单幅图像目标定位与三维重建：灭点法与Canny边缘检测

"这篇硕士论文主要探讨了基于单幅图像的目标定位及三维重建技术，重点关注了灭点属性在摄像机参数求解中的应用，并利用VRML进行模型重建和显示。作者于艳在陈青林教授指导下，进行了以下研究工作：1)采用Canny边缘检测和概率Hough变换确定直线与灭点坐标；2)通过灭点属性确定摄像机内外参数，尤其关注外方位角元素的精确计算；3)改进相对深度算法提高长方体模型参数精度，实现目标定位；4)运用VRML进行纹理映射和模型重建，优化显示效果。该研究在城市规划、古建筑保护、图像测量和虚拟漫游等领域有广泛应用潜力。关键词包括：单幅图像、目标定位、三维重建、灭点、VRML。" 本文详细阐述了基于单幅图像的计算机视觉技术，特别是如何利用灭点属性进行摄像机参数的求解和目标定位。首先，论文对比分析了几种边缘检测算法，最终选择了Canny边缘检测器，因其在噪声抑制和边缘保持方面具有较好的平衡。接着，通过概率Hough变换检测直线，提高了灭点坐标计算的效率和准确性。灭点是图像中与世界坐标轴平行线的投影汇聚点，其坐标反映了摄像机的内参数，如焦距和主点位置。 在确定摄像机内外参数时，论文深入研究了摄影测量学方法，特别关注外方位角元素的两种计算方法，以确保旋转矩阵的高精度。摄像机的内参数矩阵K，包含了焦距f和主点坐标D，而外参数则涉及到摄像机的位置和姿态。灭点属性在这里起到了关键作用，因为它可以提供关于摄像机几何特性的信息。 接着，论文提出将目标物体抽象为长方体模型，并改进了相对深度算法，以提高长方体的尺寸估计精度，从而实现目标的三维定位。这种定位技术对于从单幅图像中获取物体的空间信息至关重要。 最后，作者利用VRML（Virtual Reality Modeling Language）进行模型重建和纹理映射。通过将图像分割并映射到模型表面，减少了纹理变形，提升了重建模型的真实感。这种方法为实际应用提供了可行的解决方案，特别是在城市规划、古建筑保护和虚拟现实体验等领域。 这篇论文为基于单幅图像的计算机视觉研究提供了一个全面而深入的视角，尤其是在目标定位和三维重建技术上，它通过创新的方法和优化的算法提升了整体的准确性和实用性。