图像三维重建技术：相机标定与特征匹配优化

本篇硕士学位论文主要探讨了半导体设备物理学与技术中的一个重要主题——基于图像的三维重建技术。作者邓燕子，专业为计算机应用技术，在西安建筑科技大学攻读硕士学位期间，由王民副教授指导，聚焦于这一领域的核心问题。 首先，论文介绍了图像计算机三维重建技术的基本原理，它结合了计算机视觉、图像处理和计算机图形学的知识。这项技术利用相机等设备获取目标物体从不同角度的多视角图像，通过图像处理技术确定物体的空间几何结构，其优点包括成本低、实现简单、精度高和模型逼真，因此在诸多应用领域具有广泛价值。 论文的核心内容包括以下几个方面： 1. 相机模型与成像过程：作者深入分析了相机的工作原理和成像过程，探讨了相机标定的重要性。研究了现有的相机标定方法，如传统方法和自标定方法，并特别提到了使用平面模板进行标定，以获得更高的精度。 2. 特征提取与匹配：经典特征提取和匹配方法被分析并与改进的RANSAC（随机采样一致性）算法进行了比较。论文提出了一种新的特征描述方法，对高斯差分算子得到的点特征进行优化，实验显示，这种方法在特征匹配性能上优于RANSAC，提高了匹配的准确性和鲁棒性。 3. 基础矩阵求解：传统的RANSAC方法在处理内点对时存在缺陷，忽视了不同点之间的差异，影响了基础矩阵的精度。为了改进这一点，作者引入了自适应代价函数，根据重投影误差的大小调整内点对对代价函数的影响，从而提升了基础矩阵估计的精度。 4. 稀疏点云增强：针对特征点重构中稀疏点云无法充分描述物体几何特征的问题，论文提出了一种策略，通过图像校正和视差空间的稠密匹配，将特征点匹配扩展到密集点云，增强了重建结果的细节和完整性。 5. 双目视觉应用：基于双目视觉的特性，论文构建了基于图像对的三维重建流程，实现了物体的三维空间点云从稀疏到稠密的重建，并对点云后处理和多幅图像三维重建方法进行了深入探讨和实验验证。 关键词包括：三维重建、相机模型、特征提取、特征匹配、基础矩阵。这篇论文不仅提供了理论分析，还通过实证研究展示了在实际场景中的应用潜力，对于提升图像计算机三维重建技术的理解和实践具有重要意义。