基于OpenCV的立体图像三维重建关键技术实现
世界是三维的,而用相机获取的图像却都是二维的,为了通过二维图像获取客观物体的三维信息,需要重建出目标的三维模型,这样就可以对目标进行定量分析。作为计算机视觉与摄影测量界的同一课题,基于双目立体视觉的三维重建技术已经广泛的应用于医学成像、机器人导航、虚拟现实、地形勘探等领域。 实现基于双目立体视觉三维重建的关键技术主要包括相机标定、特征提取和立体匹配、深度信息确定及三维坐标计算等。针对双目立体视觉中的相机标定问题,本文在分析OpenCV相机标定模型和现有的双目立体视觉系统相机标定方法的基础上,给出了考虑相机镜头畸变、基于OpenCV双目立体相机标定的方法。通过采用本文所给方法和张正友Mat Lab标定工具箱对真实数据进行标定对比实验,实验表明该方法标定参数结果稳定,精度可满足双目立体视觉三维重建及其他应用的要求。 针对三维重建中的特征提取、匹配问题,本文阐述了极线约束的匹配准则,它将匹配点对约束在一条极线上,能有效的剔除错误匹配且大大提高匹配的效率。本文采用了图像处理领域的最新研究成果—SIFT特征提取匹配算法,并设计了两组实验来对SIFT算法的性能进行测试,实验证明该算法能很好地解决图像旋转、缩放、平移等情况下的立体匹配问题,匹配精度较高,是一个非常优秀的算法。 深度信息确定及三维坐标计算是三维重建中的核心步骤,本文通过分析立体相机的成像模型,根据立体视觉的基本原理提出了空间点三维坐标计算方法。然后设计了实验来生成视差图及计算空间点三维坐标,根据已知信息对计算的结果进行验证并对误差原因进行了分析,实验证明本文方法是有效的。 OpenCV是用来实现计算机视觉相关技术的开放源码工作库,它包含了三维重建中涉及的一系列关键技术模块,研究人员可以在OpenCV下迅速搭建自己的平台以开展研究工作。本文就是在VC++和OpenCV环境下进行了实验的算法编程。
立体相机;图像处理;三维重建;技术分析
西安科技大学
硕士
摄影测量与遥感
张春森
2012
中文
TB852.1;TP391.41
83
2012-11-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）