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基于摄像机阵列的大范围三维场景重建

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1 绪论

1.1 课题研究背景及意义

1.2 国内外研究现状

1.3 本文主要研究内容和章节安排

1.4 本章小结

2 室内环境下摄像机阵列的标定技术

2.1 概述

2.2 双目摄像机标定

2.3 摄像机阵列标定

2.4 实验结果及分析

2.5 本章小结

3 基于双目视觉的快速三维场景重建

3.1 引言

3.2 特征点检测

3.3 稠密匹配

3.4 三维场景重建

3.5 本章小结

4 摄像机阵列的三维场景拼接

4.1 点云预处理

4.2 多视角点云拼接

4.3 点云的空间管理

4.4 实验结果及分析

4.5 本章小结

5 系统实现与分析

5.1 系统简介

5.2 硬件系统

5.3 软件系统

5.4 系统测试

5.5 本章小结

6 总结与展望

6.1 论文工作总结

6.2 未来工作展望

致谢

参考文献

攻读硕士学位期间发表的学术论文及研究成果

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摘要

基于视觉处理的三维信息获取技术已经成为计算机视觉领域非常重要的研究方向。目前常用的获取场景三维信息的方法有基于双目立体视觉、结构光编码以及TOF深度相机等。然而这些三维获取技术不能很好的满足场景的多方位、高精度、快速的三维重建要求。针对此问题,本课题在室内大视场环境下搭建摄像机阵列三维重建系统,在双目立体视觉的基础上使用摄像机阵列三维场景重建方法,通过拼接各个视角下双目重建获得的点云,得到大范围多视角全景三维模型。本课题主要研究内容包括摄像机阵列的标定,快速双目立体匹配和三维重建,摄像机阵列的全局拼接以及摄像机阵列的软硬件系统实现。
  首先,在双目摄像机标定的基础上,本文设计了一种灵活的摄像机阵列标定方法,实现对阵列摄像机的内部参数和外部位姿参数的标定。实验证明该标定方法可以实现摄像机阵列的高精度全局标定,双目标定精度达到0.0822mm,摄像机阵列标定参数达到0.079mm。其次,针对现有的双目匹配算法计算量大,速度慢等缺点,本文将 SIFT算法的实现转移到图形处理器(GPU)上加快稀疏特征点的提取速度,并且在此基础上使用基于贝叶斯模型的稠密匹配算法实现双目快速稠密匹配。然后,本文使用摄像机阵列外部标定参数初步对齐各个视角下的点云,再利用ICP(IterativeClosestPoint)算法优化点云拼接精度,完成高精度三维场景完整重建的目的。最后,本文搭建了摄像机阵列硬件平台和软件系统。硬件平台实现了摄像机阵列的信号控制、同步相机触发以及高带宽图像数据传输。软件系统将摄像机阵列重建算法集成在一起,实现有效的人机交互和高效的可视化效果。

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