序列圖像三維重建方法研究.pdf

1、三維重建就是從給定一組圖像集中恢復(fù)攝像機(jī)的姿態(tài)和場(chǎng)景三維表面。過(guò)去三十多年來(lái)，這一問(wèn)題獲得了廣泛和較為深入的研究，其研究成果也開(kāi)始應(yīng)用于解決主要來(lái)源于醫(yī)療系統(tǒng)和數(shù)字城市及娛樂(lè)系統(tǒng)中存在的實(shí)際問(wèn)題。本文圍繞“序列圖像三維重建”這一課題，分別對(duì)攝像機(jī)自標(biāo)定、立體視覺(jué)圖像匹配和多視圖表面重建的基礎(chǔ)理論、實(shí)現(xiàn)技術(shù)和實(shí)際應(yīng)用進(jìn)行了如下創(chuàng)新性的研究：
　　 (1)為了解決內(nèi)外參自由變化時(shí)的攝像機(jī)自標(biāo)定問(wèn)題，本文提出了一種新的高效算法，該算法

2、并不知曉攝像機(jī)和場(chǎng)景任何信息，解決了當(dāng)前算法并不能很好地處理攝像機(jī)成像像素寬高比偏離1.0時(shí)的自標(biāo)定問(wèn)題，本文算法通過(guò)均衡處理代價(jià)函數(shù)中的內(nèi)參變化，使得即使當(dāng)像素寬高比極大地偏離1.0如實(shí)際中遇到的0.6和2.3時(shí)，都可以準(zhǔn)確且高效地同時(shí)恢復(fù)內(nèi)外參和三維場(chǎng)景點(diǎn)。
　　 (2) 立體視覺(jué)圖像匹配，也即立體匹配或稱立體對(duì)應(yīng)，要求準(zhǔn)確計(jì)算每個(gè)像素的視差, 特別是在稀疏紋理、重復(fù)紋理、深度不連續(xù)和遮擋區(qū)域。對(duì)于分辨率不高的一般圖像對(duì)，為

3、了一次性高效計(jì)算各區(qū)域的像素視差，本文提出了一種基于圖割的立體匹配算法。該算法主要由兩個(gè)步驟組成，依次是像素匹配代價(jià)計(jì)算和視差圖全局優(yōu)化。為了大幅減少當(dāng)前算法在場(chǎng)景深度不連續(xù)處所產(chǎn)生的過(guò)渡平滑現(xiàn)象和在稀疏紋理處產(chǎn)生的錯(cuò)誤匹配, 前一個(gè)步驟采用的是基于圖像采樣噪聲無(wú)關(guān)的自適應(yīng)權(quán)重加窗匹配算法。為了顯示地求解遮擋區(qū)域和不連續(xù)區(qū)域的像素視差，后一個(gè)步驟使用遮擋和平滑懲罰代價(jià)來(lái)約束整幅視差圖，而且采用基于圖割的能量最小化方法快速優(yōu)化。
　

4、　 (3)對(duì)于分辨率較高的圖像對(duì)應(yīng)用，一般全局算法較難收斂到全局最優(yōu)，計(jì)算較為耗時(shí)，可以通過(guò)迭代的方式快速計(jì)算部分像素視差。為了逐步快速求得準(zhǔn)確的視差，綜合自適應(yīng)窗和自適應(yīng)權(quán)算法分別在深度不連續(xù)處和稀疏紋理處準(zhǔn)確估計(jì)視差的優(yōu)點(diǎn)，本文提出了一種新的基于置信度的自適應(yīng)窗權(quán)局部立體匹配算法。該算法首先整形基于像素匹配的代價(jià)（本文采用的是截?cái)嘟^對(duì)色差），然后在一定窗形下作自適應(yīng)權(quán)聚合，接著找到具有最小匹配代價(jià)的匹配（即WTA優(yōu)化過(guò)程），根據(jù)所

5、定義的置信度公式算出其置信值。如果置信值超過(guò)一定閾值，則為可靠匹配并將其視為可信賴的視差估計(jì)，并輸出結(jié)果。
　　 (4) 相比于稀疏點(diǎn)的結(jié)構(gòu)重建，多視圖表面重建是為了恢復(fù)場(chǎng)景精細(xì)表面。受視場(chǎng)角的限制，存在多種可能場(chǎng)景相容于同一組圖像。為了盡可能地減少這種不確定性，一方面定義可視局部光照一致性來(lái)約束空間同一三維點(diǎn)投影到各像平面上的顏色分布，另一方面定義局部平滑性約束使得重建表面更加光滑，最后構(gòu)建全局能量函數(shù)，并使用圖割方法快速優(yōu)化