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基于双目视觉的三维点云重建技术研究

王瑞  
【摘要】:三维重建技术是双目视觉中的重要研究领域,主要研究的是如何将三维空间中的物体,通过双目相机拍摄的图像获取到物体的深度信息,最后恢复出三维图像的过程。三维重建技术是一门多学科交叉的技术,在工业生产、智慧城市、医学影像等方面都有着广泛的应用,因此,如何更加准确、快速的对物体进行三维建模,一直是国内和国外的相关研究人员重点的研究方向。本文主要研究的是基于双目视觉的点云重建技术,围绕三维重建过程中立体匹配和点云三角剖分两个重要环节展开研究:在立体匹配部分,针对经典SAD算法只依赖匹配点的灰度信息这一问题,在匹配代价中融合了像素梯度信息。针对改进后的SAD算法对光照依旧比较敏感这一问题,又引入了对光照变化鲁棒性较好的Census算法,并将改进后的SAD算法的匹配代价与Census算法的匹配代价进行融合,提出了NSAD-Census算法,并进行了对比实验。在点云三角剖分部分,针对直接对三维点云生成三角网络比较困难的问题,首先利用KD-Tree记录三维点云中离散点空间中的位置,然后将三维点云映射到二维平面进行三角剖分,最后根据KD-Tree记录的离散点的位置信息将二维平面上的三角网络映射到三维空间。在生成三角网络的阶段,针对传统逐点插入法三角网络生成速度较低的问题,分别对凸壳的创建、离散点的划分、离散点的插入方式以及外接圆检测四个步骤进行了优化,并进行了对比实验。根据重建实验的结果来看,NSAD-Census算法能够获取到平滑性较好的视差图,并且误匹配率较低。在点云三角剖分阶段,网络生成的速度明显提高。最终能够对目标物进行较为完整的还原。


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