基于图像的三维重建：极线几何与关键算法研究

"基于图像计算机三维重建技术研究" 在计算机视觉领域，极线几何基础是进行三维重建的关键概念，尤其在半导体设备物理和技术中扮演着重要角色。极线几何主要用于解决多视图几何问题，特别是在双目视觉系统中，用于计算物体在三维空间中的位置。 1. 极平面 (Epipolar Plane)： 极平面是指包含两个相机光心的平面。在双目立体视觉系统中，两个相机的光心会落在同一个平面上，这个平面就被称为极平面。基线，即两个相机光心之间的连线，是所有极平面的共同交集。理解极平面对于计算物体在两个相机视图中的对应关系至关重要。 2. 极线 (Epipolar Line)： 极线是极平面与相机像平面的交线。在双目视觉系统中，每个极平面都会与两个相机的像平面相交，形成一对对应的极线。任何一点在第一个相机像平面上的投影会位于一条极线上，而在第二个相机像平面上的投影则会位于另一条对应的极线上。这样的对应关系简化了匹配不同视图中相同点的过程。 3. 极点 (Epipolar Point)： 极点是基线与像平面的交点。在两个相机的像平面上，分别有一个极点，它们分别是对应相机光心在对方像平面上的投影。极点的存在有助于确定对应点在不同视图中的位置。 在西安建筑科技大学邓燕子的硕士学位论文中，她深入研究了基于图像的三维重建技术，这包括相机模型、成像过程、相机标定、特征提取和匹配、基础矩阵的求解等核心环节。邓燕子采用了改进的RANSAC方法来提高特征匹配的精度，同时通过自适应代价函数来优化基础矩阵的估计，进一步提升了三维重建的准确性。此外，通过稠密匹配算法，她解决了从特征点到稠密点云的转换问题，从而更完整地描述了物体的几何特征。 极线几何基础是计算机视觉中进行三维重建的基础理论，它与相机标定、特征匹配和基础矩阵求解等关键技术紧密相连。邓燕子的研究工作展示了如何结合这些理论和技术来实现高质量的三维重建，这对于计算机应用技术领域，尤其是半导体设备的物理和技术研究具有重要的实践意义。