基于图像的三维重建：从特征匹配到稠密点云

"这篇资源是西安建筑科技大学硕士学位论文，主题为‘基于图像计算机三维重建技术研究’，由邓燕子撰写，王民副教授指导。论文深入探讨了计算机视觉、图像处理和计算机图形学在三维重建中的应用，重点研究了相机模型、标定方法、特征提取与匹配、基础矩阵求解、稠密匹配算法以及基于双目视觉的三维重建流程。" 在三维重建过程中，基础矩阵的计算是一个关键环节。基础矩阵描述了两个摄像机之间的几何关系，用于解决由多个视角拍摄的图像之间的对应点。论文中提到，传统的RANSAC（Random Sample Consensus）方法在处理点对应时，将所有内点对代价函数的影响同等对待，这可能导致忽略点间差异，影响基础矩阵的精度。为解决这一问题，论文采用了基于重投影误差的自适应代价函数，根据点的重投影误差大小动态调整其在代价函数中的权重，以此提高基础矩阵的估计精度。 特征提取和匹配是重建中的另一重要步骤。文中对比了经典的特征提取方法，并提出了一种改进的RANSAC方法，利用高斯差分算子提取点特征，并进行特征描述，然后进行特征匹配。实验结果显示，这种描述算子在匹配性能上优于传统RANSAC方法。 在稀疏点云到稠密点云的转换上，论文通过图像校正降低了匹配点的搜索范围，仅在水平扫描线上进行匹配，采用基于视差空间的稠密匹配算法，将特征点匹配升级为稠密点匹配，从而获得更全面的物体几何描述。 最后，论文讨论了基于双目视觉的三维重建流程，包括物体的稀疏重建和稠密重建，同时也关注了多幅图像的三维重建方法，探讨了点云后处理技术。 关键词涉及"三维重建"、"相机模型"、"特征提取"、"特征匹配"和"基础矩阵"，这些是论文的核心研究内容。整体来看，这篇论文为基于图像的三维重建提供了深入的技术分析和创新性解决方案。