单幅图像目标定位与三维重建的改进策略

本篇论文深入探讨了"未贴纹理目的重建模型"在计算机科学领域中的应用，特别是在计算机视觉中的一个重要分支——基于单幅图像的目标定位和三维重建。作者南京理工大学硕士研究生于艳，以控制理论与控制工程专业为基础，结合摄影测量学和虚拟现实技术，针对实际场景中的图像建模进行了研究。 论文的核心内容分为四个部分： 1. 边缘检测与目标定位：作者比较了多种边缘检测算法，如Canny算子因其高效性被选中用于提取图像边缘。对于Hough变换的缺点（耗时和内存消耗大），论文提出采用概率Hough变换，以降低目标直线检测的复杂度，并通过拟合求交点精确确定灭点坐标，提高了灭点计算的精度。 2. 摄像机参数估计：基于摄影测量学，论文着重研究了确定外方位角元素的方法，尤其是两种不同的方法。经过实际验证，选择精度更高的方法来确定旋转矩阵，确保摄像机参数的准确性。 3. 长方体模型的三维重建：为了提高单幅图像中目标物体长方体模型的精度，针对相对深度的影响，论文对相对深度算法进行了优化，从而提升了长方体模型的三参数精度，进而计算出目标物体特征点的三维坐标，实现了目标物体的精确定位。 4. VRML模型重建与纹理映射：利用VRML编程，论文提出了一种有效的纹理映射策略，通过将图像分割成多个小块，减少模型表面纹理的变形，从而增强了重建模型的立体真实感。这种方法的应用使三维重建结果更为逼真，具有广泛的实际应用价值，尤其是在城市规划、古建筑重建与保护、基于图像的测量以及虚拟漫游技术等领域。 这篇论文不仅阐述了理论原理，还通过实际案例展示了所使用算法的有效性和系统的可行性，为计算机视觉领域的目标定位和三维重建提供了创新性的解决方案。