基于双目视觉的图像三维重建技术研究

"这篇硕士学位论文主要探讨了基于双目视觉的图像三维重建技术，作者为马林，指导教师为张彩明，属于计算机应用技术专业。论文重点研究了图像匹配和去噪问题，并提出了一种新的基于双向双极线的匹配技术，以解决场景遮挡和光照变化带来的匹配难题。此外，还介绍了一种快速匹配方法和异常匹配检测机制，旨在提高匹配效率和准确性。实验结果显示，该算法在规则且边缘清晰的场景中表现出良好的匹配效果。" 在双目视觉图像三维重建中，通过分析两幅或更多幅图像之间的几何关系来恢复场景的三维信息。这个过程的关键在于找到两幅图像间的对应像点，即匹配问题。然而，由于三维信息在二维投影中丢失，加上现实场景的复杂性和采样限制，匹配往往存在歧义。同时，遮挡、模糊等因素使匹配点在不同图像中可能无法直接对应。 针对这些问题，论文提出了一种新的匹配策略，即基于双向双极线的匹配技术。这种方法依赖于极线上的跳变点匹配，以减少场景遮挡的影响，同时，跳变点的匹配相对不受光照变化影响，增强了匹配的鲁棒性。此外，这种方法还有助于解决初始匹配点的选取问题。 论文中还讨论了现有的匹配算法，如迭代方法和动态规划算法，虽然它们可以优化匹配结果，但计算时间较长，不适用于实时重建需求。因此，文中提出了一种快速匹配策略，通过跳变点而非像点匹配，减少了匹配元素数量，中间点采用插值匹配，能够在给定首对匹配点后以线性时间完成匹配。同时，为了去除异常匹配，还设计了一种新的检测方法。 实验验证了新算法的有效性，特别是在规则且边缘明显的场景下，能够实现高质量的匹配。然而，对于不规则或边缘模糊的场景，由于采用了差分方式检测边缘，匹配性能可能会有所下降。 这篇论文为双目视觉图像三维重建提供了一种新的匹配理论和实践方法，有助于提升重建质量和效率，尤其在处理具有挑战性的匹配条件时，展现出了显著的优势。