论文部分内容阅读
射影重建是三维重建的第一步,是三维重建、自标定等计算机视觉原理的基础。其重建精度直接影响了自标定与三维重建的精度。因此,研究射影重建的影响因素及其精度分析对于提高三维重建精度具有重要意义。本文通过MATLAB仿真,分析了图像噪声、图像预处理、两相机相对几何位置和图像数目对射影重建精度的影响,以及相机参数选择和场景复杂度对射影重建精度的影响。图像噪声和预处理是通过影响角点检测与匹配来影响射影重建精度的,所以在研究图像噪声和预处理对射影重建精度影响时,我们分析了他们对角点检测与匹配的影响,其中分析预处理对射影重建精度的影响时,通过试验对比了两种最常用的图像预处理方法:高斯滤波和中值滤波。接下来我们研究了相机相对位置和获得的图片数量对射影重建精度的影响。在研究相机相对位置对射影重建精度的影响时,主要是研究了最有代表性的基于双幅图像的射影重建,找到了相机拍摄的最佳相对位置。同时,通过分析和试验发现,相机相对位置之所以影响射影重建精度,原因之一是它对重建过程中的角点匹配有很大影响,据此,我们对角点匹配算法进行了两点改进,一是匹配窗口大小的自适应,二是对于两幅图像上相对发生旋转的角点进行旋转校正,这两种改进都明显地提高了角点匹配的成功率。在研究图片数量对射影重建精度影响时,主要是研究了基于序列图像的射影重建精度,找到了最佳的图片数量和图片密度。最后我们研究了相机焦距的选择和场景复杂度对自标定和射影重建精度的影响,研究发现,选用近距离短焦拍摄比远距长焦拍摄自标定精度高。研究还发现场景起伏大的场景有利于提高重建精度,而场景中各点接近于同一平面时不利于射影重建。本文的工作成果对于搭建计算机视觉系统具有较大的指导作用,可以使我们在获取图片的过程中设置合理的相机参数,选择对于重建精度来说最佳的拍摄点,以及在对图像序列处理过程中,我们可以选择最佳图像序列。