OpenCV驱动的三维重建：基于USAN的立体视觉技术探析

本篇硕士学位论文深入探讨了"基于OpenCV的三维重建技术研究"。作者史进，专业为计算机应用技术，在李健老师的指导下，针对视觉在信息获取中的重要性，特别是计算机视觉领域，研究如何通过OpenCV平台实现三维信息的感知和解释。论文着重于立体视觉中的双目立体视觉方法，它模仿人眼的双目观察模式，通过两台或多台摄像机的不同视角拍摄同一场景，利用三角测量原理计算深度信息，进而恢复物体的三维形状。 立体视觉是计算机视觉的核心组成部分，而OpenCV在此领域的应用尤其引人关注。论文的实施步骤包括图像采集（利用CCD或数码摄像机和图像采集卡），摄像机标定（确定相机内部参数，如焦距、光心等），图像预处理（如去噪、增强），特征点的提取和匹配（关键在于建立空间中同一物体点在不同视图中的对应关系，采用窗口稀疏点匹配和密集点匹配策略），深度信息计算，以及最终的物体表面三维重建和后处理。 在摄像机标定阶段，论文着重解决了如何精确地确定摄像机的内参数和外参数，这对于确保后续步骤的准确性至关重要。图像处理则涉及图像质量的优化，以提高特征检测的可靠性。特征提取部分，作者探索了不同的算法和技术，以提取出有助于立体匹配的显著特征。 论文的核心内容围绕这些关键技术展开，通过实验验证了OpenCV在三维重建中的有效性，并可能对制造自动化、设计自动化、车辆导航、智能机器人以及人脸识别等领域提供支持。这篇研究对于提升计算机视觉的鲁棒性和适应性，尤其是在三维物体形状重建方面，具有重要的理论价值和实际应用潜力。