基于双目视觉的图像三维重建技术研究

"基于双目视觉的图像三维重建" 在计算机科学和信息技术领域，尤其是计算机视觉、计算机图形学和虚拟现实的交叉部分，三维重建是一项核心技术。它涉及到从二维图像中提取并构建出三维场景的模型，使得我们可以理解和操作现实世界中的物体和环境。这篇硕士学位论文，"基于双目视觉的图像三维重建"，是由马林在山东大学攻读计算机应用技术硕士学位时的研究成果，导师为张彩明。 双目视觉是三维重建的一种关键技术，它依赖于两个或多个不同视角的图像来恢复场景的深度信息。这种方法的优点在于它不需要额外的光源照射，因此具有较好的隐蔽性和实用性，适用于多种应用场景。然而，双目视觉面临的挑战主要包括图像匹配和噪声去除。 图像匹配是双目视觉中的一大难题，因为从三维到二维的投影过程中失去了深度信息，这导致匹配的不确定性和歧义。论文提出了一种基于双向双极线的匹配技术，该技术通过寻找极线上的跳变点来解决匹配问题，从而在一定程度上克服了场景遮挡和光照变化的影响，增强了匹配的稳健性。此外，这种方法有助于解决初始匹配点的选取问题。 匹配算法的效率也是关键。传统的迭代方法和动态规划算法虽然能提供精确的匹配，但它们通常计算量大，不适合实时重建。论文中提出的新匹配策略，首先利用跳变点减少匹配元素，然后通过插值完成中间点的匹配，显著提高了匹配速度。 论文还引入了一种新颖的检测机制来去除匹配误差较大的情况。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，在不规则场景或边缘模糊的情况下，由于采用了差分方式检测，可能会受到一定的影响。 这篇论文深入探讨了双目视觉在三维重建中的应用，提出了一种高效且鲁棒的匹配方法，对于提升三维重建的精度和实时性具有重要意义。这一研究不仅丰富了计算机视觉的理论，也为实际应用提供了新的工具和技术，尤其是在需要快速和准确三维信息获取的领域，如自动驾驶、无人机导航和机器人视觉等。