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文檔簡介
1、隨著計算機技術的不斷發(fā)展,計算機視覺領域越來越被人所關注。立體視覺主要研究利用二維投影圖像恢復三維景物世界的問題,是計算機視覺技術的主要任務之一。計算機三維重構理論及其技術在工業(yè),科研等領域有著重要的應用。根據(jù)火電廠對盤煤的具體需求,本文對立體視覺技術中的圖像預處理、圖像特征提取、基于圖像特征及圖像分割的匹配、三維重構等問題進行了理論及實現(xiàn)技術的研究。
圖像的基本特征獲取是計算機三維重構的基礎。通過對圖像特征的分析,本文提
2、出了一種將點,線和區(qū)域特征相結(jié)合的特征提取算法。該算法在對邊緣以及相應的點線特征提取后,對所提取的特征進行關聯(lián)性的分析,并采用極線等方法增加特征點、線的數(shù)量,為之后的匹配提供更多的準確的特征。該方法既利用了特征的關聯(lián)性,又利用了極線等數(shù)學方法,因此所增加的特征具有較高的可靠性。
對于分割的引入是在圖像匹配之前將圖像劃分為較為平滑的區(qū)域和亮度變化較為劇烈的區(qū)域。再對已經(jīng)分割的區(qū)域?qū)㈤撝悼s小進行重復的計算,以得到理想的分割區(qū)域
3、。在進行分割的同時也考慮到提取的邊緣等線特征對分割的影響進行區(qū)域劃分。圖像匹配是三維重構問題的核心。本文提出了一種基于圖像特征及圖像分割的融合雙目視覺和單目視覺的匹配。該算法在圖像特征獲取及相應的區(qū)域匹配時不僅考慮相應的特征點、線特征,而且也考慮到區(qū)域的特征。在匹配時根據(jù)得到的點、線以及分割的小區(qū)域,綜合三者的特征進行有效地匹配,提高匹配的成功率和準確率。
在三維深度恢復方面,根據(jù)已有的特征匹配計算出的雙目視覺的深度值,再
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