基于攝像機(jī)陣列的大范圍三維場景重建.pdf

1、基于視覺處理的三維信息獲取技術(shù)已經(jīng)成為計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域非常重要的研究方向。目前常用的獲取場景三維信息的方法有基于雙目立體視覺、結(jié)構(gòu)光編碼以及TOF深度相機(jī)等。然而這些三維獲取技術(shù)不能很好的滿足場景的多方位、高精度、快速的三維重建要求。針對此問題，本課題在室內(nèi)大視場環(huán)境下搭建攝像機(jī)陣列三維重建系統(tǒng)，在雙目立體視覺的基礎(chǔ)上使用攝像機(jī)陣列三維場景重建方法，通過拼接各個(gè)視角下雙目重建獲得的點(diǎn)云，得到大范圍多視角全景三維模型。本課題主要研究內(nèi)容包括

2、攝像機(jī)陣列的標(biāo)定，快速雙目立體匹配和三維重建，攝像機(jī)陣列的全局拼接以及攝像機(jī)陣列的軟硬件系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)。
　　首先，在雙目攝像機(jī)標(biāo)定的基礎(chǔ)上，本文設(shè)計(jì)了一種靈活的攝像機(jī)陣列標(biāo)定方法，實(shí)現(xiàn)對陣列攝像機(jī)的內(nèi)部參數(shù)和外部位姿參數(shù)的標(biāo)定。實(shí)驗(yàn)證明該標(biāo)定方法可以實(shí)現(xiàn)攝像機(jī)陣列的高精度全局標(biāo)定，雙目標(biāo)定精度達(dá)到0.0822mm，攝像機(jī)陣列標(biāo)定參數(shù)達(dá)到0.079mm。其次，針對現(xiàn)有的雙目匹配算法計(jì)算量大，速度慢等缺點(diǎn)，本文將 SIFT算法的實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)移到

3、圖形處理器（GPU）上加快稀疏特征點(diǎn)的提取速度，并且在此基礎(chǔ)上使用基于貝葉斯模型的稠密匹配算法實(shí)現(xiàn)雙目快速稠密匹配。然后，本文使用攝像機(jī)陣列外部標(biāo)定參數(shù)初步對齊各個(gè)視角下的點(diǎn)云，再利用ICP（IterativeClosestPoint）算法優(yōu)化點(diǎn)云拼接精度，完成高精度三維場景完整重建的目的。最后，本文搭建了攝像機(jī)陣列硬件平臺和軟件系統(tǒng)。硬件平臺實(shí)現(xiàn)了攝像機(jī)陣列的信號控制、同步相機(jī)觸發(fā)以及高帶寬圖像數(shù)據(jù)傳輸。軟件系統(tǒng)將攝像機(jī)陣列重建算法集