基于极线匹配的摄像机自标定与双目视觉图像重建

摄像机平移运动时的几何关系在自标定技术中起着关键作用，尤其是在基于主动视觉系统的摄像机自标定方法中。Hartley在1992年的贡献奠定了这一领域的基础，通过摄像机的平移运动，正交性的利用能够形成一组关于内参数的线性方程组，从而实现摄像机参数的估计。这种技术的核心在于，通过对摄像机运动轨迹的分析，即使在无需依赖外部标定物的情况下，也能进行有效的参数校准。 在三维重建技术中，双目视觉作为一种重要的手段，利用两幅或多幅图像中的视差信息来恢复场景的三维信息。马林的硕士论文关注了双目视觉的匹配和去噪问题。由于场景投影到二维图像时丢失了深度信息，匹配像点的难点在于如何在多幅图像中重构这个丢失的维度，尤其是在面对复杂场景、遮挡和模糊等挑战时。传统的匹配方法可能存在歧义性和计算效率低下的问题。 作者提出的基于双向双极线的匹配技术，通过寻找极线上的跳变点来实现像点匹配，提高了匹配的鲁棒性，解决了遮挡问题，并且在匹配速度上优于迭代计算和动态规划等优化算法。这种方法首先通过跳变点匹配大幅度减少需要处理的数据量，然后使用插值技术进行中间点匹配，显著提升了实时性能。对于初始匹配点的处理，本文还提出了一种新的检测方法，有助于剔除较大偏差的匹配结果。 实验结果显示，当场景规则且边缘清晰时，采用本文算法能得到较好的匹配效果。然而，当场景复杂或边缘模糊时，由于使用了差分检测方式，可能会受到一定程度的影响。该研究为摄像机自标定和双目视觉匹配提供了创新思路，有助于提高三维重建的精度和实用性。