本篇硕士学位论文探讨的是"重建后的稠密点云—半导体设备物理与技术"中的三维重建技术,特别是在计算机视觉领域的应用。作者邓燕子专注于基于图像的三维重建,该领域结合了计算机视觉、图像处理和计算机图形学等多个学科知识。论文的核心内容围绕以下几个方面展开: 1. 三维重建基础:首先,作者介绍了三维重建的基本原理,强调了这种方法利用相机获取物体的多角度图像,通过对图像进行处理和空间几何分析来推断物体的几何结构。这种技术因其低成本、易于实现、高精度和逼真的模型而备受青睐。 2. 相机模型与标定:论文深入分析了相机模型和成像过程,探讨了现有的相机标定方法,包括传统方法和自标定方法。作者使用平面模板对相机内部参数进行标定,结果显示这种方法具有较高的精度。 3. 特征提取与匹配:对于特征提取,作者对比了经典方法与改进的RANSAC(随机抽样一致性)算法,通过改进的RANSAC对高斯差分算子获取的点特征进行描述,并利用该描述算子进行特征匹配。实验表明,新方法在匹配性能上优于传统RANSAC。 4. 基础矩阵求解优化:论文还改进了基础矩阵求解方法,针对传统RANSAC中内点对的统一处理方式,引入了自适应代价函数,考虑了不同点之间的差异,以提高基础矩阵估计的精度。这种方法基于重投影误差,能根据不同内点的误差大小调整其在代价函数中的权重。 5. 稠密点云重建:针对稀疏特征点云难以充分描述物体几何的问题,作者采用图像校正技术,将匹配点搜索范围限制在一维水平扫描线上,进而应用视差空间的稠密匹配算法,实现了从稀疏点云向密集点云的转换,从而提高了重建的密度和精度。 6. 双目视觉应用:基于双目视觉的特性,论文构建了一套完整的基于图像对的三维重建流程,涵盖了物体三维空间点云的稀疏重建和稠密重建,同时讨论了点云后处理技术及多幅图像的三维重建策略。 这篇论文深入研究了基于图像的三维重建技术的关键环节和技术创新,为实际应用提供了有价值的理论支持和实践指导,尤其是在半导体设备物理与技术领域中可能的应用场景。
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