基于双目视觉的图像三维重建:一种新的匹配方法
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更新于2024-08-10
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"基于双目视觉的图像三维重建——马林硕士论文"
这篇硕士论文主要探讨了双目视觉技术在图像三维重建中的应用。双目视觉技术利用两幅或更多幅图像来恢复场景的三维信息,这是一个重要的计算机视觉技术,广泛应用于计算机图形学、虚拟现实等领域。与结构光视觉技术相比,双目视觉无需额外的光线投射,具有更好的隐蔽性和实用性。
论文的核心关注点在于解决双目视觉中的关键问题——图像对应点匹配。由于从三维到二维的投影会丢失一个维度的信息,因此需要通过多幅图像来恢复这个丢失的信息。然而,实际场景的不规则性、采样点的限制以及遮挡、模糊等因素导致匹配的不确定性。为了解决这些问题,论文提出了一种新的匹配方法——基于双向双极线的匹配技术。
这种匹配技术利用极线上的跳变点作为匹配的依据,可以有效地处理遮挡情况,并且跳变点相对于图像像素灰度值来说,对光照变化不那么敏感,增强了匹配的稳健性。此外,这种方法还解决了初始匹配点的选择问题,提高了匹配的准确性。
对于匹配算法,论文提到了迭代计算方法和动态规划算法,但这些方法通常计算复杂度高,无法满足实时重建的需求。相比之下,提出的匹配方式以跳变点而非像点作为基础,减少了匹配元素,通过插值匹配中间点,可以在线性时间内完成,提高了效率。
论文还介绍了一种新颖的检测方法,用于剔除匹配中的显著偏差,进一步优化了匹配结果。实验结果显示,当场景规则且边缘清晰时,该算法能实现优秀的匹配效果。然而,面对不规则或边缘模糊的场景,由于采用了差分检测,仍能提供一定的匹配性能。
这篇论文为双目视觉图像三维重建提供了新的思路和有效工具,尤其是在处理匹配不确定性、遮挡问题和提高匹配速度方面,具有重要的理论价值和实践意义。
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