基于单幅图像的目标定位与三维重建：灭点求解与VRML实现

"这篇硕士论文来自南京理工大学，专业为控制理论与控制工程，作者于艳，导师陈青林，主题是基于单幅图像的目标定位及三维重建研究。论文中涉及了图像处理、摄影测量学、虚拟现实技术以及相关算法的应用。" 在计算机科学，尤其是计算机视觉领域，图像建模是一项关键任务。这篇论文详细探讨了如何利用单幅结构化场景图像进行建模和分析。以下是论文中提及的一些核心知识点： 1. 边缘检测：论文对比了几种常见的边缘检测算法，并选择了Canny算子来提取图像边缘。Canny算子是一种多级边缘检测算法，它能够有效减少噪声的影响，同时保留图像的重要边缘信息。 2. Hough变换与概率Hough变换：传统的Hough变换在检测直线时存在计算资源消耗大和存储需求高的问题。论文中采用了概率Hough变换作为替代，这是一种更为高效的方法，用于检测图像中的直线，减少计算时间和内存需求，提高了灭点坐标检测的精度。 3. 灭点求解与摄像机参数：灭点是摄影测量学中的重要概念，与摄像机的内外参数紧密相关。论文研究了确定摄像机外方位角元素的两种方法，并基于实验结果选择了能提供更高精度的方法来确定旋转矩阵。这一步对于准确重建三维场景至关重要。 4. 目标定位与三维重建：论文将目标物体简化为长方体模型，考虑到单幅图像中的相对深度对模型尺寸估计的影响，作者改进了相对深度算法，提高了长方体模型的三参数（长度、宽度和高度）的精度，从而实现了对目标物体中特征点的三维坐标计算，实现了目标定位。 5. 虚拟现实建模语言(VRM L)的应用：通过VRML编程，论文实现了模型的重建和显示。在纹理映射过程中，为了减小模型表面的纹理变形，图像被分割成多个小块并映射到模型表面上，增强了重建的真实感。 这篇论文通过具体实例证明了所使用算法的有效性和系统实现的可行性，并指出这种方法在城市规划、古建筑保护、基于图像的测量和虚拟漫游等多个领域有着广阔的应用前景。关键词包括单幅图像、目标定位、三维重建、灭点和VRML。