【文章內(nèi)容簡介】 eo vision, through the extraction of feature points, like point matching, in order to obtain the corresponding fundamental matrix, this paper uses a FTT Fu Fourier transform theory, in order to achieve threedimensional reconstruction of binocular stereo vision.In the paper at the beginning, we need to introduce some of the theory of puter stereo vision system. Threedimensional reconstruction of the binocular stereo vision, binocular stereo vision applications, as well as domestic and foreign binocular stereo vision research in recent decades, research results, research theory and conduct Retrospect and Prospect. Binocular stereo vision, 3D reconstruction research, research methods and research in order to fully understand, and followup programming, thought and analysis to make the relevant background knowledge added.The basic principles of binocular stereo vision, we first introduced the binocular stereo vision, threedimensional reconstruction of the meaning behind these terms, as well as its basic theory and principles. Because the technology can match point to obtain the underlying matrix in order to achieve the reconstruction of threedimensional system, but at the same time related to the contents of the image matching is related research in the most difficult to pletely inventory to solve the problem. And, due to different methods have different advantages and disadvantages, so select the appropriate method is the key to the success of the experiment, we should never overlook.Of this paper are related to image matching is the feature point matching based on, and then using the wavelet transform to extract the feature points of image mutations. This method and the traditional corner matching method is very different in terms of performance and results. Binocular stereo vision matching, the introduction of other methods in a relatively good feature point extraction and feature point matching method. First, we use the parallax method and regional support to strike the initial match, the principle of matching candidate, effectively improve the matching accuracy, which can be related to the initial matching point pairs. On this basis, the use of the basis matrix to match point pairs continue to be optimized, thus, on the one hand, can continue to remove the error or illogical match point, on the other hand we also get a precise and effective the underlying matrix.Finally, we apply the MatLab, OpenGL, and joint programming to plete the binocular stereo vision, 3D reconstruction program. And gives experimental results and analysis, and part of the match point on a threedimensional reconstruction analysis.Keywords： threedimensional matching； FFT；MatLab；the OpenGL； feature point extraction ；threedimensional reconstruction目 錄摘 要 IAbstract III第一章 三維重建的應(yīng)用與發(fā)展 1 1 2 2 4 5第二章雙目立體視覺與三維重建實現(xiàn)原理 7 7 9 11 12第三章雙目立體視覺與三維重建三種編程方法及實現(xiàn)結(jié)果 13 13 17 OpenGL 的特點及功能 17 下的 OpenGL 編程 18 Matlab與VC++的結(jié)合方式 21 23第四章總結(jié)和展望 25 25 未來研究展望 26 27致 謝 28參考文獻 29VII第一章 三維重建的應(yīng)用與發(fā)展由于我們大家生活在三維幾何空間的世界中，對外界的一切感性認識最初是建立在我們對各種三維物體的幾何形體與三維幾何深度信息的獲取上的。它們是構(gòu)成我們生活中最重要的也是最基本的信息獲取方式與處理內(nèi)容。它們也同樣是與幾何處理及其顯示等相關(guān)的學(xué)科相互聯(lián)系的一個龐大的學(xué)科群：一方面，我們研究是從主觀的實物構(gòu)思到我們生成相關(guān)的模型或模擬出客觀世界中顯示的正向的過程，主要代表包括計算機圖形學(xué)和CAD ；另一方面，我們的研究可以從客觀的物質(zhì)世界中進行實物原始數(shù)據(jù)采集，從而最終實現(xiàn)實物分析和建模的完全逆向的過程，主要代表包括計算機視覺的相關(guān)方向、數(shù)字圖像和視頻處理的相關(guān)方形以及模式識別的相關(guān)方向等。其中的逆向過程由于它需要從二維圖像信息中來求取三維圖像中的相關(guān)信息，因而該方法存在著多義和多解的技術(shù)漏洞，需要我們進行除此之外的大量的智能性分析和推理過程方可避免，所以這種方法較之正向的過程其難度相對會翻番，同時它的處理過程也相對的復(fù)雜度翻番。但是，如果我們能夠取得逆向的處理識別重構(gòu)技術(shù)能夠持續(xù)性向前發(fā)展，那么我們必將促進整個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。計算機視覺是在對影像的重構(gòu)技術(shù)的基礎(chǔ)上發(fā)展起來的，該學(xué)科具有可以進行非接觸型測量，并且實施非常簡單的特點，因而該學(xué)科具有相當(dāng)廣闊的應(yīng)用前景，并且也是有待于我們進行進一步開拓的領(lǐng)域。（1）圖像的理解技術(shù)目前發(fā)展前景十分的廣闊。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去的一個臺階。從總的原則上來說，雙目立體視覺的圖形分析以及三維信息重建的理論和方法又可以推廣至多目視覺系統(tǒng)中。這樣便能夠使我們更好的獲取研究目標的一些深度的信息，以便于我們來實現(xiàn)三維圖形的重建。（2）隨著我們對相關(guān)系統(tǒng)的自動化的程度及其智能化的水平不斷的提高，許多的實際應(yīng)用系統(tǒng)都開始希望可以增加機器再實際環(huán)境中應(yīng)用功能，來提高市場占有率。近來幾十年，隨著我們推動數(shù)字化技術(shù)和CCD 光電輸入的不斷向前進步和發(fā)展，以及數(shù)碼攝像機與數(shù)碼相機的在普通民眾中普及，還有就是相關(guān)硬件設(shè)備等的價格的不斷降低和計算機自身性能的不斷升級，也為計算機視覺技術(shù)的應(yīng)用與發(fā)展提供了良好的前提條件，從而使得計算機視覺的相關(guān)技術(shù)更加普及以及應(yīng)用范圍進一步擴大。1）三維重建自始至終一直是計算機視覺的一個不可或缺的研究領(lǐng)域。近年來，我們對三維重建技術(shù)的研究屢屢取得重要突破，新技術(shù)和新方法此起彼伏。其中常用的三維重建的方法主要有以下幾種：立體視覺的方法、光度立體學(xué)方法、運動圖像序列法和紋理恢復(fù)形狀法。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。在立體視覺法中，由于它根本不需要我們親自來設(shè)置相關(guān)輻射源，只要在場景中又自然光照，就可以用二維圖像來重建物體的三維圖像，所以該方法實現(xiàn)手發(fā)靈活、具有適應(yīng)性強以及制造價格低廉等一系列優(yōu)點，是目前我們研究的最多、應(yīng)用的范圍最廣的技術(shù)之一。 2）雙目立體視覺方法主要是采用兩臺攝像機來模擬我們的雙眼觀察實物的方法。它主要是從兩個不同的視點來觀察同一個場景，從而獲得同一個目標物在不同的觀察角度下的一對圖像，然后通過兩張圖片之間的匹配點，就可以恢復(fù)出場景中的目標物體的位置和幾何形狀等三維信息。該項技術(shù)在非接觸自動在線檢測、機器人視覺、多自由度機械裝置的控制、車輛自主駕駛等領(lǐng)域均占有一席之地。國外對雙目立體視覺的研究遠遠早于我國，因而發(fā)展速度也比我們快很多，對應(yīng)的應(yīng)用也相應(yīng)的廣泛。立體視覺的基本條件是通過對兩幅圖像進行對應(yīng)的匹配基元的相互配對，也就是立體匹配，然后用三角測量的原理來最終取得景物最終的深度信息。根據(jù)它們各自約束方式的特點，M. Z. Brown把該匹配算法主要分為兩大類，一種是其中的掃描線是對整個圖像行進行約束的全方位匹配的方法，如：本征曲線法、圖切法、動態(tài)規(guī)劃法等；另一種則是對像素點周圍的小區(qū)域進行有約束的局部匹配方法，如：相位匹配法、特征匹配法、灰度匹配法等。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、定位精準等優(yōu)點，是目前在實際應(yīng)用中被廣為使用的方法之一，其中他所包括的兩個主要問題分別是特征的提取與特征的匹配。1)常用的匹配特征的方法有兩大類：點特征與線特征。線特征主要指的是圖像邊緣的處理。Haralick提出使用離散的正交多項式來對原始的圖像中的每一個像素領(lǐng)域都做其對應(yīng)曲面擬合求最優(yōu)值，即：在擬合的曲面上求取每個點二階方向?qū)?shù)的零交叉方法。Canny于1986提出了Canny邊緣最佳檢測算子法。點特征主要包括角點和零交叉點等。Smith提出了其著名的SUSAN角點檢測算子法，該方法中首先對像素周圍的區(qū)域進行最小化處理，之后用統(tǒng)計特性來最終確定該像素的屬性。Rosenfeld和Kitchen共同提出的角點檢測器利用了通過求取灰度沿邊界輪廓梯度方向的最大值的性質(zhì)，來進行特征匹配。Nobel試圖用微分幾何來推算出角點檢測的一些理論公式，并且還歸納出了在Piessey算法下的一些檢測原則。1988年Stephens和Harris對Plessey角點檢測方法進行一系列的改進，共同提出了Harris算子。 2)特征匹配使以灰度得相似性為基礎(chǔ)，同時以極線幾何約束及其它約束為輔助條件來進行搜索。Zisserman和Pritchett等共同提出利用單位矩陣(Homography)來取代傳統(tǒng)中的極線約束和灰度相似性作為其匹配的準則，他們近似的認為那些對應(yīng)匹配點對之間應(yīng)該近似的滿足單應(yīng)矩陣的關(guān)系。Beardsley等通過提取圖像角點作為其特征點，通過運用相關(guān)性來進行相關(guān)匹配，最終將匹配的結(jié)果通過用奇異值分解來求取其相關(guān)基礎(chǔ)矩陣。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，因而其對十紋理稠密的圖像處理特別有效，唯一的缺點是精度過低。在國外的理論技術(shù)不斷向前進行發(fā)展的同時，也同時出現(xiàn)了很多有關(guān)立體視覺的系統(tǒng)。Zisserman等構(gòu)建的視覺導(dǎo)航系統(tǒng)中充分利用了分層重建的原理，即首先進行對圖像的序列的射影重建，其次將射影重建的結(jié)果逐步的提升到仿射重建和歐氏重建中去。Bhanu提出了一個用于對實際三維物體形狀進行匹配的三維實物分析的系統(tǒng)，該系統(tǒng)用深度圖像輸入。對物體的描述是由進行數(shù)據(jù)來進行驅(qū)動的，可自動完成結(jié)果的計算，不足之處就在于其對多邊形面產(chǎn)生算法的輸出一致性的過渡依賴，致使它使用的表面數(shù)目過于龐大，如果相應(yīng)條件比較苛刻，那么其將要求獲取高精度深度數(shù)據(jù)。PMF系統(tǒng)是通過用立體視覺的局部視差來度量的。同樣國內(nèi)在雙目立體視覺的理論和算法實現(xiàn)方面也進行了一系列的探索與研究。浙江大學(xué)可以通過利用透視成像的原理，采用雙目立體視覺的方法可以對多自由度機械裝置的動態(tài)實現(xiàn)精確位置與姿態(tài)