基于RANSAC的图像特征匹配与3D重建关键技术

本文主要探讨的是基于图像的三维重建技术在半导体器件物理与技术领域的应用，特别是结合计算机视觉和图像处理领域的知识。研究者邓燕子在西安建筑科技大学攻读硕士学位期间，对这一技术进行了深入的分析和研究。 首先，论文强调了随机化预检（Randomized RANSAC）在模型评估中的重要性。在大规模数据中，预检验通过小样本数据快速验证模型的正确性，避免了对外部噪声或异常点产生的误导。RANSAC算法通过随机选取数据点进行初步检验，只对通过预检验的模型进一步评估，显著提高了算法的效率，尤其是在处理如半导体器件图像匹配时的鲁棒性。 接着，论文关注了特征点位置信息的约束。在图像匹配过程中，利用几何约束，如sidedness constraint，来确保匹配点遵循特定的规则。例如，在图A和图B的两组已知对应点中，如果其他潜在匹配点都在已知点形成的有向直线同侧，那么它们才被认为是可能的正确匹配。这种约束有助于减少误匹配，提升重建的准确性。 在相机标定方面，文中提到了两种方法：传统方法和自标定方法。通过基于平面模板的标定方法，作者获得了较高的精度，这在三维重建中是至关重要的一步，因为它直接影响到后续图像处理和几何结构估计的准确性。 特征提取和匹配是三维重建的关键环节。研究者使用改进的RANSAC方法对高斯差分算子提取的点特征进行描述，并对比了其与经典RANSAC方法的性能。结果显示，改进的描述算子在匹配性能上有所提升，提高了重建的可靠性。 对于基础矩阵求解，传统的RANSAC方法存在处理内点代价函数不均衡的问题。为此，论文提出了一种基于重投影误差的自适应代价函数，根据不同内点的重投影误差调整其在计算中的权重，从而提高了基础矩阵估计的精度。 此外，针对特征点重构中稀疏点云无法充分描述物体几何特性的问题，论文通过图像校正和稠密匹配技术，将匹配点限制在一维水平扫描线上，从而获得更精确的密集点云。这种方法使得三维重建的细节更加丰富，增强了重建结果的准确性和逼真度。 最后，论文还探讨了双目视觉在三维重建中的应用，通过建立基于图像对的三维重建流程，实现了物体的稀疏和稠密重建，以及多幅图像下的三维重建策略。这些研究不仅在半导体器件领域有着实际意义，也为计算机视觉和三维重建技术的发展提供了新的视角和方法。 关键词：三维重建、相机模型、特征提取、特征匹配、基础矩阵、图像校正、双目视觉。这些技术的应用为半导体器件的设计和制造过程提供了强有力的支持，展示了计算机视觉技术在实际工业应用中的潜力和价值。