基于图像的三维重建及CUDA技术加速方法研究

摘要

基于图像的三维重建是虚拟现实、计算机视觉、计算机图形学等领域的重要研究内容，而机器人视觉、人机交互、远程沉浸、动作捕捉等不断增长的应用需求成为了三维建模技术发展的推动力。三维重建和虚实交互推动了混合现实的发展，具有良好的应用前景。重建的效率和精度仍然是研究中存在的核心问题。
　　本文在国家自然科学基金“虚实混合环境中可视外壳实时建模与优化方法研究”和“医学虚实融合系统中的实时手势建模与识别技术研究”的支持下，对计算机立体视觉双目匹配方法和基于图像的可视外壳三维重建方法做了重点研究，并提出了基于CUDA加速的并行化算法。主要内容包括:
　　(1)详细阐述了双目立体视觉匹配的自适应窗口算法，分析了算法的优点和不足，提出了基于MeanShift和视差估计的快速自适应窗口匹配算法。通过MeanShift方法对参考图像和目标图像进行彩色空间处理和颜色聚合，获得低动态范围的待匹配图像;再对两幅图像做视差估计，得到单一纹理区域的视差;最后通过相似度计算和匹配代价聚合完成自适应窗口快速匹配。实验表明，该方法效率高、匹配性能好，尤其在处理复杂纹理图像时有较好的效果。
　　(2)围绕基于图像的三维重建技术，详细阐述了基于体素的可视外壳建模方法，并提出了基于CUDA的行进立方体方法与可视外壳方法相结合的并行加速方法。该方法准确提取交点，计算并消除冗余边，进而提高模型网格化的速度和准确度。实验表明，该方法能够快速重建三维网格模型。
　　(3)搭建系统平台验证上述算法和技术。使用OpenGL构建并渲染了三维虚拟场景，通过改进的可视外壳重建方法对人手及多个物体进行了实时建模，实现与虚拟场景的交互。本系统通过基于图像的实时准确三维重建，为用户提供多种场景沉浸感体验。

目录

摘要

第一章 绪论

1．1 课题研究目的和意义

1．2 国内外研究现状

1．2．1 计算机双目视觉

1．2．2 可视外壳建模方法

1．3 课题来源及研究内容

1．4 论文组织结构

第二章 CUDA编程技术基础

2．1 引言

2．2 GPU的起源与发展

2．2．2 GPU的发展史

2．2．2 GPU技术研究现状

2．3 通用GPU与算法并行化

2．4 CUDA加速技术

2．4．1 CUDA概述

2．4．2 程序模型和内存机制

2．4．3 编程优化模型

2．4．4 程序优化策略

2．5 本章小结

第三章 双目立体视觉

3．1 引言

3．1．1 稀疏点立体匹配

3．1．2 稠密点立体匹配

3．2 自适应窗口匹配算法

3．2．1 自适应支持权重计算

3．2．2 不相似度计算

3．2．3 视差选择

3．3 快速自适应窗口匹配算法

3．3．1 MeanShift原理

3．3．2 视差估计

3．3．3 快速匹配

3．4 实现结果与分析

3．4．1 算法流程

3．4．2 实验结果

3．4．3 结果分析

3．5 本章小结

第四章 可视外壳重建方法

4．1 引言

4．2 重建算法

4．2．1 八叉树空间剖分

4．2．2 行进立方体表面网格化

4．2．3 基于视点的纹理映射

4．3 串行实验结果与分析

4．3．1 串行实验结果

4．3．2 算法分析

4．4 并行算法与实验

4．4．1 基于CUDA的MC算法

4．4．2 并行算法验证

4．5 本章小结

第五章 虚实交互系统

5．1 引言

5．2 系统结构

5．3 硬件平台

5．4 系统功能测试

5．4．1 客户端功能

5．4．2 服务器端功能

5．5 本章小结

总结与展望

参考文献

致谢

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