2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語(yǔ)一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁(yè)
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1、近年來(lái),隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和圖像處理技術(shù)的快速發(fā)展,圖像匹配融合、人臉識(shí)別、虹膜識(shí)別、姿態(tài)識(shí)別、AOI(Automatic Optic Inspection、自動(dòng)光學(xué)檢測(cè))技術(shù)、目標(biāo)跟蹤、三維重建等計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)得到了極大的發(fā)展。計(jì)算機(jī)視覺(jué)是對(duì)人類視覺(jué)的模擬。現(xiàn)實(shí)世界都是三維的,人類的單目視覺(jué)如同相機(jī),所獲得的圖像是二維的,但是人類視覺(jué)可以利用雙目從兩幅二維圖像中感受三維信息。因此計(jì)算機(jī)視覺(jué)也可以實(shí)現(xiàn)從給定場(chǎng)景的兩幅或多幅圖像或者一段視頻中

2、,為該場(chǎng)景建立一個(gè)計(jì)算機(jī)模型或三維模型,也即三維重建。計(jì)算機(jī)視覺(jué)的研究主要強(qiáng)調(diào)的是二維圖像與三維場(chǎng)景之間的聯(lián)系。三維重建的主要框架,分為三個(gè)步驟:
  i)依據(jù)匹配點(diǎn)計(jì)算基礎(chǔ)矩陣;
  ii)依據(jù)基礎(chǔ)矩陣計(jì)算投影矩陣;
  iii)依據(jù)投影矩陣和匹配點(diǎn)計(jì)算相應(yīng)的三維空間坐標(biāo)點(diǎn)。
  其中匹配點(diǎn)的獲得是三維重建應(yīng)用的重要基礎(chǔ)和前提,而且也是許多其它計(jì)算機(jī)視覺(jué)應(yīng)用中必不可少的步驟之一。
  本文首先對(duì)計(jì)算機(jī)視覺(jué)

3、中的三個(gè)重要內(nèi)容,特征點(diǎn)匹配、相機(jī)標(biāo)定和三維重建做了概述,接下來(lái)討論了圖像匹配包含的基本內(nèi)容。在深入地研究了 SIFT(Scale Invariant Feature Transform)匹配方法之后,總結(jié)分析了SIFT算法的優(yōu)勢(shì)與不足,提出了利用SIFT匹配點(diǎn)的邊角點(diǎn)匹配算法。該算法借助于SIFT算法實(shí)現(xiàn)了多尺度的角點(diǎn)檢測(cè),并將通常角點(diǎn)匹配時(shí)的搜索范圍由全局縮小到局部,有效地縮小了候選點(diǎn)的搜索區(qū)域,這樣采用簡(jiǎn)單的特征向量描述方式便可實(shí)

4、現(xiàn)較高的匹配精度。接下來(lái)我們利用SIFT匹配點(diǎn)估計(jì)基礎(chǔ)矩陣,在相機(jī)標(biāo)定的基礎(chǔ)上,將基礎(chǔ)矩陣轉(zhuǎn)化為本質(zhì)矩陣,依據(jù)矩陣分解理論,通過(guò)分解本質(zhì)矩陣求解投影矩陣,最后重建匹配的角點(diǎn),畫(huà)出物體的簡(jiǎn)要輪廓,實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的三維重建。
  本文遵循三維重建的主要框架和步驟,針對(duì)匹配點(diǎn)的獲得、投影矩陣的計(jì)算、相機(jī)標(biāo)定進(jìn)行了研究,最終實(shí)現(xiàn)了物體的三維重建。主要研究?jī)?nèi)容如下:
  1、提出了利用SIFT匹配點(diǎn)的邊角點(diǎn)匹配算法,即首先利用SIFT算法計(jì)

5、算匹配點(diǎn),為彌補(bǔ)SIFT算法無(wú)法獲得匹配的邊角點(diǎn)這個(gè)不足,我們以SIFT匹配點(diǎn)為中心,在距離約束范圍內(nèi)計(jì)算匹配的角點(diǎn)。最后在不同類型噪聲,不同強(qiáng)度噪聲,不同尺度,不同旋轉(zhuǎn)角度下進(jìn)行了實(shí)驗(yàn),結(jié)果證明該算法匹配性能良好。
  2、本文以SIFT匹配點(diǎn)為基礎(chǔ)采用八點(diǎn)歸一化算法估算基礎(chǔ)矩陣,采用張正友標(biāo)定法對(duì)相機(jī)進(jìn)行標(biāo)定后,將基礎(chǔ)矩陣轉(zhuǎn)化為本質(zhì)矩陣,依據(jù)矩陣?yán)碚?,?duì)本質(zhì)矩陣進(jìn)行分解,確定旋轉(zhuǎn)矩陣和平移向量,最終確定投影矩陣。通過(guò)重建角點(diǎn),

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