单幅图像目标定位与三维重建技术研究

"这篇文章是南京理工大学硕士研究生于艳的学位论文，主题是基于单幅图像的目标定位及三维重建研究。论文结合摄影测量学和虚拟现实技术，探讨如何从单幅结构化场景图像中进行图像建模。论文的主要内容包括边缘检测、目标直线检测、摄像机内外参数确定、长方体模型构建、相对深度算法改进以及模型重建与显示等。文中采用了Canny算子提取边缘，概率Hough变换检测直线，通过改进的相对深度算法提高目标定位的精度，并利用VRML进行模型重建与显示。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前景。" 在计算机视觉领域，目标定位是一项关键任务，它涉及到从图像中识别和确定特定对象的位置。在本论文中，作者首先探讨了几种常见的边缘检测算法，如Canny算子，用于从图像中提取目标物体的边界。Canny算子因其良好的抗噪声能力和对边缘的精确检测而被广泛使用。此外，针对Hough变换在处理大规模数据时的效率问题，论文采用了概率Hough变换，这是一种更为高效且节省存储空间的直线检测方法，能够确定目标物体的直线特征，从而找到灭点坐标，提高定位精度。 接下来，论文深入研究了摄像机的内、外参数。外方位角元素是描述摄像机在世界坐标系中的位置和姿态的关键参数。通过摄影测量学的方法，作者对比了两种确定外方位角元素的算法，选取了精度较高的方法来构建旋转矩阵。这一步对于准确恢复三维空间信息至关重要。 在目标物体的三维建模部分，作者将其转化为长方体模型。考虑到单幅图像中无法直接获取深度信息，作者对相对深度算法进行了改进，以提高长方体模型尺寸参数（长度、宽度和高度）的精度，从而精确计算出目标物体特征点的三维坐标，实现了目标定位。 最后，为了实现模型的重建与逼真的显示，论文利用VRML（Virtual Reality Modeling Language）编程，通过纹理映射技术将图像分块映射到模型表面，减少纹理变形，提升重建效果。 这项研究的成果不仅验证了所使用算法的正确性和系统实现的可行性，还为城市规划、古建筑保护、基于图像的测量以及虚拟漫游等领域的应用提供了新的思路和技术支持。