基于图像序列的三维实体建模算法研究

摘要

三维实体建模是计算机视觉的重要研究方向之一，是根据摄像机拍摄得到的二维图像信息来计算三维空间中物体的几何信息，是识别和重建物体的过程。二维图像是三维物体建模的几何特征、物体颜色、摄像机参数等因素的非线性函数的输入量；而求解物体的三维信息，是摄影过程的逆问题，该问题的解是不定的，而且由于对噪音等因素产生的误差比较敏感，使得求解难度加大。
　　 本论文针对未标定图像序列的三维实体建模进行如下研究：
　　 一、建立基于束集调整的摄像机标定算法。在研究基于平面的摄像机标定算法的基础上，研究摄像机的成像模型，并且提取共线方程作为约束条件，以此建立基于束集调整的摄像机标定算法。通过实验分析，证明该算法具有较高的精度。
　　 二、实现基于图像序列的分层建模算法，并对三维实体实现纹理重构。在建模过程中，按层次将算法分为射影建模、仿射建模和欧氏建模。首先，通过实现迭代因子分解算法和束集调整算法，得到未矫正的三维点数据。其次，利用摄像机内参数矩阵建立绝对二次曲线对偶的约束条件，以此计算欧氏空间的三维离散点数据。最后，根据Delaunay三角剖分原则对三维离散数据进行网格化，并且通过插值完成纹理重构。
　　 三、根据上述内容，设计和实现一个三维实体建模系统；并且，对实际采集的图像序列进行三维建模，验证系统的可行性。