基于图像的三维重建：相机标定与特征匹配优化

本篇硕士学位论文深入探讨了基于图像的三维重建技术在半导体设备物理学与技术领域的应用。首先，作者介绍了薄透镜相机的成像原理和线性相机模型，特别强调了相机畸变的概念及其对成像质量的影响。章节中着重讲解了传统相机标定方法与自标定方法的区别，以张正友相机定标算法为核心，展示了通过平面模板进行精确相机参数标定的过程。 在研究中，作者分析了相机模型与成像过程，指出相机标定是三维重建的关键步骤。论文比较了经典的特征提取方法，如RANSAC（随机采样一致性）算法，以及使用改进的高斯差分算子进行特征描述和匹配。结果显示，自定义的特征描述算子在匹配性能上优于传统的RANSAC方法，提高了精度。 针对基础矩阵求解，传统RANSAC方法存在的问题是忽略不同内点间的差异，导致基础矩阵精度受限。为此，作者引入了重投影误差自适应代价函数，根据不同内点的重投影误差动态调整其在求解过程中的权重，从而提高了基础矩阵的准确性。 论文还解决了特征点重构时稀疏点云难以充分描述物体几何特征的问题，通过图像校正和视差空间的稠密匹配技术，将匹配点扩展到稠密点云，增强了重建的精度和完整性。 进一步，论文结合双目视觉特性，构建了基于图像对的三维重建流程，实现了物体空间点云的稀疏和稠密重建。此外，论文还讨论了点云后处理技术以及多幅图像在三维重建中的应用，并通过实验证明了这些方法的有效性和实用性。 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。总体而言，这篇论文深入研究了计算机视觉、图像处理和图形学在半导体设备领域的三维重建技术，并提出了一系列创新性的解决方案，为实际应用提供了有价值的技术支持。