【正文】 合，從而實(shí)現(xiàn)較為復(fù)雜的圖形學(xué)相關(guān)算法，并且還可以保證這種算法的正確性和可靠性。 15 查找使用頻域數(shù)學(xué)的角位移 快速傅利葉變換有一些很好的性質(zhì)，使相關(guān)性最高的角度進(jìn)行快速和干凈。 13 第三章雙目立體視覺(jué)與三維重建三種編程方法及實(shí)現(xiàn)結(jié)果 基于 MatLab 對(duì)三維重建的實(shí)現(xiàn) 該部分以具體程序?yàn)?引導(dǎo)，具體介紹是哪位重建在電腦上的實(shí)現(xiàn)過(guò)程以及中間應(yīng)用的參數(shù)及實(shí)驗(yàn)結(jié)果。 該目標(biāo)函數(shù)所具有的級(jí)數(shù)約束條件如下 θ = 其中Φ ={(i， j)為網(wǎng)格點(diǎn) (i， j)上的一個(gè)深度已經(jīng)確定的點(diǎn)集 }，其對(duì)目標(biāo)函數(shù)產(chǎn)生線性約束。 求取上式的最小值問(wèn)題可以看成一個(gè)求解優(yōu)化問(wèn)題，而且我們還已知了分散的相關(guān)數(shù)據(jù)．因而我們可以通過(guò)使用數(shù)學(xué)規(guī)劃法的方法來(lái)進(jìn)行表面的優(yōu)化。但是在實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中，我們同樣可以用最小二乘法來(lái)求取 X , Y， Z。 P 點(diǎn)在三維坐標(biāo)系下的齊次坐標(biāo)為 (X, Y, Z,1)， Mk 的第 i 行與第j 列的元素分別為 (k=1,2。而我們通常采都是使雙目視覺(jué)模型的任意放置，如圖 3。 xy 平面與圖像平面平行，設(shè)攝像機(jī)光軸在 z 軸方向上，如圖 1 所示。最后呈現(xiàn)轉(zhuǎn)化結(jié)果以及一些自我見(jiàn)解。雖然許 多三維重建的數(shù)學(xué)模型和方案在理論上是可行的，但仍不能應(yīng)用于條件復(fù)雜的現(xiàn)實(shí)系統(tǒng)中，比如價(jià)格貴賤、處理過(guò)程復(fù)雜度和設(shè)備精密程度的高低等，從而不能應(yīng)用于實(shí)際工程中。 ASVS 系統(tǒng)則是由北方交通研制的通過(guò)使用立體視覺(jué)技術(shù)來(lái)進(jìn)行三維數(shù)據(jù)的采集、攝像機(jī)的定標(biāo)、物體識(shí)別以及最終的定位系統(tǒng)。 LongQuan 和 Lhuillier等共同提出了一種基于稠密匹配的新方法，在該方法中綜合了以對(duì)極幾何約束為代表的全局約束和以單位矩陣和灰度相似為代表的局部約束條件，因而其對(duì)十紋理稠密的圖像處理特別有效，唯一的缺點(diǎn)是精度過(guò)低。點(diǎn)特征主要包括角點(diǎn)和零交叉點(diǎn)等。 立體視覺(jué)和三維重建的國(guó)外研究現(xiàn)狀 國(guó)外對(duì)雙目立體視覺(jué)的研究遠(yuǎn)遠(yuǎn)早于我國(guó)，因而發(fā)展速度也比我們快很多，對(duì)應(yīng)的應(yīng)用也相應(yīng)的廣泛。 雙目立體視覺(jué)的研究?jī)r(jià)值 1）三維重建自始至終一直是計(jì)算機(jī)視覺(jué)的一個(gè)不可或缺的研究領(lǐng)域。但是，如果我們能夠取得逆向的處理識(shí)別重構(gòu)技術(shù)能夠持續(xù)性向前發(fā)展，那么我們必將促進(jìn)整個(gè)幾何處理與顯示以及相關(guān)學(xué)科的大學(xué)科群的質(zhì)的飛躍。首先我們采用視差的方法和區(qū)域支持的方法來(lái)求取相關(guān)的初始匹配，在候選匹配的原則下，卓有成效的提高了相關(guān)的匹配精確性，從而可以得到相關(guān)的初始匹配點(diǎn)對(duì)的集合。關(guān)于雙目立體視覺(jué)中的三維重建，我們先對(duì)雙目立體視覺(jué)的應(yīng)用， 以及國(guó)內(nèi)外近幾十年對(duì)雙目立體視覺(jué)的研究方法，研究成果，研究理論，進(jìn)行了回顧與展望。除了文中特別加以標(biāo)注引用的內(nèi)容外，本論文不包含任何其他個(gè)人或集體已經(jīng)發(fā)表或撰寫的成果作品。 課題完成方案是 1）（ — ）到圖書館或上網(wǎng)查找具體文獻(xiàn)，學(xué)習(xí)了解什么是雙目立體視覺(jué) ,什么是三維重建。 5） 在前面程序的基礎(chǔ)上進(jìn)行修改，并利用前邊所說(shuō)的二維生成三 維的一些具體成像原理進(jìn)行程序的再設(shè)計(jì)。 ，這個(gè)過(guò)程也就是光柵化。根據(jù)空間直線射影變換前后仍是直線的性質(zhì)，以此來(lái)分析空間直線與圖像中的直線之間的關(guān)系。在軟件方面，通過(guò)合理的設(shè)計(jì)算法流程，減少冗余計(jì)算，使用適當(dāng)?shù)募s束條件在通用平臺(tái)上進(jìn)行快速的立體視覺(jué)匹配。計(jì)算機(jī)視覺(jué)的問(wèn)題本質(zhì)上都是逆問(wèn)題，受到物體的幾何特征、材料表面性質(zhì)、顏色、環(huán)境光照及攝像機(jī)參數(shù)等許多因素的影響，問(wèn)題往往都是非線性的，其解不具有唯一性，而對(duì)噪聲或離散量化引起的誤差極其敏感，所以計(jì)算機(jī)視覺(jué)本身存在一定的病態(tài)性。Pollefeys 等提出的物體表面自動(dòng)生成系統(tǒng)運(yùn)用可變內(nèi)參數(shù)下的攝像機(jī)自標(biāo)定技術(shù)等。 在國(guó)外理論技術(shù)不斷發(fā)展的同時(shí)，也出現(xiàn)了很多立體視覺(jué)系統(tǒng)。線特征主要是指圖像邊緣。各種三維重建方法的理論基礎(chǔ)不同，在精度、尺寸以及系統(tǒng)價(jià)位等方面存在一定的差異，因此適用的應(yīng)用領(lǐng)域也不盡相同。 6 月 10 日 — 6 月 25 日 撰寫畢業(yè)論文，準(zhǔn)備答辯。 論文作者 時(shí)間： 2020 年 6 月 7 日 指導(dǎo)教師已閱 時(shí)間： 年 月 日 雙目立體視覺(jué)中的三維重建 西 安 郵 電 大 學(xué) 畢業(yè)設(shè)計(jì) (論文 )任務(wù)書 學(xué)生姓名 指導(dǎo)教師 職稱 講師 院別 自動(dòng)化學(xué)院 專業(yè) 測(cè)控 0802 題目 雙目立體視覺(jué)中的 三維重建 任務(wù)與要求 本題目要求 在搭建雙目立體視覺(jué)平臺(tái)的基礎(chǔ)上 ， 通過(guò)OpenGL 和 MATLAB 聯(lián)合編程實(shí)現(xiàn)三維重建功能。 對(duì)計(jì)劃的說(shuō)明 雙目立體視覺(jué)中的三維重建 西安郵電 大學(xué) 畢業(yè)設(shè)計(jì) (論文 )開(kāi)題報(bào)告 自動(dòng)化 學(xué)院 測(cè)控技術(shù)與儀器 專業(yè) 2020 級(jí) 02 班 課題名稱： 雙目立體視覺(jué)中的 三維重建 學(xué)生姓名： 學(xué)號(hào)： 06082042 指導(dǎo)教師： 報(bào)告日期： 2020 年 3 月 18 日 雙目立體視覺(jué)中的三維重建 1. 本課題所涉及的問(wèn)題及應(yīng)用現(xiàn)狀綜述 涉及的問(wèn)題 雙目立體視覺(jué)方法采用兩臺(tái)攝像機(jī)模擬人類雙眼處理景物的方式，從兩個(gè)視點(diǎn)觀察同一場(chǎng)景，獲得不同視角下的一對(duì)圖像，然后通過(guò)左右圖像間的匹配點(diǎn)，恢復(fù)出場(chǎng)景中目標(biāo)物體的幾何形狀和位置等三 維信息。立體視覺(jué)的先決條件是要 解決兩幅圖像匹配基元之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系即立體匹配，然后由三角測(cè)量原理求得景物的深度信息。 Canny 在 1986 提出Canny 最佳邊緣檢測(cè)算子。 PMF 系統(tǒng)是英國(guó)用立體視覺(jué)的局部視差度量產(chǎn)生一個(gè)從物體 維簡(jiǎn)圖到物體三維表面描述以至實(shí)現(xiàn)物體識(shí)別的實(shí)時(shí)處理方法。浙江大學(xué)機(jī)械系利用透視成像原理，采用雙目視覺(jué)方法實(shí)現(xiàn)了對(duì)多自由度機(jī)械裝置 的動(dòng)態(tài)精確位姿檢測(cè)，僅需從兩幅對(duì)應(yīng)圖像中抽取必要的特征點(diǎn)的三維坐標(biāo)，信息量少，處理速度快，尤其適于動(dòng)態(tài)情況。如何選擇有效的匹配準(zhǔn)則和算法結(jié)構(gòu)，從而解決存在灰度失真、幾何畸變、噪聲干擾及遮擋景物的匹配問(wèn)題 。 最簡(jiǎn)單的雙目視覺(jué)模型是理想的平行放置的雙目視覺(jué)模型。兩臺(tái)攝像機(jī)有兩個(gè)這樣的錐面，求這兩個(gè)空間錐面的交線，就是空間曲線。通過(guò)以下步驟進(jìn)行 1） 利用 MATLAB 與 OpenGL 進(jìn)行二維圖像的合成如一個(gè)圓。實(shí)驗(yàn)之前，我會(huì)進(jìn)行相關(guān)實(shí)驗(yàn)資料的調(diào)查。 指導(dǎo)教師 (簽字 )： 江祥奎 2020 年 3 月 16 日 雙目立體視覺(jué)中的三維重建 西安郵電 大學(xué) 畢業(yè)設(shè)計(jì) (論文 )成績(jī)?cè)u(píng)定表 學(xué)生姓名 性別 男 學(xué)號(hào) 專 業(yè)班 級(jí) 測(cè)控 0802 班 課題名稱 雙目立體視覺(jué)中的 三維重建 課題 類型 科研題目 難度 較難 畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）時(shí)間 2020 年 3 月 8～ 2020 年 6 月 20 日 指導(dǎo)教師 課 題 任 務(wù) 完 成 情 況 論 文 (千字 )； 設(shè)計(jì)、計(jì)算說(shuō) 明書 (千字 )； 圖紙 (張 )； 其它 (含附 件 )： 指導(dǎo)教師意見(jiàn) 分項(xiàng)得分：開(kāi)題調(diào)研論證 分； 課題質(zhì)量（論文內(nèi)容 ） 分； 創(chuàng)新 分； 論文撰寫（規(guī)范） 分； 學(xué)習(xí)態(tài)度 分； 外文翻譯 分 指導(dǎo)教師審閱成績(jī) 指導(dǎo)教師 (簽字 )： 年 月 日 評(píng) 閱 教 師 意見(jiàn) 分項(xiàng)得分：選題 分； 開(kāi)題調(diào)研論證 分； 課題質(zhì)量（論文內(nèi)容） 分； 創(chuàng)新 分； 論文撰寫（規(guī)范） 分； 外文翻譯 分 評(píng)閱成績(jī)： 評(píng)閱教師 (簽字 )： 年 月 日 驗(yàn)收小組意見(jiàn) 分項(xiàng)得分 ：準(zhǔn)備情況 分； 畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）質(zhì)量 分； （操作）回答問(wèn)題 分 驗(yàn)收成績(jī)： 驗(yàn)收教師 (組長(zhǎng) )(簽字 )： 年 月 日 雙目立體視覺(jué)中的三維重建 答 辯 小組 意 見(jiàn) 分項(xiàng)得分：準(zhǔn)備情況 分； 陳述情況 分； 回答問(wèn)題 分； 儀表 分 答辯成績(jī) 答辯小組組長(zhǎng) (簽字 )： 年 月 日 成績(jī)計(jì)算方法 (填寫本系實(shí)用比例 ) 指導(dǎo)教師成績(jī) 20 (％ ) 評(píng)閱成績(jī) 30 (％ ) 驗(yàn)收成績(jī) 30 (％ ) 答辯成績(jī) 20 (％ ) 學(xué)生實(shí)得成績(jī) (百分制 ) 指導(dǎo)教師成績(jī) 評(píng)閱成績(jī) 驗(yàn)收成績(jī) 答辯成績(jī) 總評(píng) 答辯委員會(huì)意見(jiàn) 畢業(yè)論文 (設(shè)計(jì) )總評(píng)成績(jī) (等級(jí) )： 系答辯委員會(huì)主任 (簽字 )： 系 (簽章 ) 年 月 日 備 注 西安郵電 大學(xué) 畢業(yè)論文 (設(shè)計(jì) )成績(jī)?cè)u(píng)定表 (續(xù)表 ) 畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）原創(chuàng)性聲明和使用授權(quán)說(shuō)明 原創(chuàng)性聲明 本人鄭重承諾：所呈交的畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文），是我個(gè)人在指導(dǎo)教師的指導(dǎo)下進(jìn)行的研究工作及取得的成果。 作者簽名： 日期： 年 月 日 學(xué)位論文版權(quán)使用授權(quán)書 本學(xué)位論文作者完全了解學(xué)校有關(guān)保留、使用學(xué)位論文的規(guī)定，同意學(xué)校保留并向國(guó)家有關(guān)部門或機(jī)構(gòu)送交論文的復(fù)印件和電子版，允許 論文被查閱和借閱。由于該技術(shù)可以通過(guò)像點(diǎn)的匹配來(lái)獲取相關(guān)基礎(chǔ)矩陣，從而實(shí)現(xiàn)三維立體系統(tǒng)的重建，但是同時(shí)有關(guān)圖像立體匹配的內(nèi)容也是相關(guān)研究中最難以徹底清查解決的問(wèn)題。并且給出了相關(guān)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果和分析，并對(duì)部分匹配點(diǎn)對(duì)進(jìn)行了三維重建的分析。從二維的平面圖像到三維立體環(huán)境的重建工作更是圖像理解中根本不可能跳躍過(guò)去的一個(gè)臺(tái)階。這些三維重建的方法的理論基礎(chǔ)均大致 相同，只是在尺寸、精度以及系統(tǒng)價(jià)格等方面存在一些的明顯差異，因此它們各自適用的應(yīng)用領(lǐng)域也各不相同。這兩種方法相比較而言，特征匹配具有匹配速度快、穩(wěn)定性好、定位精準(zhǔn)等優(yōu)點(diǎn)，是目前在實(shí)際應(yīng)用中被廣為使用的方法之一，其中他所包括的兩個(gè)主要問(wèn)題分別是特征的提取與特征的匹配。 Nobel試圖用微分幾何來(lái)推算出角點(diǎn)檢測(cè)的一些理論公式，并且還歸納出了在 Piessey算法下的一些檢測(cè)原則。 Bhanu 提出了一個(gè)用于對(duì)實(shí)際三維物體形狀進(jìn)行匹配的三維實(shí)物分析的系統(tǒng)，該系統(tǒng)用深度圖像輸入。 基于雙目立體視覺(jué)研究存在的問(wèn)題 立體視覺(jué)雖然已經(jīng)經(jīng)過(guò) 20 多年的發(fā)展，但是現(xiàn)有的立體視覺(jué)技術(shù)，無(wú)論從生理視覺(jué)角度，還是從實(shí)際應(yīng)用角度來(lái)看，還完全處在不成熟的階段。軟件方面：可以通過(guò)減少冗余計(jì)算，設(shè)計(jì)合理算法流程，恰當(dāng)?shù)氖褂眉s束條件，從而使立體視覺(jué)匹配在通用平臺(tái)上快速有效的實(shí)現(xiàn)，最終完成三維重建?？偨Y(jié)本文的研究成果和創(chuàng)新點(diǎn)以及不足之處，對(duì)未來(lái)的三維重建的研究進(jìn)行展望。 設(shè) 分別為 與 ， b 為 與 之間的距離， f 為相機(jī)焦距。但是如果點(diǎn) P 被點(diǎn) 兩個(gè)照相機(jī)同時(shí)觀察時(shí)，點(diǎn) P 既在直線 上又在直線 P 上，此時(shí)點(diǎn) P 是直線 和 P 的交點(diǎn)，它的三維位置是惟一確定的。在上式中，通過(guò)消去 或 ，便可以得到關(guān)于 X、 Y、 Z 三個(gè)未知數(shù)的四個(gè)線性方程 : （ 1 式） （ 2 式） （ 3 式） （ 4 式） 由解析幾何可求的，在三維空間中的平面方程仍然為線性方程，當(dāng)兩個(gè)平面方程聯(lián)立時(shí)，便形成空間直線的方程，前兩個(gè)表達(dá)式的幾何意義是過(guò)（或 )兩點(diǎn)的直線。但特征匹配和三維坐標(biāo)的計(jì)算卻只能得到一些離散特征點(diǎn)的相關(guān)視差，我們需要根據(jù)所得到的離散點(diǎn)處的表面數(shù)據(jù)信息來(lái)對(duì)三維圖形的表面進(jìn)行重建，并恢復(fù)三維信息。 ② 通過(guò)對(duì)目標(biāo)面上該檢測(cè)點(diǎn)的一個(gè)局部的鄰域進(jìn)行檢測(cè)，從而找到該鄰域中的那些最低點(diǎn)。并且我們根據(jù)最終確定的目標(biāo)函數(shù)來(lái)進(jìn)行差分運(yùn) 算和雙重求和運(yùn)算。 方法：首先面具從背景圖像，然后找到重心的形象。因?yàn)檩^小的半徑有更少的像素，他們的匹配差異就更大了，所以必須給予重量輕，最終決定以適當(dāng)?shù)慕嵌绒D(zhuǎn)變。 ② 相關(guān)矩陣的二維到三維