毕易过唯一官网_基于双目立体视觉的三维重建

作者:李志鹏

关键词:

来源:河北地质大学

DOI:

发布时间:2022-05-14 19:12

三维重建是在场景中恢复目标物体全部或部分表面的三维信息。它广泛应用于航空航天、无人驾驶、建筑建模、工业检测等领域。双目立体视觉是一种实现三维重建的方法。它使用两台相同的摄像机模拟人类视觉系统,从不同的角度获取同一空间物体表面的两幅图像,并利用视差和相似三角形原理恢复空间物体表面的深度信息。它简单有效。本文主要研究了基于双目立体视觉的三维重建方法和技术,包括摄像机标定、立体匹配和三维重建,重点研究了两种立体匹配算法的改进。主要工作如下:(1)在摄像机标定部分,研究了操作简单、精度高的张正友标定法,并在实验部分分别使用Open CV和Mat Lab实现了摄像机标定环节。在比较二者精度的基础上,得到了更精确的摄像机参数,用于对同一台摄像机拍摄的两幅不同图像进行极线约束和后续的三维重建可视化。(2) 传统的基于Census变换的立体匹配算法存在对中心像素依赖性高、抗干扰能力差的问题。提出了一种基于改进Census+引导滤波(GF,Guided,Filter)的立体匹配算法。首先是像素引入了检测模块,通过加权中值二次计算像素灰度值,结合绝对差(Absolute Difference、AD)代价和Census代价计算匹配代价。最后,基于GF,增强了算法在不同区域的鲁棒性。实验结果表明,该算法具有较好的抗噪声性能。(3) 针对ADCensus的像素突变在外界条件下导致视差图像中物体边缘区域失配和模糊的问题,提出了一种基于APC+DASW(adphase census+double adaptive support window)的立体匹配算法。首先,对初始图像进行去噪。其次,在AD成本的计算中加入相位值,提出了结合AD成本、相位角成本和Census变换成本的匹配成本计算方法。最后,在成本聚合步骤中改进了自适应窗口的计算规则。通过与原算法的实验比较,结果表明,与原算法相比,本文提出的算法在边缘区域和平滑区域都取得了更好的效果。(4) 在三维重建部分,利用相似三角形原理从视差图中计算出实际物体表面的深度信息,将深度信息和像素颜色值保存为点云信息,并通过三维可视化显示物体的三维重建结果。毕易过https://bepass.cn