基于激光雷达深度图像的超分辨率技术研究

摘要

图像的超分辨率重建技术是图像处理领域一个非常重要的研究方向。随着空间信息技术的发展，三维地理信息系统(GIS)广泛应用的时机已经到来，三维表示正日益成为地球空间信息表达的主要方式。在此期间，大规模三维城市重建工程不断涌现，数字城市三维重建成为三维技术发展的主要趋势。三维建模的首要任务即是空间数据的获取，而三维激光扫描则是其中一种重要的数据获取技术。然而，现今市场上大多数三维激光扫描仪或者扫描角分辨率不够高，重建效果不理想，或者价格过于昂贵，无法得到广泛应用。空间数据的采集始终是一个瓶颈。此外，现有的高分辨率立体视觉数据集较少，且主要来自室内小规模场景，结构简单，相比之下，户外更加广阔和复杂的大规模场景更有挑战和研究价值，但这方面可以用于研究的实验数据集几乎没有。针对上述问题，本文采用先进的三维激光扫描设备，获取室外大规模场景的深度图像数据集，并致力于图像处理技术，结合高分辨率深度图像，对采集得到的部分低分辨率深度图像进行超分辨率重建问题研究。
　　本文对相机的标定技术进行了研究。首先对相机标定的概念以及发展进行了回顾，介绍了当前各种主流的相机标定技术。同时，为了获取同场景的深度图像和彩色图像，本文对三维扫描仪与二维成像相机的标定进行了深入研究，以圆形靶标为标定物，采用传统标定方法完成三维扫描仪与二维相机的标定，达到了预期的精度，在此基础上，采集用于研究的户外场景深度图像数据集。
　　本文对深度图像的超分辨率问题进行了研究。首先，考虑到目前的深度图像数据集主要来自于室内，场景规模小，结构简单，存在不足。本文在完成扫描仪与相机的标定后，提出了新的基于户外场景的深度图像数据集，相比于室内场景，户外真实场景规模大，距离远，结构多样，纹理丰富，更有难度和挑战。其次，利用实验采集得到的低分辨率和高分辨率深度图像数据集，构建超分辨率重建框架，将边缘保持图像滤波算子应用到深度图像上采样方案中，对深度图像的超分辨率重建问题进行研究。

目录

声明

摘要

第1章 绪论

1．1 本文研究背景与研究意义

1．2 相机标定与超分辨率重建技术研究现状

1．3 本文的研究内容和组织结构

第2章 三维激光扫描系统简介

2．1 三维激光扫描技术

2．2 三维激光扫描系统

2．3 三维激光扫描系统工作原理

2．4 三维激光扫描系统应用领域

2．5 本章小结

第3章 基于激光雷达的深度图像数据集获取

3．1 深度图

3．2 数据采集系统

3．3 坐标系变换

3．3．1 坐标系

3．3．2 相机残数

3．3．3 光学畸变

3．4 扫描仪与相机标定方法

3．4．1 相机标定基础

3．4．2 扫描仪与相机标定方法

3．5 标定结果分析与评价

3．6 深度图像数据集

3．7 本章小结

第4章 深度图像超分辨率重建算法研究

4．1 图像观测模型

4．2 传统图像超分辨率算法

4．2．1 基于插值的方法

4．2．2 基于建模的方法

4．2．3 基于学习的方法

4．2．4 序列图像超分辨率重建

4．3 深度图像超分辨率重建算法框架

4．3．1 深度图像超分辨率重建

4．3．2 深度图像超分辨率重建算法框架

4．4 实验结果评价与分析

4．5 本章小结

第5章 总结与展望

5．1 本文总结

5．2 未来展望

致谢

参考文献

硕士期间研究成果