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融合影像序列的三维激光数据建模技术研究

单长贺  
【摘要】:随着计算机技术的发展,三维重建成为计算机视觉的研究热点,并在医疗行业、电影行业、游戏产业、工业建筑等领域得到了广泛的应用。三维重建的最终目的是恢复场景的三维模型,基于图像的三维重建是获取三维模型的主要手段之一。很多学者基于sfm算法和稠密点云生成算法PMVS算法来实现基于影像序列的三维重建。本文深入研究国内外关于三维建模的理论和方法,针对三维激光扫描数据易产生点云空洞、数据缺失等问题,将三维模型的建立相关问题作为研究对象。深化认识了三维激光扫描数据的预处理流程和近景摄影测量的基本原理,探讨了多源点云数据融合的相关理论,提出了基于多维尺度因子的点云匹配方法,并针对非专业相机拍摄的具有一定重叠度的序列影像,研究了融合运动恢复结构(sfm)的近景摄影测量方法与PMVS算法的稠密点云建模技术。具体地,本文针对点云数据因物体遮挡、扫描区域和扫描对象的限制等原因造成的数据缺失状况,分析三维激光扫描对象点云缺失部位,将其分为三大类:(1)遮挡性数据缺失;(2)物体反射和激光吸收性数据缺失;(3)物体大小和扫描盲区引起的数据缺失;为解决这上述问题,本文深入研究了近景摄影测量原理及多视图像点云重构方法,并使用未标定的数码相机,通过拍摄多张具有一定重叠率的系列影像,然后通过sfm算法原理生成稀疏三维点集,并根据基于区域增长原理的稠密点云匹配算法(PMVS算法)生成稠密三维空间点集,最后将两种不同尺度的点云数据,基于多维尺度因子匹配算法进行融合;最终通过使用Geomagic和Polyworks三维数据处理平台,完成了实验目标的三维模型建立的研究工作。通过论文研究工作发现在融合影像序列的三维激光数据建模技术中,有效地提取图像的特征点并选取匹配点,对于后续有关稠密点云的生成建模具有很大影响作用;论文研究通过综合运用相机成像原理,融合SHIF特征点提取算法和Harris角点提取算法,开展了基于物像角和物像比的实验对比,得出在其它外在因素不变的条件下,当物像角在15。且物像比在80%时,研究实验重建的三维模型效果最优。总之,根据多源数据融合的基本思想,在点云融合方面提出了多维尺度因子的点云融合方法,并得到了很好的效果。


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