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攝像機的姿態(tài)和場景三維表面。過去三十多年來，這一問題獲得了廣泛和較為深入的研究，其研究成果也開始應用于解決主要來源于醫(yī)療系統(tǒng)和數字城市及娛樂系統(tǒng)中存在的實際問題。本文圍繞“序列圖像三維重建”這一課題，分別對攝像機自標定、立體視覺圖像匹配和多視圖表面重建的基礎理論、實現(xiàn)技術和實際應用進行了如下創(chuàng)新性的研究：
　　 (1)為了解決內外參自由變化時的攝像機自標定問題，本文提出了一種新的高效算法，該算法

2、并不知曉攝像機和場景任何信息，解決了當前算法并不能很好地處理攝像機成像像素寬高比偏離1.0時的自標定問題，本文算法通過均衡處理代價函數中的內參變化，使得即使當像素寬高比極大地偏離1.0如實際中遇到的0.6和2.3時，都可以準確且高效地同時恢復內外參和三維場景點。
　　 (2) 立體視覺圖像匹配，也即立體匹配或稱立體對應，要求準確計算每個像素的視差, 特別是在稀疏紋理、重復紋理、深度不連續(xù)和遮擋區(qū)域。對于分辨率不高的一般圖像對，為

3、了一次性高效計算各區(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。該算法主要由兩個步驟組成，依次是像素匹配代價計算和視差圖全局優(yōu)化。為了大幅減少當前算法在場景深度不連續(xù)處所產生的過渡平滑現(xiàn)象和在稀疏紋理處產生的錯誤匹配, 前一個步驟采用的是基于圖像采樣噪聲無關的自適應權重加窗匹配算法。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，后一個步驟使用遮擋和平滑懲罰代價來約束整幅視差圖，而且采用基于圖割的能量最小化方法快速優(yōu)化。
　

4、　 (3)對于分辨率較高的圖像對應用，一般全局算法較難收斂到全局最優(yōu)，計算較為耗時，可以通過迭代的方式快速計算部分像素視差。為了逐步快速求得準確的視差，綜合自適應窗和自適應權算法分別在深度不連續(xù)處和稀疏紋理處準確估計視差的優(yōu)點，本文提出了一種新的基于置信度的自適應窗權局部立體匹配算法。該算法首先整形基于像素匹配的代價（本文采用的是截斷絕對色差），然后在一定窗形下作自適應權聚合，接著找到具有最小匹配代價的匹配（即WTA優(yōu)化過程），根據所

5、定義的置信度公式算出其置信值。如果置信值超過一定閾值，則為可靠匹配并將其視為可信賴的視差估計，并輸出結果。
　　 (4) 相比于稀疏點的結構重建，多視圖表面重建是為了恢復場景精細表面。受視場角的限制，存在多種可能場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約束空間同一三維點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，最后構建全局能量函數，并使用圖割方法快速優(yōu)化