西安建大邓燕子硕士论文：图像三维重建关键技术详解

计算机三维重建是现代计算机视觉领域中的关键技术，这篇西安建筑科技大学硕士学位论文深入探讨了这一领域的各个方面。作者邓燕子在她的研究中，以计算机应用技术专业为背景，主要关注于基于图像的三维重建过程，该过程涉及相机模型的理解、标定、特征提取与匹配、基础矩阵求解以及从稀疏重建到稠密重建的转换。 论文首先介绍了三维重建的基本概念，它是结合计算机视觉、图像处理和计算机图形学等多学科知识的应用，通过相机获取多视角图像，利用图像处理技术来推断物体的几何结构。这种技术因其低成本、易于实现、高精度和逼真模型而备受青睐，有着广泛的应用前景。 在相机模型方面，论文详细分析了相机的成像过程，并对现有的相机标定方法进行了总结，包括传统的相机标定方法和自标定方法。作者选择了基于平面模板的方法进行相机内部参数的精确标定，优化了精度。 特征提取和匹配是三维重建的关键步骤。论文对比了经典特征提取方法（如SIFT或SURF）与改进的RANSAC方法，后者用于处理高斯差分算子获得的点特征，显著提升了匹配性能。此外，针对传统RANSAC方法中对内点对代价函数的统一处理可能导致精度损失的问题，论文提出了自适应代价函数，根据重投影误差调整内点对的影响权重，从而提高了基础矩阵的估计准确性。 针对稀疏点云无法充分表达物体几何细节的问题，论文引入了图像校正技术，通过降低匹配点的搜索范围并采用视差空间的稠密匹配算法，实现了从稀疏点云向稠密点云的转化，这有助于提高重建的精度和细节。 论文还重点讨论了双目视觉在三维重建中的应用，构建了一套基于图像对的三维重建流程，既实现了物体三维空间点云的稀疏重建，也探讨了稠密重建的实现，并对点云后处理和多幅图像三维重建方法进行了深入研究。 这篇论文提供了关于三维重建技术的深入洞察，特别是针对相机标定、特征处理和基础矩阵求解的关键步骤进行了详细阐述，为相关领域的研究者和实践者提供了有价值的技术参考。