基于改進SURF算法的雙目立體視覺重建.pdf

1、雙目立體視覺一直是計算機視覺領域的研究熱點和難點，其通常應用在視覺導航、虛擬三維重建、工業(yè)檢測、航空測繪等領域上。因此，對基于雙目立體視覺的三維重建的研究，具有一定的科研價值和實際應用。
　　基于雙目立體視覺的三維重建是以 Marr視覺理論為基礎，主要是運用兩臺攝像機在不同的位置拍攝同一場景的物體，然后提取該場景圖像的特征，對場景圖像中對應的特征點進行匹配，分析它們之間的不同，最后根據三角測量的原理來計算場景中物體的三維坐標，從而

2、恢復三維場景。通過對雙目立體視覺重建過程的分析，本論文主要對重建過程中的提取圖像特征點、對應特征點的立體匹配以及攝像機的標定進行了重點研究，最后在VS2008和Open CV環(huán)境下實現了三維場景物體的恢復。
　　論文主要完成了以下工作：
　?。?）在圖像特征提取方面，本文通過對SIFT算法和SURF算法的調研，并且對這兩種算法的性能做出了比較，對采集到的圖像進行特征提取和匹配的實驗比較，最終確定將SURF算法作為本文后期進行

3、特征匹配的算法。
　?。?）由于原始的SURF算法存在著特征描述維度大、實時性不高等問題，因此，本文將對稱性的特征加入到了原始的SURF算法的框架中，對SURF算法做出了改進，提出了改進的SURF算法。通過對圖像尺度變換、旋轉、光照變換的實驗驗證，改進后的SURF算法在提取特征點的效率上要高于原始SURF算法。
　?。?）在圖像拼接這方面，本文將改進后SURF算法應用到了圖像拼接上，通過實驗驗證，特征匹配的效率從之前的13.

4、03對/秒提升到了15.20對/秒。
　?。?）在攝像機標定方面，本文首先對雙目立體視覺過程中涉及到的四類坐標系進行了調研，然后介紹了雙目立體視覺的模型，為了精確的計算出攝像機的內外參數，最終選擇了張氏平面標定的方法，這種方法處于傳統(tǒng)標定方法與自標定方法之間，因此避免了傳統(tǒng)方法復雜的操作過程，而且精確度也比自標定方法要高。
　?。?）在vs2008和Open CV環(huán)境下，本文得到了三維場景圖像的三維坐標點和視差，從而實現了三