论文部分内容阅读
基于图像的三维重建是虚拟现实、计算机视觉、计算机图形学等领域的重要研究内容，而机器人视觉、人机交互、远程沉浸、动作捕捉等不断增长的应用需求成为了三维建模技术发展的推动力。三维重建和虚实交互推动了混合现实的发展，具有良好的应用前景。重建的效率和精度仍然是研究中存在的核心问题。 本文在国家自然科学基金“虚实混合环境中可视外壳实时建模与优化方法研究”和“医学虚实融合系统中的实时手势建模与识别技术研究”的支持下，对计算机立体视觉双目匹配方法和基于图像的可视外壳三维重建方法做了重点研究，并提出了基于CUDA加速的并行化算法。主要内容包括: (1)详细阐述了双目立体视觉匹配的自适应窗口算法，分析了算法的优点和不足，提出了基于MeanShift和视差估计的快速自适应窗口匹配算法。通过MeanShift方法对参考图像和目标图像进行彩色空间处理和颜色聚合，获得低动态范围的待匹配图像;再对两幅图像做视差估计，得到单一纹理区域的视差;最后通过相似度计算和匹配代价聚合完成自适应窗口快速匹配。实验表明，该方法效率高、匹配性能好，尤其在处理复杂纹理图像时有较好的效果。 (2)围绕基于图像的三维重建技术，详细阐述了基于体素的可视外壳建模方法，并提出了基于CUDA的行进立方体方法与可视外壳方法相结合的并行加速方法。该方法准确提取交点，计算并消除冗余边，进而提高模型网格化的速度和准确度。实验表明，该方法能够快速重建三维网格模型。 (3)搭建系统平台验证上述算法和技术。使用OpenGL构建并渲染了三维虚拟场景，通过改进的可视外壳重建方法对人手及多个物体进行了实时建模，实现与虚拟场景的交互。本系统通过基于图像的实时准确三维重建，为用户提供多种场景沉浸感体验。