单幅图像目标定位与三维重建：灭点法与相对深度优化

"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，结合摄影测量学和虚拟现实技术，研究如何从结构化场景图像中进行图像建模。作者于艳在导师陈青林的指导下，进行了以下几方面的工作： 1. 对比了多种边缘检测算法，并选择了Canny算子来提取图像边缘。针对Hough变换的效率问题，采用了概率Hough变换来检测目标直线，通过拟合交点确定灭点坐标，以提高计算精度。 2. 研究了摄像机的内、外参数确定方法，特别是从摄影测量学的角度出发，深入探讨了确定外方位角元素的两种方法，并选择精度更高的方法来确定旋转矩阵。 3. 针对目标物体，将其转换为长方体模型，并改进了相对深度算法，以提高长方体尺寸参数的精度。这有助于计算出目标物体特征点的三维坐标，实现精确的目标定位。 4. 利用VRML（Virtual Reality Modeling Language）进行模型重建与显示，通过特定规则的纹理映射，降低了模型表面纹理变形，提高了重建的真实感。 论文通过实例验证了所使用算法的正确性和系统实现的可行性，这些方法在城市规划、古建筑保护、图像测量和虚拟漫游等多个领域有广泛应用前景。 关键词：单幅图像，目标定位，三维重建，灭点，VRML" 这篇论文详细阐述了如何利用单幅图像进行目标定位和三维重建的过程，其中涉及的关键知识点包括： 1. 边缘检测：Canny算子是一种经典的边缘检测算法，它能有效提取图像的边缘，同时抑制噪声干扰。 2. 直线检测：概率Hough变换是一种改进的Hough变换，能够减少计算量，提高检测直线的效率，特别是在处理大规模数据时。 3. 灭点计算：灭点是透视投影中重要的几何特性，用于推断图像中的几何关系。通过检测和拟合直线确定灭点坐标，可以获取摄像机的内在参数。 4. 摄像机参数估计：论文研究了如何确定摄像机的内外参数，包括外方位角元素的计算，这对于重构三维场景至关重要。 5. 目标定位：通过将目标物体建模为长方体，改进相对深度算法提高了定位的精度，能够准确获取特征点的三维坐标。 6. 三维重建：利用VRML进行模型重建，通过纹理映射优化了模型表面的视觉效果，使重建更加逼真。 以上内容详细地展示了基于单幅图像的计算机视觉技术在目标定位和三维重建领域的应用，以及相关算法的改进和优化。