双目视觉下图像三维重建：基于双向双极线的匹配与去噪方法

标题："其他图像三维重建的方法 - Vue: 以数组中某项值进行排序与立体视觉技术" 描述部分讲述了两种主要的三维重建方法，即光度立体视觉和激光测距法。光度立体视觉利用图像中物体表面的光照信息来恢复物体的朝向，这是早期由Horn研究组开创的研究领域，Ikenchi等人对此进行了进一步的分析，特别关注有镜面反射表面的情况。图像亮度受到多种物理因素影响，包括几何结构、光源分布、表面属性、介质特性以及传感器特性，这些信息可用于重构场景结构。 激光测距因其方向性好、亮度高和精度高等特点，在军事、科技和生产领域广泛应用。作为一种视觉方法，激光测距仪具有高精度和远程测距的能力，是现代三维重建的重要手段。尽管如此，由于现实场景复杂性和遮挡问题，图像匹配仍然是一个挑战，尤其是双目视觉，它依赖于视差信息重建三维，但匹配过程中的歧义性和模糊性需要精确处理。 文章提到，山东大学马林的硕士论文专注于双目视觉技术，这是一种利用多幅二维图像中几何关系重建三维场景的技术。关键步骤是进行图像间的对应像点匹配，但常规方法如像素灰度值匹配在面对遮挡和模糊时存在局限。作者提出了基于双向双极线的匹配技术，通过匹配极线上的跳变点来解决这些问题，提高匹配的鲁棒性和效率。这种方法采用迭代计算或动态规划优化算法，但通常耗时，而文中提出的匹配方式则通过减少匹配元素和使用插值匹配加速，实现实时性。 实验结果显示，当场景规则且边缘清晰时，新算法能获得良好匹配效果。然而，对于复杂或模糊场景，仍需改进以适应各种条件下的重建需求。本文探讨了如何利用图像数据的特定信息和先进的匹配技术进行三维重建，并强调了在实际应用中的挑战和优化策略。