發(fā)布時(shí)間：2020-03-25 21:48

【摘要】：基于視覺的三維重建是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的重要研究課題,它通過相機(jī)捕獲周圍場景的圖像信息,利用三維重建算法重現(xiàn)景物的三維模型�；�于視覺的三維重建技術(shù)在機(jī)器人導(dǎo)航、自動(dòng)駕駛、逆向工程、文物保護(hù)等領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用。因此,研究基于視覺的三維重建技術(shù)具有較重要的理論和工程實(shí)際價(jià)值。論文采用基于單目視覺的SFM三維重建方法,通過不同角度拍攝的圖像對周圍場景進(jìn)行三維重建。論文圍繞SFM三維重建任務(wù)中各關(guān)鍵步驟進(jìn)行了詳細(xì)研究,主要包括:相機(jī)模型及相機(jī)標(biāo)定方法、特征匹配算法、深度預(yù)測算法和相機(jī)位姿求解等。具體如下:(1)詳細(xì)探討了小孔相機(jī)模型及相機(jī)畸變模型,在此基礎(chǔ)上對幾種相機(jī)標(biāo)定算法的標(biāo)定原理及標(biāo)定過程進(jìn)行了闡述并對比了它們的優(yōu)缺點(diǎn),最后根據(jù)所述理論進(jìn)行了相機(jī)標(biāo)定實(shí)驗(yàn)。(2)論文對深度學(xué)習(xí)方法在三維重建中的應(yīng)用進(jìn)行了探索,提出了一種用于特征匹配的卷積網(wǎng)絡(luò)模型“單峰匹配網(wǎng)絡(luò)”�！皢畏迤ヅ渚W(wǎng)絡(luò)”輸入為兩張待匹配的圖像塊,網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)以全卷積形式設(shè)計(jì),模型訓(xùn)練采用端到端的訓(xùn)練方法。論文對所提網(wǎng)絡(luò)模型的像素分辨能力進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)測試,并與其它特征匹配方法進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)對比。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該模型在匹配8個(gè)像素距離以上的圖像塊對時(shí),模型具有較好的匹配效果,且與同類匹配方法比較所提模型具有較高的匹配準(zhǔn)確率。(3)論文對深度學(xué)習(xí)方法預(yù)測圖像深度進(jìn)行了研究,提出了一種圖像深度預(yù)測卷積網(wǎng)絡(luò)模型,并對模型進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)表明預(yù)測深度圖與真實(shí)深度圖的深度趨勢基本一致,預(yù)測深度值與真實(shí)深度值存在一定差距,其均方根誤差值為1.183。此外,論文中還討論了深度學(xué)習(xí)在三維重建中的其它潛在應(yīng)用。(4)在上述研究的基礎(chǔ)上,自行編寫了SFM三維重建程序。借助SIFT算法進(jìn)行特征點(diǎn)檢測,利用特征匹配卷積網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行特征匹配,采用三角測量算法計(jì)算點(diǎn)云坐標(biāo),PnP等算法計(jì)算相機(jī)的位姿,最終實(shí)現(xiàn)了增量式的SFM三維重建。
【學(xué)位授予單位】：大連理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TP391.41;TP18

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本文編號：2600492