基于图像的三维场景重建研究

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1、’}{妻：i爹IMAGE．BASED3DSCENERECONSTRUCTIONAThesisSubmittedtoSoutheastUniversityFortheAcademicDegreeofMasterofEngineeringBYSHAODanSupervisedbyAssociateProf．JINLi—ZUOSchoolofAutomationSoutheastUniversityDateofSubmit(March2010)东南大学学位论文独创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我

2、所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得东南大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示了谢意。研究生签名：—j弓卜日期：趾东南大学学位论文使用授权声明东南大学、中国科学技术信息研究所、国家图书馆有权保留本人所送交学位论文的复印件和电子文档，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。本人电子文档的内容和纸质论文的内容相一致。除在保密期内的保密论文外，允许论文被查阅和借阅，可以公布(包括以电子信息形式刊登)论文

3、的全部内容或中、英文摘要等部分内容。论文的公布(包括以电子信息形式刊登)授权东南大学研究生院办理。研究生繇册即勰健嗍出．5摘要三维场景重构技术是计算机视觉研究中的热点问题。本文讨论基于图像的三维场景重构方法，图像是由普通数码相机拍摄产生的数码相片。利用数码相片进行三维场景重构面临诸多挑战：首先，由于数码相机通常会自动进行白平衡以及亮度补偿，因此从不同角度拍摄的相片，颜色以及亮度通常存在差异；其次，由于相机距拍摄物体的距离差异，通常通过调整相机焦距以实现最佳的成像效果，但同时这也造成了相机内参数的频繁变化，即使固定焦距拍摄，由于相机的自动对焦功

4、能，实际焦距仍有可能在一定范围内波动；再次，由于并不限定拍摄相机的运动方式，因此，图像序列中任意两幅图像间的运动关系是无法预知的；最后，由于并不限定数码相片的大小必须一致，因此相片间可能存在较大的尺度差异。为了解决上述问题，本文首先使用SIFT方法抽取尺度不变特征，该特征对于尺度、亮度、颜色等差异存在良好的鲁棒性，随后利用优先级k—d树进行特征匹配，接着使用RANSAC方法进行匹配特征的内点鲁棒性估计，并使用内点创建点径。在结构重构的过程中，首先根据匹配点情况，选择一组最佳相机组合，利用数码相片附带的焦距信息，进行内参数初始估计，并利用5点法

5、计算相机的外参数，随后使用光束平差法对相机参数以及重构点进行非线性优化，接着再添加相机并拓展点云，并再次利用光束平差法对结果进行优化。最后，将重构点云转换为有向点，利用泊松方法进行表面重构。实验结果表明，本文使用数码相片进行三维重构的方法是有效的。关键字：三维重构尺度不变特征多视几何结构和运动光束平差法Abstract3Dscenereconstructionisverypopularincomputervisionthesedays．Image—based3Dscenereconstructionisdiscussedinthisthesi

6、s，thenotationimageheremeansgeneraldigitalphotosshotbygeneraldigitalcameras．Image—based3Dscenereconstructionisfacinggreatchallenges．First，digitalcameraswillcarryoutwhitebalanceandlightnesscompensationautomatically,thecolorandlightnessvarywhenphotosaretakenfromdifferentdirect

7、ionsofthesamescene．Second，thebestvisualqualityofphotosCanusuallybeachievedwithfocusadjustment，however，thismakespre—calibrationofcamerasuseless，thishappensevenUsethesamefocus，sincedigitalcamerashavetheabilityofauto—focusing，whicheffectsfocusslightlyThird，themotionofcamerasar

8、eunconstraint，thusthemotionofrandom2photosareunpredicted．Andtheend，thevariationbet