基于无序图像的大场景三维重建技术研究

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1、分类号：１０６９７：ＴＰ３９１学校代码７９：２０１５２０９密级：公开学号ＮｏｒｔｈｗｅｓｔＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ硕：ｔ字位ｉ２文ＭＡ’ＳＴＥＲＳＤＩＳＳＥＲＴＡＴＩＯＮ基于无序图像的大场景三维重建技术研究学科名称：软件工程作者：耿国华教授：周注朴指导老师西北大学学位评定委员会二〇一八年六月摘要多视图几何三维重建一直是计算机视觉的研究热点，在视觉导航、医疗诊断、虚拟现实等领域都有非常广阔的应用场景。其中，基于从运动恢复结构的增量式三维重建算法比较成熟，可构建大场景三维模型，但该算法对无序图像匹配准确率不高，算法耗时长。本文

2、研究基于无序图像的大场景三维重建算法并在此基础上提出基于AKAZE特征提取的全局式三维重建算法，具有匹配准确率高，点云误差小，算法耗时短的特点。本文的具体工作如下：1.研究了特征点提取与匹配算法，讨论了经典SIFT算法与AKAZE算法，介绍了特征匹配使用的数据结构K-D树，针对K-D树每次匹配特征时需要回溯至根节点才能结束的问题,提出对查询路径上的节点进行排序，从优先级最高节点开始匹配，有效提高匹配效率。2.研究了相机位姿矩阵构建的算法，介绍经典的从二视图构建图像关联图的方法，针对二视图约束不足，无法构建无序图像关联图的问题，提出采用三视图约束构建无序关联图的方法，使图像间

3、关联更紧密，可以据此求解全局旋转平移矩阵，为后续三维重建提供更优质的输入信息。3.研究了无序图像三维重建算法，介绍了传统增量式三维重建算法，针对增量式三维重建迭代增加图像，造成误差累积的问题，提出了基于AKAZE算法的全局式三维重建算法，只需进行一次集束调整，解决了增量重建中的误差累积问题。本文最后给出了基于AKAZE算法的全局式三维重建算法与增量式三维重建算法的实验对比分析，实验结果表明本文方法能够得到较为满意的重建效果，从而验证了本文方法的可行性与优越性。关键词：AKAZE算法，特征匹配，全局位姿矩阵，全局三维重建，集束调整IABSTRACTMulti-viewgeom

4、etric3Dreconstructionhasbeenahottopicincomputervision.Ithasawiderangeofapplicationsinthefieldsofvisualnavigation,medicaldiagnosis,virtualrealityandsoon.Theincremental3Dreconstructionalgorithmbasedonthestructureofmotionismatureandcanbeusedtoconstructlargescene3Dmodel.However,thealgorithmisn

5、otaccurateenoughforunorderedimagematching,andthealgorithmtakesalongtime.Inthispaper,alargescene3Dreconstructionalgorithmbasedonunorderedimagesisstudied,andaglobal3DreconstructionalgorithmbasedonAKAZEfeatureextractionisproposed,whichhastheadvantagesofhighmatchingaccuracy,smallpointclouderro

6、randshortertimecost.Thespecificworkofthispaperisasfollows:1.Thefeaturepointextractionandmatchingalgorithmsarestudied,SIFTalgorithmandAKAZEalgorithmarediscussed,andtheK-Dtreeofdatastructureusedinfeaturematchingisintroduced.AimingattheproblemthattheK-Dtreeneedstotracebacktotherootnodeforeach

7、matchingfeaturetoend,thepaperproposestosortthenodesonthequerypathtomatchfromthehighestprioritynodetoimprovethematchingefficiencyeffectively.2.Thealgorithmofconstructingcameraposematrixisstudied,andtheclassicalmethodofconstructingimageassociationgraphfromsecond