基于单目视觉的三维重建技术研究

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3、目视觉的三维重建技术研究摘要目前，随着机器视觉和3D技术的飞速发展和人类科学技术的巨大进步，三维重建技术越来越成为计算机视觉中研究的热点和重点之一。基于图像的三维重建可以归结为：从图像特征点提取与匹配得到图像匹配点对集，通过计算本质矩阵及其奇异值分解得到摄像机外参数，再从摄像机标定得到摄像机内参数，通过求得的外参数和内参数就可以得到摄像机投影矩阵。根据透视投影的关系和最小二乘法，我们便可以由摄像机投影矩阵和匹配点对集将物体在空间坐标系的三维坐标恢复出来，进而重建出物体的三维模型。相比于双目立体视觉，单目立体视觉具有结构简单、运动灵活、易于标定、成本低等特点。特别是现在手机和平板电脑的流行，依

4、靠单目摄像头对特定目标进行三维重建成为一个新的热点，而且正在成为一个新的需求。三维重建技术在工业自动化、医疗辅助应用、虚拟现实应用、视觉导航、SLAM（Simultaneouslocalizationandmapping）等领域具有重要的应用价值。本论文就是利用本人的手机摄像头从不同角度对目标物体进行拍摄，得到物体在不同角度下的图像序列，然后通过摄像机标定、图像特征点提取与匹配、三维重建等步骤重建出物体的三维模型。首先，介绍了摄像机成像模型、坐标系变换、对极几何、基本矩阵、本质矩阵、摄像机标定等基础理论，详细分析了求解基本矩阵、本质矩阵和摄像机外参数的数学推导过程。并详细分析了当前主流的摄像

5、机标定方法，发现张正友平面标定法避免了传统标定方法设备要求高、操作繁琐、标定精度不高等缺点，而且又相比于自标定方法具有标定精度高、鲁棒性好且可以满足很多应用场合等优点。所以本文采用了基于OpenCV的张正友标定法，并在实验分析阶段编程实现了摄像机标定过程，取得了令人满意的标定结果。然后，在深入研究了图像特征提取与匹配算法中的Harris算法、SURF算法、RANSAC算法之后，结合前面介绍的算法，提出并详细阐述了Harris-SURF特征提取与匹配算法。提出的Harris-SURF算法是对原有Harris算法和SURF算法的改进。Harris-SURF特征提取与匹配算法既既有Harris角点

6、检测算法的计算简单、提取的特征点是角点、稳定性高等特点，又具有SURF算法的尺度不变性。实验结果表明Harris-SURF算法提高了SURF算法的实时性和高效性。接下来，结合前几章的基础理论，提出了一种基于单目视觉的三维重建的方I成都理工大学硕士学位论文案。首先详细阐述了三维重建的基本原理，给出了基于单目视觉的三维重建方案的流程图，并简要阐述了流程中的每一个步骤，然后阐述了摄像机投影矩阵的求解方法。并详细阐述了通过投影矩阵和上一章得到的匹配点对集求取空间点三维坐标的算法。实验结果表明求得的待重建物体的空间点三维坐标是正确的。最后，采用OpenCV和OpenGL编程语言在Windows上的Qt

7、开发环境下编程开发出了基于单目视觉的三维重建应用程序。成功实现了摄像机标定、图像特征点提取与匹配、待重建物体的空间点三维坐标计算、待重建物体的空间稀疏三维点云模型重建等功能。系统运行效果很好地验证了本文提出的基于单目视觉的三维重建方案的可行性。关键词：单目立体视觉摄像机标定特征点提取与匹配三维重建IIAbstractResearchon3DReconstructionTechnologyBasedonMono