VRML在三维重建中的应用——Shape节点详解

"基于单幅图像目标定位及三维重建的研究" 这篇硕士论文主要探讨了基于单幅图像的目标定位和三维重建技术，结合了摄影测量学和虚拟现实的相关技术。以下是论文中涉及的重要知识点： 1. 边缘检测算法：论文比较了几种常见的边缘检测算法，并选择了Canny算子来提取图像边缘。Canny算子是一种多级边缘检测算法，能够有效减少噪声影响，同时保持边缘的连通性。 2. Hough变换：论文采用了概率Hough变换来检测目标直线，以提高寻找直线（如灭点）的效率。概率Hough变换相比传统的Hough变换，减少了计算量和内存需求，能更好地处理大规模图像数据。 3. 灭点坐标计算：灭点是透视图像中平行线在视平线上消失的点，是摄影测量学中确定空间几何关系的关键。论文通过拟合直线求交点的方法来确定灭点坐标，提高了定位精度。 4. 摄像机参数估计：根据灭点的属性，论文讨论了确定摄像机内外参数的方法，特别是外方位角元素的两种确定方法，并依据实验结果选择了精度较高的方法来构建旋转矩阵。 5. 长方体模型转换：将目标物体转化为长方体模型，便于三维重建。论文针对单幅图像中的相对深度对模型参数的影响，改进了算法以提高长方体模型的参数精度，从而计算出目标物体特征点的三维坐标，实现目标定位。 6. VRML（Virtual Reality Modeling Language）编程：论文利用VRML进行模型重建和显示。在纹理映射过程中，为减小模型表面的纹理变形，图像被分割成多个小块并映射到模型表面，提高了重建的真实感。 7. 应用前景：该算法在城市规划、古建筑保护、基于图像的测量以及虚拟漫游技术等领域具有广阔的应用潜力。 总结来说，这篇论文深入研究了基于单幅图像的三维重建过程，从边缘检测、目标定位到模型重建，涵盖了计算机视觉和摄影测量学的关键技术，并通过VRML实现了逼真的三维显示。其研究成果对于相关领域的实践应用具有重要价值。