基于双目视觉的图像三维重建技术研究
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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"
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。
2017-09-18 上传
2021-01-19 上传
2020-11-19 上传
2021-04-29 上传
2020-12-01 上传
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沃娃
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