基于图像的三维重建技术研究：从稀疏到稠密

"基于图像计算机三维重建技术研究" 这篇硕士学位论文主要探讨了基于图像的三维重建技术，这是一种结合了计算机视觉、图像处理和计算机图形学的领域。作者邓燕子在王民副教授的指导下，深入研究了该技术的关键环节和核心技术。 1. 相机模型与成像过程分析： 论文首先介绍了相机模型的基础知识，阐述了相机如何捕捉并转换现实世界中的三维场景为二维图像。相机的成像过程涉及到透镜系统、传感器以及图像的形成原理。通过对相机的内参和外参进行建模，为后续的三维重建提供了理论基础。 2. 相机标定方法： 邓燕子总结了现有的相机标定方法，包括传统的标定方法和自标定方法。通过对比分析，表明基于平面模板的标定方法能提供较高的精度，这对于精确的三维重建至关重要。 3. 特征提取与匹配： 论文探讨了经典的特征提取（如SIFT、SURF）与匹配策略，并提出了一种改进的RANSAC方法来描述高斯差分算子得到的点特征，优化了特征匹配过程，提升了匹配的准确性。 4. 基础矩阵求解： 基础矩阵是两幅图像之间几何关系的重要表示，邓燕子针对传统RANSAC方法的局限，提出了基于重投影误差的自适应代价函数，对不同的内点进行差异化处理，从而提高基础矩阵的估计精度。 5. 稠密匹配与三维重建： 为了解决特征点重构的稀疏点云不能充分描述物体几何特征的问题，论文采用了图像校正技术，限制匹配点搜索范围，并应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，生成了更详尽的点云数据。 6. 双目视觉三维重建： 论文基于双目视觉的成像特性，建立了一个完整的图像对三维重建流程，涵盖了从稀疏点云到稠密点云的重建，同时也探讨了点云后处理和多幅图像的三维重建方法。 关键词涉及的领域包括三维重建、相机模型、特征提取、特征匹配和基础矩阵，这些都是进行基于图像三维重建的核心技术。通过这些技术的研究和改进，可以提高重建的精度和效率，使得三维重建技术在诸多领域如虚拟现实、机器人导航、工业检测等中具有更广泛的应用前景。