双目立体视觉三维重建关键技术研究

"这篇论文详细探讨了三维重建过程中的关键技术，包括图像预处理、摄像机标定和立体匹配，这些都是实现三维重建的核心环节。作者基于Marr视觉理论，对双目立体视觉系统进行了深入研究，并提出了改进的匹配算法，以提高精度和实时性。论文还涉及硬件实验平台和软件实验系统的构建，以验证算法的有效性。" 三维重建是计算机视觉领域的关键任务，它涉及到从二维图像中恢复出三维信息。这篇论文的重点在于分析和研究这一过程中的关键技术。首先，图像预处理是三维重建的第一步，它包括图像去噪、增强、校正等操作，为后续的分析提供高质量的输入数据。图像预处理能够提高图像的清晰度，减少噪声干扰，为摄像机标定和立体匹配创造有利条件。 接着，摄像机标定是确定摄像机内参（如焦距、主点位置）和外参（如旋转和平移矩阵）的过程，这是计算三维坐标的基础。论文中采用了Tsai的两步标定法，该方法既能保证标定精度，又简化了操作步骤，适应实际实验环境。 立体匹配是三维重建的核心，它寻找图像对间的对应像素以计算深度信息。论文中主要研究了基于区域匹配的灰度相关算法，并提出了一种局部最优的自适应窗口匹配算法，通过新的相似性测度函数和四方向线型掩模减少噪声影响，提高匹配准确性。此外，还改进了全局最优的遗传算法立体匹配方法，以适应不同需求。 在完成摄像机标定和立体匹配后，可以使用简化的空间点坐标计算公式求得物体的三维坐标，从而实现三维重建。最后，利用OpenGL进行可视化输出，直观展示重建结果。 论文的实践部分，作者构建了一个硬件实验平台和软件实验系统，包含图像预处理、摄像机标定、立体匹配和三维重建等模块，为后续的双目立体视觉系统开发提供了实验基础。 这篇论文深入探讨了三维重建中的关键技术，并提出了优化算法，对于提升三维重建的精度和实时性具有重要意义。同时，实验系统的建立也验证了这些方法的可行性和实用性，为相关领域的研究提供了有价值的参考。