体视差图的三维点云 (41)4.2视差图处理 (44)4.3点云滤波处理 (47)4.4本章小结 (48)第五章基于双目相机的三维点云重建算法与平台的实现 (49)5.1Pytorch、Opencv、Qt简介 (49)5.2平台开发环境 (49)5.3算法流程与实验结果分析 (50)5.4本章小结 (58)第六章总结与展望 (59)参考文献 (61)致谢 (65)附录 (67)VI第一章绪论第一章绪论1.1课题的研究背景及意义计算机视觉的任务是赋予计算机“自然视觉”的能力，使计算机对输入的图像(视频)进行处理，实现对图像中内容的表达和理解。
基于双目立体视觉的三维重构研究
基于双目立体视觉的三维重构研究一、本文概述随着科技的不断发展，三维重构技术在许多领域，如机器人导航、自动驾驶、虚拟现实、增强现实、医疗诊断以及工业检测等，都发挥着越来越重要的作用。
在众多三维重构技术中，基于双目立体视觉的三维重构方法因其设备简单、成本低廉、实时性强等特点而备受关注。
本文旨在探讨基于双目立体视觉的三维重构技术的研究现状、基本原理、关键技术和应用前景，以期对这一领域的研究者和实践者提供有益的参考和启示。
本文将首先介绍双目立体视觉三维重构的基本原理，包括双目视觉的成像模型、立体匹配算法以及三维坐标计算等。
接着，将详细分析当前双目立体视觉三维重构技术中的关键问题，如视差计算、图像预处理、遮挡和纹理映射等，并探讨相应的解决方法和技术。
本文还将对双目立体视觉三维重构技术在不同领域的应用案例进行介绍，分析其优势和局限性，并展望未来的发展趋势和应用前景。
通过本文的研究，我们希望能够为基于双目立体视觉的三维重构技术的发展提供新的思路和方法，推动这一领域的技术进步和应用发展。
我们也希望本文能够为相关领域的学者和工程师提供有益的参考和借鉴，共同推动三维重构技术的发展和应用。
二、双目立体视觉原理双目立体视觉是人类和许多动物天生具备的一种空间感知能力，通过两只眼睛从稍微不同的角度观察物体，然后大脑综合这两个不同的视觉信号，形成立体视觉。
这种视觉原理为三维重构提供了重要的理论基础。
在双目立体视觉系统中，两个相机（模拟双眼）从不同的位置观察同一物体，得到两幅具有视差的图像。
视差是指同一物体在左右两幅图像中的像素坐标之差。
视差的大小取决于相机的基线距离（两个相机光心之间的距离）和物体到相机的距离。
物体距离相机越近，视差越大；物体距离相机越远，视差越小。
为了从这两幅图像中恢复物体的三维形状，我们需要利用三角测量的方法。
在三角测量中，我们知道相机的内外参数（包括相机的内参矩阵、畸变系数、旋转矩阵和平移向量等），通过匹配两幅图像中的同名点（即同一物体在两个图像中的像素坐标），可以计算出这些点在世界坐标系中的三维坐标。
基于双目视觉的智能驾驶三维场景的重建技术研究
基于双目视觉的智能驾驶三维场景的重建技术研究摘要三维重建作为计算机视觉技术中的一个重要分支，其研究一直处于火热状态，如今已在工业测量、影视娱乐、医疗科技以及文物重建等各方面得到广泛应用。
本文则主要对智能驾驶领域的双目视觉三维场景重建技术进行研究。
首先对针孔相机以及双目相机的成像原理进行讲解，介绍相机畸变产生及图像校正原理。
然后搭建双目相机三维重建系统，选取张正友标定法对相机进行标定，获取所需相机内外参数并对相机采集到的图片进行校正。
校正完成后通过立体匹配算法对图像进一步处理，获取视差图，再通过重投影矩阵由视差图计算出三维点坐标并重建三维点云模型。
最后对实验结果进行分析，总结实验结果及存在的不足。
关键词：双目视觉；相机标定；立体匹配；三维重建Research on 3D Reconstruction of Intelligent DrivingBased on Binocular VisionAbstractAs an important branch of computer vision technology, three-dimensional reconstruction has been in a hot state. Now it has been widely used in industrial measurement, studio entertainment, medical technology and cultural relic reconstruction. This paper mainly studies the 3D reconstruction technology based on binocular vision in the field of intelligent driving.Firstly, the paper explains the image-forming principle of pinhole camera and binocular camera, and introduces the generation of camera distortion and the principle of image correction. Secondly, a binocular camera 3D reconstruction system is built. Zhang Zhengyou calibration method is selected to calibrate the camera, required camera internal and external parameters are obtained and images collected by the camera are corrected. After the correction, stereo matching algorithm is used to further process the image to obtain the parallax map. 3D point coordinates is calculated via parallax map through the reprojection matrix and 3D point cloud model is reconstructed. Finally, the experimental results are analyzed, and the results and shortcomings are summarized.Keywords：Binocular Vision；Camera Calibration；Stereo Matching；3D Reconstruction目录第1章绪论............................................................................................. 错误!未定义书签。
基于双目视觉的三维重建
表面几何重建
点云模型
可见外壳
纹
理
映 射
三维模型
2.1摄像机标定
2.1.1定义与几何意义 (1)定义：从摄像机获取的图像信息出发，计算三维空间中物体的几何 信息，并由此重建和识别物体，而空间物体表面某点的三维几何位置与 其在图像中对应点之间的相互关系是由摄像机成像的几何模型决定的， 这些几何模型参数就是摄像机参数。在大多数条件下，这些参数必须通 过实验与计算才能得到，这个过程被称为摄像机定标(或称为标定)。
用旋转矩阵R与平移矩阵t来描述。因此，空间中某一点P在世界坐标系与
摄像机坐标系下的齐次坐标如果分别是 在如下(关X系c ,Y：c , Zc )T
(与X ,Y , Z )T ，于是存
(5)几何意义
由以上推导的公式
u 1/ dx
v
0
1 0
0 1/ dy
0
u0 x
v0
y
1 1
xu f
我们可以计算出模型上的每一个三维点在各幅图像上所对应的象素。 经过一些处理（面片可见性判断、加权平均），就获得了所有三维模
型在纹理图上对应的纹理信息，也就台成了模型的最终纹理图像。在进行 绘制的时候只需通过新合成的纹理图对模型进行映射，就能正确的显示出 三维重建的最终结果。
纹理映射最终结果展示：
3、三维重建效果及应用
2.1.2摄像机标定方法
由2.1.1中的推导，有图像像素坐标系
M
和世界坐标系的关系:
zc
u v 1
P
xw
yw
zw
1
从公式上看，若求矩阵P，则应同时知
M1 M2
道空间中若干M点的坐标以及图像上对应点M1、M2
的坐标。
《双目立体视觉三维重建的立体匹配算法研究》范文
《双目立体视觉三维重建的立体匹配算法研究》篇一一、引言双目立体视觉作为计算机视觉领域中的一种重要技术，通过模拟人眼视觉系统的双目原理，获取物体的深度信息并实现三维重建。
其中，立体匹配算法作为双目立体视觉的核心技术之一，其性能直接决定了三维重建的精度和效果。
本文将重点研究双目立体视觉中的立体匹配算法，并对其原理、方法和优化进行详细分析。
二、双目立体视觉基本原理双目立体视觉基于视差原理，通过两个或多个摄像头从不同角度获取同一场景的图像信息，再通过计算图像间的视差来获取物体的深度信息。
双目立体视觉系统主要由摄像头、图像获取、预处理、特征提取、立体匹配和三维重建等部分组成。
其中，立体匹配是整个系统中最关键的一环。
三、立体匹配算法概述立体匹配算法是双目立体视觉中用于计算左右图像间对应点（即视差）的算法。
它通过在左右图像中寻找相同的特征点或像素点，从而得到视差信息，进而实现三维重建。
目前，常见的立体匹配算法包括基于区域的匹配算法、基于特征的匹配算法和基于相位的匹配算法等。
四、常见立体匹配算法分析1. 基于区域的匹配算法：该类算法通过计算左右图像中一定区域内的像素相似度来确定视差。
其优点是简单易行，但容易受到光照变化、噪声等因素的影响，导致匹配精度不高。
2. 基于特征的匹配算法：该类算法先提取图像中的特征（如边缘、角点等），再在左右图像中寻找相应的特征进行匹配。
该方法提高了匹配的准确性和效率，但对特征的提取和匹配方法要求较高。
3. 基于相位的匹配算法：该类算法利用相位信息进行匹配，具有较高的精度和抗干扰能力。
但计算复杂度较高，对硬件要求较高。
五、本文研究重点：基于深度学习的立体匹配算法随着深度学习技术的发展，基于深度学习的立体匹配算法成为了研究热点。
该方法通过训练神经网络来学习图像间的映射关系，从而实现精确的立体匹配。
本文重点研究了基于卷积神经网络的立体匹配算法，包括网络结构的设计、损失函数的选择和训练方法的优化等方面。
《基于双目视觉的立体匹配算法研究及应用》范文
《基于双目视觉的立体匹配算法研究及应用》篇一一、引言随着计算机视觉技术的飞速发展，双目视觉立体匹配算法在三维重建、机器人导航、自动驾驶等领域得到了广泛应用。
本文旨在研究基于双目视觉的立体匹配算法，探讨其原理、方法及实际应用，以期为相关领域的研究提供参考。
二、双目视觉立体匹配算法原理双目视觉立体匹配算法是通过模拟人类双眼视觉原理，利用两个相机从不同角度获取场景的图像信息，通过计算两幅图像间的视差，从而恢复出场景的三维信息。
立体匹配是双目视觉的核心问题，其基本原理包括特征提取、特征匹配、视差计算等步骤。
1. 特征提取：在两幅图像中提取出具有代表性的特征点，如角点、边缘点等。
这些特征点将用于后续的匹配过程。
2. 特征匹配：利用一定的匹配算法，如基于区域的匹配、基于特征的匹配等，在两幅图像中寻找对应的特征点。
3. 视差计算：根据匹配得到的特征点，计算视差图。
视差图反映了场景中各点在两幅图像中的相对位移，从而可以恢复出场景的三维信息。
三、立体匹配算法研究针对双目视觉立体匹配算法，本文重点研究了以下几种方法：1. 基于区域的匹配算法：该类算法通过计算两幅图像中对应区域的相似性来寻找匹配点。
常见的区域匹配算法包括块匹配、窗口匹配等。
2. 基于特征的匹配算法：该类算法通过提取图像中的特征点，如角点、边缘点等，进行特征匹配。
常见的特征匹配算法包括SIFT、SURF等。
3. 视差计算优化方法：为了提高视差计算的精度和效率，研究者们提出了多种优化方法，如引入先验知识、利用多尺度信息、采用半全局匹配算法等。
四、立体匹配算法应用双目视觉立体匹配算法在多个领域得到了广泛应用，如三维重建、机器人导航、自动驾驶等。
本文将重点介绍其在以下两个领域的应用：1. 三维重建：通过双目视觉立体匹配算法，可以恢复出场景的三维信息，从而实现三维重建。
三维重建技术在游戏开发、虚拟现实、医疗影像处理等领域具有广泛应用。
2. 自动驾驶：双目视觉立体匹配算法可以用于自动驾驶系统的环境感知。
《双目立体视觉三维重建的立体匹配算法研究》
《双目立体视觉三维重建的立体匹配算法研究》篇一一、引言双目立体视觉技术是计算机视觉领域中的一项重要技术，它通过模拟人类双眼的视觉系统，利用两个相机从不同角度获取同一场景的图像信息，再通过一系列的图像处理技术，实现三维重建。
其中，立体匹配算法是双目立体视觉三维重建的关键技术之一。
本文将重点研究双目立体视觉三维重建中的立体匹配算法，并分析其原理、方法和存在的问题及解决方法。
二、立体匹配算法的基本原理和常用方法1. 立体匹配算法的基本原理立体匹配算法是利用双目相机获取的左右两幅图像中的视差信息，通过匹配算法找出同一场景在不同视角下的对应点，进而实现三维重建。
其基本原理包括四个步骤：图像预处理、特征提取、立体匹配和三维重建。
2. 常用立体匹配算法（1）基于区域的立体匹配算法：该算法通过计算左右图像中每个像素点周围的区域相似度来确定视差值。
其优点是精度高，但计算量大，实时性较差。
（2）基于特征的立体匹配算法：该算法先提取左右图像中的特征点，再通过特征匹配来计算视差值。
其优点是计算量小，实时性好，但需要较好的特征提取算法。
（3）基于相位的立体匹配算法：该算法利用相位信息来计算视差值，具有较高的精度和稳定性。
但其对噪声敏感，且计算量较大。
三、存在的问题及解决方法1. 匹配精度问题：由于光照、遮挡、透视畸变等因素的影响，立体匹配算法的精度会受到影响。
为了提高匹配精度，可以采用多尺度、多特征融合的方法，提高特征提取的准确性和鲁棒性。
2. 实时性问题：在实际应用中，要求立体匹配算法具有较高的实时性。
为了解决这一问题，可以采用优化算法、硬件加速等方法来降低计算量，提高运算速度。
3. 视差图问题：视差图是立体匹配算法的重要输出结果之一。
视差图的质量直接影响着三维重建的精度和效果。
为了提高视差图的质量，可以采用多约束条件下的优化算法、后处理等方法来优化视差图。
四、研究进展与展望近年来，随着计算机视觉技术的不断发展，双目立体视觉三维重建技术也取得了较大的进展。
基于双目线结构光的三维重建及其关键技术研究
基于双目线结构光的三维重建及其关键技术研究基于双目线结构光的三维重建是一种常见的三维重建方法，在计算机视觉和图像处理领域有广泛应用。
本文将探讨双目线结构光三维重建的基本原理和关键技术。
一、基本原理双目线结构光的三维重建基于以下原理：通过投射具有特定空间编码的光线，利用摄像机捕捉图像，并对图像进行处理和分析，可以推断出场景中物体的三维形状和深度信息。
二、关键技术1. 双目成像双目成像是双目线结构光重建的基础。
通过使用两个物理上分开的相机，可以获取场景的不同视角，从而获得更多的信息，提高重建的精度和稳定性。
2. 线结构光投影线结构光投影是双目线结构光重建的核心技术。
通过投射特定编码的结构光，可以在场景中形成一系列光条或光带，从而在摄像机中产生对应的图像。
这样，可以通过分析图像中结构光的失真或形状变化，来推断物体表面的深度信息。
3. 结构光编码结构光编码是双目线结构光重建的重要组成部分。
通过在结构光中引入编码，可以增加光条或光带的区分度，从而提高重建的精度。
常见的编码方法包括灰度编码、正弦编码、校正编码等。
4. 影像获取与处理双目线结构光重建需要获取并处理图像数据。
影像获取涉及到摄像机的标定、同步和触发等技术，以确保双目系统的准确性和稳定性。
影像处理包括去噪、校准、纹理映射等步骤，以提取出有效的结构光信息，并进行后续的三维重建处理。
5. 三维重建算法三维重建算法是双目线结构光重建的核心内容。
常见的算法包括三角测量、立体匹配、点云拼接等。
这些算法通过分析不同视角的结构光图像，通过匹配和计算来推断物体的三维形状和深度信息。
6. 点云处理与可视化三维重建通常最终呈现为点云模型。
点云处理涉及到点云滤波、配准、分割等技术，以去除噪声、合并重叠点云、提取物体表面等。
点云可视化则将点云数据以直观的形式呈现，便于人们观察和理解。
综上所述，基于双目线结构光的三维重建是一种常见的三维重建方法。
它利用投射特定编码的结构光，结合双目成像和影像处理技术，通过分析图像中的结构光信息，推断物体的三维形状和深度信息。
双目视觉的目标三维重建matlab
双目视觉的目标三维重建matlab
双目视觉的目标三维重建是一个复杂的过程，它涉及到许多步骤，包括相机标定、立体匹配、深度估计和三维重建。
以下是一个简化的双目视觉的目标三维重建的Matlab实现步骤：
1. 相机标定：首先，我们需要知道相机的内部参数（例如焦距和主点坐标）和外部参数（例如旋转矩阵和平移向量）。
这些参数通常通过标定过程获得。
在Matlab中，可以使用`calibrateCamera`函数进行相机标定。
2. 立体匹配：立体匹配是确定左右两幅图像中对应像素点的过程。
这可以通过使用诸如SGBM（Semi-Global Block Matching）等算法来完成。
在Matlab中，可以使用`stereoMatch`函数进行立体匹配。
3. 深度估计：一旦我们有了立体匹配的结果，就可以估计像素点的深度。
深度通常由视差和相机参数计算得出。
在Matlab中，可以使用
`depthFromDisparity`函数根据立体匹配结果计算深度。
4. 三维重建：最后，我们可以使用深度信息将像素点转换到三维空间中，从而得到目标的三维模型。
这通常涉及到一些几何变换和插值操作。
在Matlab中，可以使用`projective2DCoordinates`函数将像素坐标转换为三维空间中的坐标。
以上步骤只是一个基本的流程，实际应用中可能需要进行更复杂的处理，例如处理遮挡、噪声、光照变化等问题。
注意：以上步骤可能需要根据实际项目需求进行调整和优化，并且需要具备一定的计算机视觉和Matlab编程基础才能理解和实现。
基于双目视觉的三维重建研究
基于双目视觉的三维重建研究随着计算机技术的不断进步和应用场景的不断拓展，三维重建技术已经被广泛应用于人工智能、虚拟现实、数字娱乐等多个领域中。
其中，基于双目视觉的三维重建技术得到越来越多的关注和研究。
本篇文章将深入探讨基于双目视觉的三维重建技术的研究现状、原理及其应用前景。
一、双目视觉的三维重建技术研究现状双目视觉技术是一种利用两个视点（即照相机）同时拍摄现实世界的图像，并通过计算机算法将两幅图像的信息融合，从而对所观测的现实世界进行三维重建的技术。
随着照相机传感器的不断提升，双目视觉技术已经成为了目前最为流行和成熟的三维重建技术之一。
目前，双目视觉的三维重建技术已经广泛应用于计算机图形学、机器人技术、虚拟现实技术、智能交通系统等多个领域中。
例如，在机器人技术领域，双目视觉的三维重建技术可以为机器人提供更精准的定位和避障能力。
在虚拟现实技术领域，双目视觉的三维重建技术可以为用户带来更逼真的虚拟体验。
在智能交通系统领域，双目视觉的三维重建技术可以为车辆提供更精准的自动驾驶技术。
二、基于双目视觉的三维重建技术原理基于双目视觉的三维重建技术原理主要分为两个方面：照相机校准和视差计算。
首先，对双目照相机进行校准。
给定两个彩色照相机，分别将它们放在不同的位置上，同时对同一场景进行拍摄。
由于两个照相机的物理参数可能存在微小的差异，因此需要对两个照相机进行校准，包括：估计两个摄像机的内部参数（比如焦距、像素间距、畸变参数等）和外部参数（摄像机之间的距离、角度、位置等）。
接下来，通过视差计算方法以得到三维重建图像。
视差是指双目照相机拍摄到同一场景时，由于视点位置不同而引起的像素位移。
它与物体距离的关系可以通过三角形相似关系得到。
通常情况下，可以采取区块匹配方法对两幅图像进行匹配，得到每个像素点的视差值。
然后，将视差值与照相机参数进行联合优化，得到最终的三维重建图像。
三、基于双目视觉的三维重建技术的应用前景基于双目视觉的三维重建技术已经被广泛应用于人工智能、虚拟现实、数字娱乐等多个领域中。
《双目立体视觉三维重建的立体匹配算法研究》
《双目立体视觉三维重建的立体匹配算法研究》篇一一、引言随着计算机视觉技术的飞速发展，双目立体视觉技术作为三维重建领域的重要手段，得到了广泛关注。
双目立体视觉技术通过模拟人类双眼的视觉系统，利用两个相机从不同角度获取物体图像，并利用立体匹配算法对这些图像进行匹配，从而实现对物体三维信息的重建。
本文将重点研究双目立体视觉三维重建中的立体匹配算法。
二、双目立体视觉系统概述双目立体视觉系统主要由两个相机、图像采集设备、图像处理单元等部分组成。
两个相机从不同角度拍摄同一场景，获得两幅具有视差的图像。
通过分析这两幅图像中的像素对应关系，可以恢复出物体的三维空间信息。
三、立体匹配算法研究立体匹配是双目立体视觉三维重建的核心步骤，其目的是在两个视图的像素之间找到对应关系。
本文将重点介绍几种常见的立体匹配算法。
1. 基于区域的立体匹配算法基于区域的立体匹配算法通过比较两个视图中对应区域的像素相似度来寻找匹配点。
该算法简单易行，但容易受到光照、遮挡等因素的影响。
为了提高匹配精度，可以引入多尺度、多方向的信息，以及采用动态规划、图割等优化方法。
2. 基于特征的立体匹配算法基于特征的立体匹配算法首先提取两个视图中的特征点，然后根据特征点的对应关系进行匹配。
该算法对光照、遮挡等因素的鲁棒性较好，且可以处理复杂的场景。
特征提取的方法包括SIFT、SURF等算法，而特征匹配则可以采用暴力匹配、FLANN 匹配等方法。
3. 基于相位的立体匹配算法基于相位的立体匹配算法利用相位信息来进行匹配。
该算法对噪声和光照变化具有较强的鲁棒性，且能够提供亚像素级的精度。
然而，该算法的计算量较大，需要采用优化算法来提高计算效率。
四、立体匹配算法的优化与改进为了提高立体匹配的精度和效率，本文提出了以下几种优化与改进方法：1. 引入深度学习技术：利用深度学习模型提取更加鲁棒的特征，提高匹配精度。
2. 结合全局与局部信息：在匹配过程中同时考虑全局和局部的像素信息，提高匹配的稳定性和精度。
基于双目立体视觉三维重建系统的制作流程
基于双目立体视觉三维重建系统的制作流程
一、实验目的
本次实验主要是通过使用双目立体视觉系统来建立三维重建系统。
当我们了解了双目立体视觉系统的原理之后，可以更好的利用其进行三维重建系统的制作。
通过该实验，学生可以更深入地了解双目立体视觉系统的原理及其在建立三维重建系统中的应用。
二、实验准备
1.电脑：主机配置要求高，硬件及驱动程序均应符合实验要求，具备良好的网络连接能力；
2.双目立体视觉相机：两台具有相同性能的高分辨率RGB相机，可以同步采集图像；
3. 软件：基于Matlab的双目立体视觉处理软件，用于处理相机捕获的图像；
4.激光雷达：专门配备距离测量仪，可以精确测量距离；
5.标定用器材：提供标定用器材，如激光雷达、GPS、重力仪等。
三、实验过程
1、准备过程：
（1）准备主机，检查双目立体视觉系统的硬件及驱动程序的完整性以及良好的网络连接能力。
（2）根据要求调整双目立体视觉相机的焦距以及调整它们的焦平面位置，以便于正确获得立体视觉信息。
（3）安装立体视觉处理软件，以进行图像处理及深度估计。
（4）为双目立体视觉系统设置标定单元。
《基于双目视觉的立体匹配算法研究及应用》范文
《基于双目视觉的立体匹配算法研究及应用》篇一一、引言随着计算机视觉技术的快速发展，双目视觉立体匹配算法已成为三维重建、机器人导航和自主驾驶等领域的核心技术。
双目视觉系统通过模拟人类双眼的视觉过程，获取物体在不同视角下的图像信息，并利用立体匹配算法实现三维场景的重建。
本文旨在研究基于双目视觉的立体匹配算法，并探讨其在实际应用中的价值。
二、双目视觉系统概述双目视觉系统主要由两个相机组成，分别模拟人眼的左眼和右眼。
通过获取同一场景在不同视角下的两幅图像，双目视觉系统可以估计出场景中物体的三维结构和空间位置。
双目视觉系统的核心在于立体匹配算法，其任务是在两幅图像中寻找对应点，从而计算出视差图，进而实现三维重建。
三、立体匹配算法研究立体匹配算法是双目视觉系统的关键技术，其性能直接影响到三维重建的精度和效率。
目前，常见的立体匹配算法包括基于区域、基于特征和基于相位的方法。
本文将重点研究基于特征的立体匹配算法。
1. 基于特征的立体匹配算法原理基于特征的立体匹配算法首先在两幅图像中提取特征点，如角点、边缘点等。
然后，通过计算特征点之间的对应关系，找到两幅图像之间的视差。
这种方法具有较高的精度和鲁棒性，适用于各种复杂的场景。
2. 算法优化及挑战虽然基于特征的立体匹配算法在许多场景下表现出色，但仍存在一些挑战。
例如，在处理复杂纹理、重复纹理和遮挡等场景时，算法的准确性和鲁棒性有待提高。
为了解决这些问题，研究者们提出了许多优化方法，如引入多尺度特征、使用深度学习等方法提高特征点的匹配精度。
四、立体匹配算法的应用基于双目视觉的立体匹配算法在许多领域都有广泛的应用。
下面将介绍几个典型的应用场景。
1. 三维重建通过双目视觉系统获取的视差图和相机参数，可以实现对场景的三维重建。
这种技术在虚拟现实、三维建模和机器人导航等领域具有广泛的应用。
2. 自主驾驶在自主驾驶领域，双目视觉系统可以帮助车辆实现环境感知和障碍物检测。
通过立体匹配算法，车辆可以获取周围物体的三维信息，从而实现安全驾驶和自动驾驶。
《双目立体视觉三维重建的立体匹配算法研究》
《双目立体视觉三维重建的立体匹配算法研究》一、引言随着人工智能技术的不断发展和进步，双目立体视觉技术已经成为计算机视觉领域的重要研究方向之一。
其中，立体匹配算法作为双目立体视觉三维重建的核心技术，其准确性和效率直接影响到三维重建的效果。
本文旨在研究双目立体视觉三维重建中的立体匹配算法，以期提高三维重建的准确性和效率。
二、背景及意义双目立体视觉技术是通过模拟人类双眼的视觉系统，利用两个相机从不同角度获取同一场景的图像信息，进而通过立体匹配算法恢复出场景的三维信息。
立体匹配算法是双目立体视觉技术的核心，其目的是在两个相机获取的图像中寻找对应的像素点，从而得到视差图，进而实现三维重建。
因此，研究立体匹配算法对于提高双目立体视觉技术的准确性和效率具有重要意义。
三、立体匹配算法研究现状目前，立体匹配算法已经成为计算机视觉领域的热点研究方向。
常见的立体匹配算法包括基于区域的匹配算法、基于特征的匹配算法、基于相位的匹配算法等。
这些算法在不同的应用场景中各有优缺点。
近年来，随着深度学习的快速发展，基于深度学习的立体匹配算法成为研究热点。
这些算法通过训练深度神经网络来学习图像之间的对应关系，从而提高了匹配的准确性和鲁棒性。
四、本文研究的立体匹配算法本文研究的立体匹配算法是一种基于区域和特征的混合匹配算法。
该算法首先提取图像中的特征信息，如边缘、角点等，然后在特征匹配的基础上，结合基于区域的匹配算法进行像素级匹配。
具体而言，该算法包括以下步骤：1. 特征提取：利用特征检测算法提取图像中的特征点。
2. 特征匹配：通过计算特征点之间的相似性，找到两个图像中对应的特征点。
3. 基于区域的匹配：在特征匹配的基础上，利用基于区域的匹配算法对像素级进行匹配，得到视差图。
4. 优化与后处理：对得到的视差图进行优化和后处理，以提高三维重建的准确性和效果。
五、实验与分析为了验证本文研究的立体匹配算法的有效性，我们进行了大量实验。
实验数据集包括公开的立体视觉数据集以及实际拍摄的场景图像。
《2024年基于双目视觉的立体匹配算法研究及应用》范文
《基于双目视觉的立体匹配算法研究及应用》篇一一、引言随着计算机视觉技术的飞速发展，双目视觉立体匹配技术成为了计算机视觉领域中的一项重要技术。
该技术通过模拟人类双眼的视觉机制，利用两个摄像机获取同一场景的两个不同视角的图像，进而实现三维场景的重建和测量。
本文将介绍基于双目视觉的立体匹配算法的研究现状、基本原理、算法流程以及应用领域，并探讨其未来的发展趋势。
二、双目视觉立体匹配算法的基本原理双目视觉立体匹配算法的基本原理是通过两个摄像机从不同角度获取同一场景的图像，然后利用图像处理技术对两幅图像进行匹配，从而得到场景中物体的三维信息。
其核心问题是如何准确地找到两幅图像中对应点的位置，即立体匹配。
三、立体匹配算法流程立体匹配算法流程主要包括以下几个步骤：图像预处理、特征提取、特征匹配和三维重建。
1. 图像预处理：对两幅输入图像进行预处理，包括去噪、灰度化、二值化等操作，以提高后续特征提取和匹配的准确性。
2. 特征提取：在预处理后的图像中提取出有用的特征信息，如边缘、角点、纹理等。
这些特征信息将用于后续的匹配过程。
3. 特征匹配：根据提取的特征信息，在两幅图像中寻找对应的特征点。
这是立体匹配算法的核心步骤，其准确性和效率直接影响到三维重建的效果。
4. 三维重建：根据匹配得到的对应点，通过三角测量法等算法计算出场景中物体的三维信息，实现三维重建。
四、立体匹配算法研究现状及分类目前，双目视觉立体匹配算法已经取得了显著的进展。
根据不同的匹配策略和算法思想，可以将立体匹配算法分为以下几类：基于区域的匹配算法、基于特征的匹配算法、基于相位的匹配算法以及深度学习下的立体匹配算法等。
五、常用立体匹配算法介绍及优缺点分析1. 基于区域的匹配算法：该类算法通过计算两个像素区域之间的相似性来寻找对应点。
优点是能够充分利用局部信息，但计算量大，对噪声敏感。
2. 基于特征的匹配算法：该类算法通过提取图像中的特征（如边缘、角点等）进行匹配。
《双目立体视觉三维重建的立体匹配算法研究》范文
《双目立体视觉三维重建的立体匹配算法研究》篇一一、引言随着计算机视觉技术的飞速发展，双目立体视觉技术作为三维重建领域的重要手段，得到了广泛关注。
其中，立体匹配算法作为双目立体视觉技术的核心环节，对于提高三维重建的精度和效率具有重要意义。
本文旨在研究双目立体视觉中的立体匹配算法，分析其原理及实现过程，探讨其优缺点，并就实际应用中可能遇到的问题提出相应的解决方案。
二、双目立体视觉概述双目立体视觉是通过模拟人类双眼的视觉机制，利用两个相机从不同角度获取场景的图像信息，再通过计算两幅图像间的视差信息，从而实现对场景的三维重建。
这一技术广泛应用于机器人导航、无人驾驶、三维重建等领域。
三、立体匹配算法原理及实现立体匹配算法是双目立体视觉技术的核心，其基本原理是通过分析两幅图像中的像素或特征点之间的对应关系，计算视差信息。
目前，常见的立体匹配算法包括基于区域的匹配算法、基于特征的匹配算法以及基于相位的匹配算法等。
1. 基于区域的匹配算法：该算法通过计算两幅图像中对应区域的相似度来匹配像素点。
具体实现过程包括预处理、相似度计算和视差计算等步骤。
该算法具有较高的匹配精度，但计算量大，实时性较差。
2. 基于特征的匹配算法：该算法通过提取两幅图像中的特征点（如角点、边缘等），然后根据特征点的对应关系计算视差信息。
该算法具有较高的计算效率，适用于复杂场景的三维重建。
3. 基于相位的匹配算法：该算法利用相位信息来计算视差，具有较高的精度和稳定性。
具体实现过程包括相位提取、相位匹配和视差计算等步骤。
四、立体匹配算法的优缺点分析立体匹配算法在双目立体视觉中具有重要作用，但每种算法都有其优缺点。
基于区域的匹配算法虽然具有较高的匹配精度，但计算量大，实时性较差；基于特征的匹配算法虽然计算效率高，但在特征稀疏或重复的场景中可能存在匹配错误；基于相位的匹配算法具有较高的精度和稳定性，但对噪声和相位噪声较为敏感。
因此，在实际应用中需要根据具体场景和需求选择合适的立体匹配算法。
《基于双目视觉的三维重建关键技术研究》
《基于双目视觉的三维重建关键技术研究》一、引言随着计算机视觉技术的飞速发展，三维重建技术已成为众多领域中的关键技术之一。
其中，基于双目视觉的三维重建技术以其成本低、速度快、操作简单等优势被广泛应用。
本文旨在深入探讨基于双目视觉的三维重建关键技术研究，以提升其在现实应用中的准确性和效率。
二、双目视觉基本原理双目视觉是通过模拟人眼视觉系统，利用两个相机从不同角度获取同一场景的图像信息，然后通过图像处理技术恢复出场景的三维信息。
其基本原理包括立体匹配、视差计算和三维重建等步骤。
三、关键技术研究1. 立体匹配算法立体匹配是双目视觉三维重建中的关键步骤。
目前的立体匹配算法主要包括基于区域、基于特征和基于相位等多种方法。
为了提高匹配精度和效率，研究者们通过改进匹配算法、引入约束条件以及优化搜索策略等方法来提升立体匹配的效果。
2. 视差计算视差计算是利用立体匹配得到的匹配点对计算视差的过程。
视差计算的准确性直接影响到三维重建的精度。
为了减小误差，研究者们通过引入多约束条件、优化算法参数以及采用全局优化方法等手段来提高视差计算的准确性。
3. 三维重建算法三维重建算法是将视差信息转换为三维空间信息的过程。
目前常用的三维重建算法包括基于点云的三维重建、基于体素的三维重建和基于多视图的三维重建等。
为了提高重建速度和精度，研究者们不断优化算法流程，引入并行计算、深度学习等技术手段。
四、应用领域及前景基于双目视觉的三维重建技术在众多领域具有广泛的应用前景。
在工业检测、医学影像、自动驾驶、虚拟现实等领域中，双目视觉三维重建技术都发挥着重要作用。
随着技术的不断发展，其应用领域将进一步拓展，为各行业提供更为精准的三维信息。
五、结论本文对基于双目视觉的三维重建关键技术进行了深入研究。
通过对立体匹配算法、视差计算和三维重建算法的探讨，分析了这些关键技术在提高三维重建准确性和效率方面的作用。
同时，本文还指出了双目视觉三维重建技术在各领域的应用前景。
《基于双目视觉的立体匹配算法研究及应用》范文
《基于双目视觉的立体匹配算法研究及应用》篇一一、引言随着计算机视觉技术的不断发展，双目视觉技术已成为三维重建、机器人导航、自主驾驶等领域的核心技术之一。
而立体匹配算法作为双目视觉技术的核心，其准确性和效率直接影响到整个系统的性能。
本文旨在研究基于双目视觉的立体匹配算法，并探讨其在实际应用中的价值。
二、双目视觉系统概述双目视觉系统通过模拟人眼的视觉机制，利用两个相机从不同角度获取场景的图像信息，从而实现对场景的三维重建。
其中，立体匹配算法是双目视觉系统的关键技术，它通过比较两个相机获取的图像信息，找到对应的像素点，从而得到场景的深度信息。
三、立体匹配算法研究3.1 算法原理立体匹配算法主要基于视差原理，即同一场景中，从不同角度拍摄的两张图像中的对应点之间存在一定的视差。
立体匹配算法通过计算这种视差，实现场景的三维重建。
具体而言，算法主要分为四个步骤：匹配代价计算、代价聚合、视差计算和优化。
3.2 算法分类根据不同的匹配策略和计算方法，立体匹配算法可分为多种类型。
常见的包括基于区域的算法、基于特征的算法和基于全局的算法。
其中，基于区域的算法通过比较图像中的像素块来计算视差；基于特征的算法则通过提取图像中的特征点进行匹配；而基于全局的算法则利用能量函数等全局信息来优化匹配结果。
四、立体匹配算法的优化与改进针对传统立体匹配算法在计算效率、准确性和鲁棒性等方面的问题，学者们进行了大量研究和改进。
其中，一些常见的优化方法包括：利用GPU加速计算、引入深度学习等机器学习方法提高匹配精度、使用多尺度、多特征信息进行联合匹配等。
这些优化和改进措施有效地提高了立体匹配算法的性能。
五、立体匹配算法的应用5.1 三维重建基于双目视觉的立体匹配算法在三维重建领域具有广泛应用。
通过双目相机获取场景的图像信息，利用立体匹配算法计算视差，进而实现场景的三维重建。
这种技术可广泛应用于虚拟现实、游戏制作、影视制作等领域。
5.2 机器人导航与自主驾驶在机器人导航和自主驾驶领域，双目视觉技术也发挥着重要作用。
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（3）根据曲面拓扑形式的不同可以将曲面重建方法分为两大类： 基于矩形域曲面的方法和基于三角域曲面的方法。基于矩形域的曲 面建模主要面向有序数据点云，而基于三角域的曲面建模则是面向 散乱数据点云。这样，经过曲面重建算法，可以得到三维模型的可 见外壳
2.5纹理映射
2.5.1纹理映射定义 在计算机图形学中，为了使模型具有视觉上的真实感，常常预先定义
，于是存
( X c , Yc , Z c )T 在如下关系：
(5)几何意义
由以上推导的公式
0 u0 x u 1/ dx v 0 y 1/ dy v 0 0 1 1 0 1
xu f 0 zc y u 0 1 0 f 0 0 0 1 xc 0 yc 0 z c 0 1
(2)三个坐标系：
Xw
Zw
a、世界坐标系：
b、摄像机坐标系：
c、图像坐标系:
X w , Yw , Z w X c , Yc , Z c u, v x, y
世界坐标系
Xc
Ow
Yw
Zc
u v
O1
y x
图像坐标系
O
摄像机坐标系
Yc
对图像坐标系，如图，原点O1 定义为摄像机光轴与图像平面的交点。 若 O1在u，v坐标系中的坐标为 (u0 , v0 ) ，每一个像素在x轴与y轴方向 上的物理尺寸为dx,dy，则图像中任意一个像素在坐标系下的坐标有如 下关系：
Xu
b、中心透视投影模型
xu f
xc zc y yu f c zc
o
Yc
Yu
M x c ,y c ,zc
p x u ,y u
f
O1
Zc
Xu
写成齐次坐标形式为
xu f 0 zc y u 0 1 0 f 0 0 0 1 xc 0 yc 0 z c 0 1
道空间中若干M点的坐标以及图像上对应点M1、M2
M1 M2
的坐标。
通常，可以采用在摄像机取景范围内放置定标物体的方法进行摄像机定 标，其中定标物体的三维形状是已知的，即定标物体上标识点(也称为参考 点)相对于物体本身坐标系的三维坐标是已知的。 目前广为采用的定标物体是一块画有棋盘格 的平板（如图），只需要用摄像机从不同视角拍摄 这个平板，对每幅图像提取标识点(定标板上已经标
写为齐次坐标形式
0 u0 x u 1/ dx v 0 y 1/ dy v 0 0 1 1 0 1
图 图像坐标系
（3）两种摄像机模型
a、小孔成像模型
x xu f c zc
yu f yc zc
图 基于立体视觉的三维重建
基于立体视觉的三维重建流程
摄像机标定 原始图像 特 征 点 检 测 特征点 摄像机 基础矩阵 对 极 线 约 束 特征点对 空 间 点 定 位
表面几何重建 点云模型 纹 理 映 射 可见外壳
特征匹配
三维模型
2.1摄像机标定
2.1.1定义与几何意义 (1)定义：从摄像机获取的图像信息出发，计算三维空间中物体的几何 信息，并由此重建和识别物体，而空间物体表面某点的三维几何位置与 其在图像中对应点之间的相互关系是由摄像机成像的几何模型决定的， 这些几何模型参数就是摄像机参数。在大多数条件下，这些参数必须通 过实验与计算才能得到，这个过程被称为摄像机定标(或称为标定)。
一个纹理图像，再通过某种映射算法建立物体表面点和纹理图像像素点之
间的对应关系，合理填充纹理图像像素，最后将纹理图像覆盖到三维表面 上，这一过程就是纹理映射。
2.5.2纹理映射基本思想
纹理映射以多幅图像为基础，需要解决的问题是如何将存在于不同图
像中的纹理信息组织起来。 这就需要将图像中的有用信息提取出来， 用一张纹理图像进行表示。这部分工作通 常包含两个步骤：第一步是建立几何模型 与纹理图像间的对应关系；第二步是根据 对应关系合成纹理图像。
机以人类的视觉认知功能， 使计算机具有通过二维图像 认知三维世界的能力。
三维信息获取的技术手段通常分三种： 第一种：利用三维建模软件（如3DSMAX，AutoCAD等）构 造三维模型； 第二种：人们通过仪器设备直接获取三维信息； 第三种：利用图像或者视频来重建三维模型；
最后一种基于图像的三维建模方法，通过对物体实拍的图像序列或
（2）匹配约束条件 a、唯一性：在给定的两幅图中，一幅图中的一点，在另一幅图中的对应 匹配点至多只有一个，反之亦然。 b、相似性：对应的特征应该具有相同的属性。在某种度量下，同一物理 特性在两幅图像中应该表现出相似的性质。
c、连续性：与观察点的距离相比，物体表面因凸凹不平引起的深度变化
是缓慢的，因而，视差的变化也是缓慢的，或者说视差具有连续性。
2.4表面几何建模
2.4.1 点云模型的建立
概念： 点云：三维景物外观表面的点数据集合称之为点云。
面片：即三维景物表面某一部分的估计。 由之前的方法重建出的空间三维点，每个三维点都会对应一组面片。 根据PMVS点云生成算法，剔除错误的三维点对应的面片，从而得到点 云模型。
2.4.2 表面重建与实现
人机交互课程
基于双目视觉图像的三维重建
主要内容
1.引言
2.基于图像的三维重建
2.1 摄像机标定 2.2特征抽取与特征匹配 2.3三维空间点定位 2.4表面几何建模 2.5纹理映射
3.三维重建效果与应用
1、引言
我们看到的世界是三维的。人机交互中
计算机视觉方面的研究目的就是为了赋予计算
（3）常见算法： a、区域匹配； b、相位匹配； c、特征点匹配；
图 特征匹配结果
2.3三维空间点定位
如图，m是提取的图像特征点，通过特征匹配得到其在另一平面的
匹配点为m’。由摄像机标定得知投影矩阵P和P’，故可以得到这对匹配
点（m，m’）的反投影的两条射线。当匹配点满足对极几何约束时， 反投影射线会在空间中相交，交点M的坐标即为三维空间坐标。 M
最终得到
0 u0 f u 1/ dx 0 1/ dy v 0 zc v 0 0 1 1 0 0
x 0 0 y 0 0 u0 v0 1 0 R 0 o T 3 0
xw t yw PM 1 zw 1
图 纹理像素映射过程
2.5.3模型优化 可见外壳一般以网格形式表示。网格中三角
面片数目的多少，对模型的显示速度及模型所需
的存储空间都有非常大的影响。 目前人们熟知的网格优化技术包括网格平滑
和网格简化。在进行纹理映射之前，采用适当的
平滑和简化算法对网格结构进行优化，有利于提 高映射精度。
图 可见外壳
xw 0 0 0 R t yw f 0 0 T o3 1 zw 0 1 0 1
R t 其中P K T , x 1/ dx, y 1/ dy o3 1 上式推导出了图像像素坐标系与世界坐标系间的关系。
对于散乱点云，寻找一种快速有效的曲面重建方法是当前的一个研究 热点。 （1）根据重建曲面和数据点云之间的关系可以将曲面重建分为插值法 和逼近法两大类。前者得到的重建曲面完全通过原始数据点。后者得到的
重建曲面是原始数据点的一个逼近。
（2）根据重建曲面表示形式的不同可以将曲面重建分为五大类：参 数曲面重建、隐式曲面重建、变形曲面重建、细分曲面重建和分片线 性曲面重建。
者图像对来恢复出物体模型。根据重建算法的复杂性，建模过程也越来
越自动化，使得人工劳动强度越来越轻，降低了建模成本。而建模所需 的设备只需要一个普通的相机，适用于任何场景的重构。
2、基于图像的三维重建
基于图像的三维重建常见算法： 基于平面的三维重建； 基于深度图的三维重建； 基于轮廓线的三维重建； 基于立体视觉的三维重建；
Xc
(4)世界坐标与摄像机坐标的关系 对于世界坐标系中的点进行变换，其过程包括两个部分：一个是变换 部分，一个是旋转部分。所以摄像机坐标系与世界坐标系之间的关系可以 用旋转矩阵R与平移矩阵t来描述。因此，空间中某一点P在世界坐标系与 摄像机坐标系下的齐次坐标如果分别是
(与 X , Y , Z )T
K蕴涵了摄像机的焦距等内部参数，被称为内参矩阵；(R,t)则反映了摄 像机坐标系相对于世界坐标系的方向和位置等外部参数，称为外参矩阵。 所以，求投影矩阵P的过程则成为摄像机的标定。
2.1.2摄像机标定方法
由2.1.1中的推导，有图像像素坐标系
和世界坐标系的关系:
M
xw u y zc v P w zw 1 1 从公式上看，若求矩阵P，则应同时知
Yc
Zc
Yu
xc 0 yc 0 z c 0 1
o
M x c ,y c ,zc
Xc
写成齐次坐标形式为
xu f 0 zc y u 0 1 0 f 0 0 0 1
m x u ,y u
征点的对应点，也称对应基元匹配。
（1）对极几何约束
设两相机的中心分别为C和C’，两图 像平面分别为I和I’，X1、X2为共同视域中 的场景空间点，它们在两幅图像平面上的投 ’ x2和x’ 影点分别为 x1和x1 ， 2 。 已知点C，C’， X1，X2构成一个平面，称为 对极平面 ；该平面与成像平面I和I’分别交 于直线L和L’，称为极线。 对极几何约束可以描述为：假设x和x’分别为同一场景空间点X在两幅图像 平面I，I’上的像点，则x’必定位于x对应的极线L’上，反之亦然。