三維信息獲取技術中定標與圖形包含問題的研究.pdf

1、隨著技術的發(fā)展，許多領域都需要快速準確地獲取物體的三維空間信息，進行三維重建，而三維重建一般需要先進行三維信息獲取，三維掃描是一種重要的三維信息獲取方式，它是一個復雜的系統(tǒng)，涉及機械、光學、電子、控制、數(shù)字圖像處理、計算機圖形學、計算機視覺、軟件工程等多個學科的內容。論文對三維信息獲取技術的歷史、現(xiàn)狀、進展、應用等作了介紹；對三維信息獲取技術中的定標問題及圖形包含算法進行了研究。
　　 第一，研究了定標方面的問題。三維系統(tǒng)根據(jù)攝

2、像機獲取的圖像信息，計算三維空間中物體的幾何信息，由此重建和識別物體。而空間物體表面某點的三維幾何位置與其在圖像中對應點之間的相互關系是由攝像機成像的幾何模型決定的，這些幾何模型參數(shù)稱為攝像機參數(shù)，可以分為內部參數(shù)和外部參數(shù)；攝像機內部參數(shù)是指攝像機成像的基本參數(shù)，如主點、焦距、鏡頭畸變參數(shù)。攝像機的外部參數(shù)是指攝像機成像時的空間參數(shù)，如攝像機的空間坐標和方位。在大多數(shù)情況下，這些參數(shù)必須通過實驗與計算才能得到，這個過程稱為定標。

3、>　　 在傳統(tǒng)攝影測量定標方法中，需要制作定標模塊，其上布置一些控制點，準確測定它們的三維坐標。為保證定標精度，這些控制點應該在三維空間均勻分布，對定標塊的制作和加工要求很高。本文提出采用平面定標板沿法線方向平行移動的方式代替三維定標模塊，既能達到三維效果，顯著增加控制點數(shù)量，也使制作簡單。
　　 將傳統(tǒng)攝影測量定標和神經網絡方法相結合，采用基于神經網絡的定標方法，用5步法計算定標參數(shù)和待求點的物方坐標。
　　 第二，

4、研究了參數(shù)修正與偏心修正問題。定標參數(shù)在應用的過程中，需要對其進行修正；因為當系統(tǒng)使用一段時間后，系統(tǒng)的某些部分可能發(fā)生變化，參數(shù)將會產生漂移，需要重新定標或進行修正，本文研究了修正的方法。對于旋轉式掃描儀，其掃描值歸算至中心時，需要偏心修正，研究了偏心修正的算法。
　　 第三，研究了點、線、多邊形的包含關系計算問題，如：點-多邊形包含關系、線-多邊形包含關系、多邊形-多邊形包含關系。在課題組提出的三維信息獲取方法“殘余圖法”中

5、，需要進行點、線、多邊形包含關系的檢測；在計算機圖形學、地理信息學等領域，也需要進行有關點、線、多邊形關系的計算處理。
　　 點-多邊形關系計算是一個基本而又重要的問題，點的位置判斷正確與否會直接影響到后續(xù)的處理結果。提出了動態(tài)射線與向量積兩種算法。
　　 向量積算法是從檢測點發(fā)出一條射線，從檢測點向與射線產生交點的邊的兩端點作兩個向量，對這兩個向量計算向量積，對向量積的正反方向次數(shù)進行計數(shù)，根據(jù)計數(shù)結果判斷檢測點是否位

6、于多邊形內。該算法無需特殊情況的處理，判斷簡單，只需簡單加減乘運算、穩(wěn)定可靠，檢測速度快。
　　 線與多邊形包含檢測：如果直線與多邊形有交點，則求出所有交點坐標，這些交點將線分成為多段，判斷各段的中點是否位于多邊形內，如果某段的中點位于多邊形內，則此段位于多邊形內。
　　 兩個多邊形包含關系的檢測，提出的算法是先將兩多邊形以同一方向順序進行頂點編號，對多邊形的每邊求交點，這些交點將多邊形的邊分為多段，提取互相包含的各段，