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基于单目偏振光的车辆三维重建方法研究

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第1章 绪论

1.1研究背景及意义

1.2 国内外研究现状

1.3 本文研究的目标及内容

第2章 基于单目偏振光三维重建的相关理论

2.1 偏振光

2.2 摄像机标定方法介绍

2.3 双目三维重建理论

2.4 本章小结

第3章 基于单目偏振光片的图像获取平台

3.1 平台的基本模型

3.2 获取图像信息

3.3 本章小结

第4章 车辆三维重建关键步骤实现

4.1 Opencv介绍

4.2 摄像机标定及验证

4.3 图像特征点提取

4.4 图像特征点匹配

4.5 本章小结

第5章 三维重建及道路试验

5.1 三维重建生成点集

5.2 道路试验

5.3 验证道路试验结果误差率

5.4 本章小结

第六章 总结与展望

6.1 总结

6.2 展望

致谢

参考文献

攻读硕士学位期间发表的论文及取得的科研成果

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摘要

众所周知,我国汽车工业近年来取得了巨大的成功,全国汽车保有量也有显著提升,但是随之带来的交通问题也日渐显现,需要更好的管理道路交通来改善交通环境。因此需要分析道路交通流和道路交通参与者的行为,获取道路交通的重要参与者(汽车)的相关数据是有必要的。三维立体重建能够获取场景的深度信息,能够更高效的分析交通流数据。双目三维立体重建对场景进行三维重建是较好的三维重建方法,但其成本相对较高,降低其成本是研究的方向之一。基于以上两个问题,本文提出一种基于单目偏振光的车辆三维重建方法,能够有效降低三维重建系统成本,并实现三维重建效果。
  本文首先介绍了偏振光研究与立体视觉三维重建国内外研究现状,了解偏振光在各方面的应用研究,为本文充分利用偏振光提供思路;分析立体视觉的基本原理及实施步骤,介绍了立体视觉研究中各种方法及步骤的优缺点。
  分析三维重建中各关键步骤的相关理论。介绍摄像机标定模型,比较摄像机标定中传统标定法、基于主动视觉的标定法以及自标定法的优缺点;对比Harris算子与SUSAN算子,简述各自的优缺点;针对特征点匹配算法的两大分类:基于特征的匹配算法和基于区域窗口灰度的匹配算法,分别介绍了SIFT特征和协方差窗口灰度相关算子,详述了各自匹配的原理和实现过程。
  探索基于偏振光的单目图像获取机构,利用偏振光的一系列特点构建能够通过单目摄像机获取不同角度场景图像信息的机构,在保证精度的情况下实现双目摄像机的图像获取效果,能够有效的降低三维重建系统的硬件成本。
  解决三维重建中关键步骤,进行摄像机的立体标定并验证标定结果,矫正获取的图像;提出改进的特征点检测算子,获得亚像素级的特征点,并具有尺度不变性;选择基于窗口灰度的特征点匹配算法,并改进匹配算子判断匹配点,最后获得双目图像的视差图。
  进行三角运算得出场景的深度信息,生成三维点云图像。进行室外试验,验证重建系统的有效性,并验证了实验的误差情况,得出结论为:基于单目偏振光的图像采集机构和三维重建算法能够较好的对道路交通场景(车辆)进行三维重建。

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