基于立体对的金属断口三维重建

摘要

金属断口的识别与分类对于改进设备，防止构件发生断裂具有一定的指导意义。利用立体对成像技术可以获得断裂表面的完整三维信息，这为深入理解断裂微观过程提供了良好的基础。本文利用图像处理和计算机立体视觉的研究成果，完成了一个扫描电镜(SEM)立体对图像的三维重建算法。
　　计算机立体视觉的主要研究内容是由多幅二维的平面图像恢复出被摄物体的三维坐标，而其中基于两幅图像的双目立体对技术则是一个研究热点。双目立体对技术的基本原理是模仿人眼与人类视觉的立体感知过程，从两个视点观察同一景物，以获取不同视角下的感知图像，通过三角测量原理计算图像像素间的位置偏差，以获取景物的三维信息。
　　一个完整的双目立体对视觉系统通常可以分为图像获取、预处理、特征提取、立体匹配、深度计算和深度插值等六大部分。本论文主要是在图像特征提取、立体匹配、离散点插值这几方面的内容展开研究。首先根据选择的立体对成像系统模型阐述了立体对成像的基本原理。其次，对图像特征提取等预处理方法进行详尽地分析，通过实例对算法进行实验。同时，对图像匹配问题涉及的内容包括图像匹配方式、立体对匹配质量等进行了总结。最后，以特征提取与图像匹配研究为基础，针对不同类型的金属断口图像提出了基于图像特征点的匹配方法，并通过对匹配所得到的立体对恢复深度信息，然后对这些离散的深度信息进行多种插值处理，取得了较好的重建效果。

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第一章 引言

1.1 研究背景

1.2 国内外研究、发展状况

1.3 研究的目的和意义

1.4 研究思路和主要内容

第二章 图像预处理及测量模型

2.1 噪声分析和图像滤波

2.2 立体视觉的系统组成

2.3 双目视觉基本模型

2.4 本文测距模型

2.5 本章小结

第三章 特征点的提取

3.1 边缘特征提取

3.2 Harris角点提取

3.3 本章小结

第四章 立体对匹配技术

4.1 匹配基元的选取

4.2 约束条件

4.3 匹配算法及其实现

4.4软件实现及匹配结果分析

4.5 本章小结

第五章 图像插值及三维重建

5.1 插值概述

5.2 各种插值法比较

5.3 插值效果比较

5.4软件实现及重建结果分析

5.5 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

在学期间的研究成果及获奖情况