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监控场景下的运动车辆三维重建算法研究
| 论文题名： | 监控场景下的运动车辆三维重建算法研究 |
| 关键词： | 运动车辆;监控场景;三维重建算法;摄像机标定;稠密匹配 |
| 摘要： | 三维重建是计算机视觉领域的重要分支之一，它通过直接模拟人类视觉系统的方式感知客观世界，它综合了众多的学科知识，广泛的应用于航空测绘、视觉导航、医学诊断、电子商务、虚拟现实等领域。因此对于三维重建中的若干问题进行研究具有十分重要的理论价值和现实意义。 本文围绕三维重建中的摄像机标定技术、匹配策略和匹配算法、重建方法等重点与难点问题展开研究。从二维图像获得三维空间信息的过程中，摄像机标定是必不可少的环节。本文在对比分析了几种摄像机标定方法的基础上，提出了一种基于路面标线的摄像机标定方法。与已有的标定方法相比优势在于不需要特殊的标定模，利用图像坐标和对应的空间点之间的关系得到标定参数。为提高重建精度，设计实现了一种基于区域增长的稠密匹配方法。解决了影响重建精度的特征点少，重建局部化，甚至变形等问题。该方法主要是利用特征点对的提取方法，首先在图像中找到鲁棒性较好的种子点；然后以种子点为起点，通过一定的增长方式传播，将匹配关系蔓延到整幅图像本文的方法对于未经标定的图片同样适用。最后用 RANSAC作用于区域增长后的匹配点对，从而得到最终的匹配点对。在搜索匹配点时，最重要的一个约束条件是对极几何约束。该约束条件限制了匹配点位于对极线上，提高了搜索效率。 本文最后给出了相应的实验结果，通过与已有的方法的对比，实验结果显示，该方法得到的匹配点对无论是数量上还是分布的均匀程度上，效果都比较好，提高了三维重建的精度。实验结果表明该方法可以得到稠密的三维点云，而且算法的效率也较高。 |
| 作者： | 张彩平 |
| 专业： | 信号与信息处理 |
| 导师： | 张伟 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 华中科技大学 |
| 学位年度： | 2015 |
| 正文语种： | 中文 |
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