三维配准和融合研究
三维实物建模是当前计算机视觉和图形学的研究热点之一，具有重要的理论价值和广泛的应用前景。本文围绕本组搭建的基于结构光的物体重建系统展开了一些工作，主要工作有：
1.利用结构光装置获取的三维点集沿着光栅条纹分布的特点，将离散点集连接成三角网格。该算法简单有效，比较实用。
2.提出一种鲁棒的基于图像的三维配准方法。本方法与文献中已有方法相比，主要特点是同时使用灰度相似性和距离作为匹配特征，对初始位置依赖不强。该方法的主要步骤有：首先，在第一幅投影图像中使用基于灰度自相关矩阵的最小特征值的方法检测出具有代表性的角点，然后在另一幅投影图像中用灰度互相关的方法来搜索对应点，最后使用基于匹配点之间的互相关系数和距离的检验方法来剔除误匹配。检验构成分成粗细两个不同阶段，且不同阶段相关系数和距离的阈值不同，其中距离的阈值通过估计距离分布的标准差得到。模拟实验和真实实验表明在上述比较宽松的条件下，这种检验方法较文献中仅依靠相关系数的检验方法能得到更为精确和鲁棒的配准结果。
3.实现了文献中基于体的ConsensusSurface鲁棒性融合算法，并应用到本组构建的基于结构光的物体重建系统中。
实物建模;结构光重建;三维配准;计算机视觉;计算机图形学
中国科学院自动化研究所
硕士
模式识别与智能系统
胡占义
2005
中文
TP391.41
63
2006-06-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）