基于物方面元的多视图三维景物重建技术研究

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2、献均己在论文中作了明确的说明并表示谢意。作者签名：却日期；１＾［学位论文版权使巧授权书本学位论文作者和指导教师完全了解沈阳建筑大学有关保留、使用学位论文的规定：即学校有权保留并向国家有关部口或机构送交论文的复印件和雜盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权沈祀建筑大学（或其授权机构）可Ｌ乂将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库并通过网络提供检索、浏览。（如作者和导师同意论文交流，请在下方签若；否则视为不同意。）作者和导师同意网上流的时间为作者获得学位后：＾／不限□半年回一年□一年半□商年□作者签名＞：导师签名：《ｇ！

3、Ｌ日期：月日期；Ｗ年月ｆ％ｈ（＃佔分类号：学校代码：10153UDC：密级：公开硕士学位论文基于物方面元的多视图三维景物重建技术研究作者姓名：郑岱入学年份：2013年9月指导教师：李孟歆教授学科专业：模式识别与智能系统申请学位：工学硕士所在单位：信息与控制工程学院论文提交日期：2015年11月论文答辩日期：2015年12月学位授予日期：2016年1月答辩委员会主席：魏颖答辩委员会组成：魏颖吴成东刘剑张凤张颖片锦香许可论文评阅人：张颖硕士研究生学位论文摘要I摘要基于图像的三维重建技术是计算机视觉的一个主要研究方向，利用摄像机对物体或场景进行拍摄，根据拍摄得到的二维图

4、像以及摄像机参数估计出三维空间点的坐标。基于多视图的三维重建技术因其操作方便，可以实现大规模复杂场景的重建而得到广泛的研究。本文主要研究内容包括图像特征点提取与匹配、摄像机自标定、基础矩阵的鲁棒性参数估计、稠密三维点云的重建。具体研究工作如下：（1）研究了从运动恢复结构（StructureFromMotion,SFM）的稀疏三维点云重建算法。本文首先通过SIFT特征点提取与匹配算法获取图像的匹配点。然后利用RANSAC算法得到基础矩阵的鲁棒性参数估计，并用图像内嵌的Exif信息来初始化摄像机的内参，进而根据基础矩阵与本质矩阵的关系得到本质矩阵并对其进行奇异值分解得到摄像机的

5、外参。之后三角化得到空间三维点云的坐标。最后对初始的重建结果进行集束调整，利用摄像机的投影矩阵对初始的三维点云进行反投影，通过最小化反投影点与原始图像点距离误差的平方和使误差均匀的分布于各幅图像之间，最终获得更精确的点云模型。（2）提出了基于簇划分的PMVS算法。针对原始的基于物方面元的多视角立体视觉（Patch-basedMulti-viewStereo，PMVS）准稠密算法对大型图像集进行重建时时间和空间复杂度很高，以至于无法实现重建的问题。本文采用一种新的图像筛选和簇划分方法，结合模型融合方法，提出了基于簇划分的PMVS算法。首先对图像集进行簇划分，利用图像筛选机制将

6、初始数量较大、顺序杂乱、质量差别大的图像集划分为多个结构紧凑、大小适当、重叠度小的图像簇。然后利用PMVS算法对这些图像簇进行重建，重建过程采用并行运行，因此可以提高算法的运行效率，降低系统内存的消耗。最后采用具有两种过滤器的算法进行模型融合，将所有簇的重建结果融合成一个完整的三维点云模型。该算法很好的解决了原始PMVS算法对系统内存的消耗过大，无法对大型图像集进行重建的问题。（3）提出了加入空间几何约束的PMVS算法。原始的PMVS算法在进行面元扩散时，仅仅利用当前种子面元的信息来初始化新面元的参数，这样可能造成新面元的法向与真实法向之间存在较大的偏差，进而导致深度变化的

7、物体或场景重建出的表面不够光滑、连续。特别是在大型场景重建时经常遇到的俯仰拍摄，使得新面元的法向初值很可能与真实的法向偏差很大。本文考虑相邻面元信息对种子面元扩散的影响，提出了加入空间几何约束的PMVS改进算法，对新面元的法向量和准可视图像集进行调整，该算法提高了重建精度，使得重建模型的表面更加光滑、连续。此外，本文成功的将两种PMVS改进算法结合到一起。首先利用簇划分算法将图像集划分为不同的簇，然后用加入空间几何约束的PMVS算法对每个簇进行重建，最后将所有簇的重建结果进行融合，得到完整的三维点云模型。实验结果表