视觉测量与三维重建
测绘技术中如何进行三维视觉测量
测绘技术中如何进行三维视觉测量三维视觉测量作为测绘技术中的一个重要分支，用于获取三维空间中目标物体的几何形状、位置和姿态信息，具有广泛的应用领域。
本文将介绍三维视觉测量的原理、方法和应用，并讨论测绘技术中如何进行三维视觉测量。
一、三维视觉测量的原理三维视觉测量基于计算机视觉和图像处理技术，通过对多幅或多个视角的图像进行分析和处理，获取目标物体的三维信息。
其原理主要包括立体视觉几何、图像匹配和三维重建等。
立体视觉几何是三维视觉测量的基础，通过分析目标物体在多个视角下的图像，确定图像之间的对应关系，从而计算出目标物体的三维坐标。
图像匹配是指在多个视角的图像中找到对应的特征点或区域，将其通过几何变换关系进行匹配，得到目标物体在不同视角下的表面点云。
三维重建是基于图像匹配的结果，通过三维坐标的计算和数据处理技术，生成目标物体的三维模型。
二、三维视觉测量的方法三维视觉测量可以采用多种方法，包括立体匹配、结构光投影、激光扫描和摄像测量等。
立体匹配是最常用的三维视觉测量方法之一，通过对多个视角的图像进行匹配，获取目标物体的三维坐标。
该方法需要相机标定、特征提取和匹配算法等步骤，具有较高的测量精度和稳定性。
结构光投影是一种通过投影特殊图案或光栅来测量物体形状和表面细节的方法。
它利用结构光和相机的关系，通过图像处理和三维重建算法，得到目标物体的三维坐标和形状信息。
该方法适用于表面光滑的物体，具有测量速度快、适用范围广的优点。
激光扫描是一种通过激光束扫描物体表面得到三维坐标的方法。
它利用激光器发射激光束，通过对物体反射的激光进行检测和计算，获取物体表面的三维坐标。
激光扫描具有高精度、全自动化和非接触式等特点，适用于复杂形状的物体测量。
摄像测量是利用相机进行三维测量的一种方法，通过对物体的图像进行处理和分析，获取物体的三维坐标和形状信息。
它可以使用单目或多目相机，根据相机标定和图像处理算法，得到目标物体的三维模型。
摄像测量适用于大范围、复杂形状的物体测量，具有成本低、操作简便的优点。
机器人视觉中的三维重建技术研究与应用
机器人视觉中的三维重建技术研究与应用随着近年来机器人和人工智能技术的迅速发展，机器人视觉已成为机器人领域中不可或缺的部分。
在机器人整体系统中，机器人视觉技术起着至关重要的作用，其中三维重建技术是重要的一部分。
本文将就机器人视觉中的三维重建技术进行深入探讨。
一、三维重建技术的发展历程三维重建技术的本质是通过对图像或者视频进行处理，来构建出场景的三维模型。
早期的人工智能和机器视觉技术比较简单，对于三维重建技术的研究也只能停留在一些基本的手工制作或曲面拟合模型上。
随着数字技术的发展，越来越多的机器学习算法被应用到了三维重建技术中，并且越来越多的数据和信息也被纳入了三维重建技术的研究之中。
二、三维重建技术的基本原理三维重建技术的核心原理是通过对场景中的点进行测量，从而获得其空间位置信息。
总的来说，三维重建技术包含以下三个核心步骤：1.图像采集这个步骤是三维重建的前提，需要通过机器视觉系统采集到场景中需要重建的目标物体的各种图像，并将这些图像转化为数学模型。
2.图像处理这个步骤包括了对图像进行特征提取、分割和匹配等过程，目的是将场景中所有目标物体的空间位置信息提取出来。
3.三维模型构建与重建这一步骤是通过计算机视觉技术将之前得到的场景中的目标物体的空间位置信息转换成三维模型，最终生成整个场景的三维模型。
三、三维重建技术的应用随着计算机视觉技术的不断发展，三维重建在各个行业都有广泛的应用。
在机器人视觉领域中，三维重建技术的应用越来越广泛。
它可以用于机器人的自主导航、环境控制和地形分析等方面，也可以用于工业制造、医疗器械和建筑领域中。
三维重建技术在自动驾驶，导航和遥感探测等领域内也有广泛的应用。
四、三维重建技术的未来发展随着人工智能技术的发展，三维重建技术也将会更加智能化。
目前，机器人视觉在三维重建部分还存在技术瓶颈。
例如，扫描仪模型重建缺乏精度和速度，深度传感技术不断创新，三维重建测量成本过高等问题。
未来，计算机视觉技术和人工智能技术的发展将会使得三维重建技术的精度和效率越来越高。
基于立体视觉的玉米叶片形态测量与三维重建
面进行三 维重 建； 根据恢复的 区域 点云 ， 可以测 出任 意两点的空间距 离， 实现 了对叶片的三维测量 。试验结果表 明， 此
方法 能 够 很 好 地 恢 复 玉 米 叶 片 的 三 维 信 息 ， 玉 米 叶 片 三 维 形 态的 无损 、 速 检 测 监 测 提 供 了新 的 方 法 。 为 快
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（ｈｏｊ ｎｒｉ ．ｒ．ｎ ｚａｃ＠ ｅ ｔ ｏｇａ ） ｃａ
摘
要 ： 出一种基 于立体视 觉的玉米叶片形 态测量和重建 的方 法。利 用双 目立体视 觉系统获取 玉米叶 片的两 提
幅图像 ， 通过图像分割技 术和边缘检测 算法对每 幅 图像 中的 玉米叶 片进行 边缘提取 ； 利用极 线约束 和彩 色图像 Ｒ Ｂ Ｇ 值对 图像进行 匹配， 计算 出叶 片边缘 的三维坐标 ， 而恢复 叶片 的三维 边缘 ； 用对叶 片边缘 的恢复技 术 ， 叶 片曲 从 利 对
维普资讯
第２ ８卷 第 １ ０期
２０ ０ ８年 ｌ ０月
文 章 编号 ：０ １— ０ １ ２０ ）０— ６ １— ３ １０ ９ ８ （０ ８ １ ２ ６ ０
三维重建技术研究及应用
三维重建技术研究及应用一、概述三维重建技术是一项重要的计算机技术，其主要应用于建筑、工程、医疗、文化遗产保护和数字娱乐等领域。
该技术可以根据图像、数据或扫描结果来生成三维模型，让用户可以更加直观地了解目标物体的形状和结构，进而实现科学研究或生产应用。
二、三维重建技术的分类1.基于视觉的三维重建技术基于视觉的三维重建技术是指利用相机对目标物体进行拍摄，通过图像融合、图像处理、图像匹配等算法得到三维模型。
该技术适用于大部分的三维建模工作，其主要原理是通过多个角度下的二维图像来恢复三维图像信息。
2.基于激光的三维重建技术基于激光的三维重建技术是通过激光器照射物体，再根据激光返回的反射信息以及物体的表面构造信息生成三维模型。
该技术主要应用于复杂物体的三维建模，如工程建筑、文化遗产建筑的测量等领域。
3.基于声波的三维重建技术基于声波的三维重建技术是利用声波测距原理，通过声波的反射来构建物体的三维模型。
该技术主要应用于复杂环境下的三维建模，如地下管道、空气洞穴、矿井等地下管道的测量。
三、三维重建技术的主要应用1.建筑工程领域三维重建技术在建筑领域的应用主要体现在建筑设计、测量、维护与管理等环节。
比如，在建筑设计阶段，可以利用三维重建技术将建筑的图纸转化为三维模型，以便于从多个角度观察建筑的结构和效果。
在建筑测量和检修过程中，三维重建技术可以快速生成准确的三维模型，帮助工程人员更好地理解建筑结构，进而制定相应的维护和管理方案。
2.医疗领域三维重建技术在医疗领域的应用主要体现在医学影像处理方面。
比如，在颅骨、牙齿等结构复杂的医学影像处理中，可以利用三维重建技术对患者的病情进行精准的诊断，从而为医生制定更好的治疗方案提供有力的支持。
3.文化遗产保护与数字娱乐领域三维重建技术在文化遗产保护与数字娱乐领域的应用主要体现在文化遗产保护、文物修复和数字娱乐游戏等方面。
比如，三维重建技术可以利用扫描技术生成文物的三维模型，供文物修复工作者参考。
三维重建方法描述
三维重建方法描述三维重建是一种将现实世界中的物体或场景转化为三维模型的方法。
它在许多领域中得到广泛应用，如计算机图形学、计算机视觉、虚拟现实、增强现实等。
三维重建的方法有很多种，下面将介绍其中几种常见的方法。
1. 点云重建：点云是由大量离散的点组成的三维数据集。
点云重建的目标是根据离散的点云数据恢复出原始物体的形状和结构。
点云重建方法包括基于三角化的方法、基于体素的方法和基于图像的方法等。
其中，基于三角化的方法通过将点云中的点连接成三角形网格来重建物体的表面。
基于体素的方法将点云分割成小的立方体单元，然后通过填充和融合等操作来重建物体的形状。
基于图像的方法则是通过从多个图像中提取特征点，并将这些特征点匹配起来，从而重建物体的三维模型。
2. 立体视觉重建：立体视觉重建是利用多个图像或多个视角的图像来重建物体的三维模型。
这种方法利用了人眼的双目视觉原理，通过比较两个视角的图像中的像素点的位置差异来推测物体的深度信息。
立体视觉重建的方法包括基于立体匹配的方法、基于三角测量的方法和基于图像分割的方法等。
其中，基于立体匹配的方法通过比较两个视角的图像中的像素点的灰度值或颜色值的差异来计算深度信息。
基于三角测量的方法则是利用多个视角的图像中的特征点的位置信息来计算物体的三维坐标。
基于图像分割的方法则是首先对图像进行分割，然后通过分割结果来计算物体的三维模型。
3. 深度学习重建：深度学习是一种模拟人脑神经网络的机器学习方法，可以用于三维重建。
深度学习重建的方法包括基于卷积神经网络的方法、基于生成对抗网络的方法和基于循环神经网络的方法等。
其中，基于卷积神经网络的方法通过学习大量的图像数据来预测物体的三维形状。
基于生成对抗网络的方法则是通过训练一个生成器和一个判别器来生成逼真的三维模型。
基于循环神经网络的方法则是通过学习序列数据来预测物体的三维形状。
三维重建方法的选择取决于应用的需求和可用的数据。
不同的方法有着各自的优势和局限性。
测绘技术中的摄影测量与三维重建方法解析
测绘技术中的摄影测量与三维重建方法解析引言：测绘技术的发展与应用已成为现代社会的重要组成部分。
在现代测绘工作中，摄影测量与三维重建是必不可少的技术手段。
本文将对摄影测量与三维重建方法进行解析，探讨其原理、应用和发展前景。
一、摄影测量的原理与应用摄影测量是一种通过摄影器材记录地面现象，并利用像片的几何信息来测量地物空间位置的方法。
它通过测量影像中的光学量、几何量以及物理量，实现了对地物形状、尺寸、位置等信息的获取。
摄影测量广泛应用于陆地测绘、水文测绘、工程测量等领域。
二、摄影测量的方法与技术1. 相对定向方法相对定向是摄影测量的第一步，其主要目的是确定像片的外方位元素，包括像片的旋转角和平移量。
相对定向方法的主要手段有解析法、解算法和优化法。
这些方法根据测量数据的不同类型，选择不同的数学模型和算法来实现相对定向。
2. 绝对定向方法绝对定向是在相对定向进行了基本定位之后，通过与地面控制点进行对比，确定摄影摄像机坐标系与地面坐标系之间的转换关系。
绝对定向的方法包括空间前方交会法、后方交会法和自标定法等。
这些方法通过光束法平差或非线性优化等手段来实现绝对定向。
三、三维重建的原理与应用三维重建是指将二维影像或点云数据转化为三维模型或场景的过程。
三维重建在地理信息系统、虚拟现实、计算机图形学等领域得到广泛应用。
它可以实现对地物的形态、空间关系等信息进行量化和可视化。
四、三维重建的方法与技术1. 基于影像的三维重建基于影像的三维重建是利用一组或多组影像进行三维建模的方法。
它的主要步骤包括特征提取、匹配、三维坐标计算和模型生成等。
基于影像的三维重建可以通过空间前方交会或立体视觉等方式实现。
2. 基于点云的三维重建基于点云的三维重建是利用激光雷达等测量设备获取点云数据，并对点云数据进行处理和重建的方法。
这种方法可以直接获取地物的三维坐标信息，对于纹理较弱或不可见的地物重建效果更好。
五、摄影测量与三维重建的发展前景随着数字摄影技术和计算机图形学的快速发展，摄影测量与三维重建技术正在呈现出更广阔的应用前景。
基于三维视觉重建的散料体积高精度测量方法
0 引言在港口散货码头的物料运输过程中，带式输送机具备适应诸如煤炭、粮食和矿石等各种类型和体积的物料运输需求的能力。
带式输送机在港口物流系统中起着极为重要的作用，对于提升港口的经济效益具有重要的意义[1，2]。
港口通常会根据物料的体积和质量来制定恰当的运输设备和方案以确保物料的安全、高效运输。
物料的运输体积则作为评估港口经济效益的重要指标[3]，直接影响着港口的运输能力和效率。
带式输送机物料体积的传统测量方法主要有接触式测量法和非接触测量法2种。
接触式测量法需要使用专业仪器直接接触被测物体，通过直接测量物体的尺寸、形状、表面纹理等信息。
该方法可以得到较准确的深度信息，但可能会损坏被测物体，并且在一些环境复杂的情况下比较困难[4]；非接触测量法通过获得输送带物料表面坐标信息计算物料体积，根据数据集获取原理分为激光测量法[5]和摄影测量法[6]。
传统的物料体积测量方法具有局限性，难以到达高精度、低成本的要求[7]。
机器视觉技术[8]具有成本低、操作简单、易普及等的优点，双目视觉技术[9]和三维重建技术是机器视觉领域中的研究热点，通过视觉算法构建物体的三维模型，实现对物体形状的直观展示、尺寸以及表面纹理等信息量化计算。
本文拟采用双目视觉技术结合三维点云重建技术实现对带式输送机物料的体积高精度测量[10-12]。
针对现有的接触式人工测量方法精度低而非接触式激光测量方法维护成本高、推广难的问题，本文基于基于三维视觉重建的散料体积高精度测量方法王康富 张 鹏 韩国栋 陆 瑶武汉理工大学交通与物流工程学院 武汉 430063摘 要：文中分析了带式输送机物料体积测量方法的异同，针对传统表面剖分体积测量法存在精度的不足，主动式激光测量法又存在维护成本高且推广难的缺点，利用双目视觉技术获得物料的图像，结合Census变换进行立体匹配获得带式输送机空载与满载场景下的三维坐标信息，将三维坐标信息可视化后得到2者三维重建后的点云模型，基于点云模型提出了一种基于像素坐标的物料体积计算精度提高方法，优化和推导了物料体积的计算公式。
三维视觉检测
II
哈尔滨工业大学
目录
摘要........................................................................................................................ I Abstract ................................................................................................................. II 第 1 章 绪论..................................................................................................... - 1 1.1 课题背景............................................................................................. - 1 1.2 结构光三维测量技术......................................................................... - 1 1.3 国内外发展现状................................................................................. - 1 第 2 章 光学三维测量技术............................................................................. - 3 第 3 章 三维测量技术中相位移及相位展开................................................. - 4 3.1 相位移原理......................................................................................... - 4 3.2 相位展开算法..................................................................................... - 5 3.2.1 空间相位展开算法.................................................................. - 5 3.2.1 时间相位展开算法.................................................................. - 6 第 4 章 三维重建过程..................................................................................... - 7 4.1 三步相移算法..................................................................................... - 7 4.2“2+1”步相移算法 ................................................................................ - 7 4.3 时间相位去包裹法............................................................................. - 8 4.4 杂点去除算法..................................................................................... - 9 4.5 相位值向空间三维坐标转换算法..................................................... - 9 4.6 基于 Look-up Table 的快速算法 ..................................................... - 10 第 5 章 总结与展望....................................................................................... - 10 -
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（1）理解SFM算法完整过程 （2）完成ICP算法及其优化算法的编程 （2）了解PMVS算法，实现点云的稠密重建 （3）学习点云空洞填补的算法
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（4）SFM算法 在特征点提取和匹配完成之后，可以用SFM算法得到稀疏的三维点云。
SFM（structure from motion）可以在不知道相机参数和场景三维信息的情况
下通过迭代解出三维点云和相机矩阵。 SFM开源库： * OpenMVG http://openmvg.readthedocs.io/en/latest/# * libMV https:///tag/libmv/ * VisualSFM http://ccwu.me/vsfm/ * Bundler /~snavely/bundler/
（1）在目标点云P中取点集pi∈P； （2）找出源点云Q中的对应点集qi∈Q，使得||qi-pi||=min； （3）计算旋转矩阵R和平移矩阵t，使得误差函数最小；
（4）对pi使用上一步求得的旋转矩阵R和平移矩阵t进行旋转和平移变换，的到新的
对应点集pi’={pi’=Rpi+t,pi∈P}； （5）计算pi’与对应点集qi的平均距离；
稀疏点云重建步骤：
场景的三维重建问题可总结为：从二维空间中的点估计相机的位置、投影矩阵 以及恢复场景在三维空间中的点。 （1）特征点的提取 特征点指的是图像灰度值发生剧烈变化的点或者在图像边缘上曲率较大的点(即
两个边缘的交点)。当前比较常用的特征点提取算法：
1）尺度不变特征变换算法（Scale Invariant Feature Transform，SIFT） 2）加速鲁棒特征算法（Speeded-Up Robust Feature，SURF）
（2）图像特征点匹配 在特征点提取完成之后，就需要对立体图像进行特征匹配，当前常用的特征点 匹配算法： 1）归一化互相关技术（Normalized Cross Correlation Method，NCC） 2）最近邻算法（Nearest Neighbor-NN）
（3）去除误匹配
上述特征点匹配方法会产生许多错误点对，常用的去除误匹配算法为RANSAC （Random Sample Consensus）。其主要思想是：在模型参数估计中，为了消除 异常样本，最直观的想法是找出一组不包含异常值的数据抽样来进行参数估计。 RANSAC算法搜索M组数据，且M足够大，就可以认为在这M组中至少有一组不包 含异常点，然后用这M组抽样数据分别估计参数，根据一定的评选标准，找出最优 模型。利用最优模型根据一定的规则对其他数据进行筛选，确定最终模型参数。
（5）利用VisualSFM得到的结果
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很多时候，由于设备的显示，我们需要从不同角度拍摄图像，获取点云数据， 从而才能得到目标的完整的点云。这些点云需要转换到同一坐标系下，这个过程被 称为配准过程。对于两个点云来说，配准的目的就在于找到一个最优的几何变换使 得两个点云数据在同一坐标系下最大程度的对齐融合。点云配准最常用的是最近点 迭代（Iterative Closest Point，ICP）点云配准算法。
Computer vision technology has been widely applied in many fields, such as associal production and life. It enables digital computer have the ability of recovering the surrounding environment and information from the two-dimensional data, and copys human visual cognition to computer.
（6）如果d小于某一给定的阈值或者大于预设的最大迭代次数，则停止迭代计算。
否则返回第2步，直到满足收敛条件为止。
（1）原始点集的采集 均匀采样、随机采样和法矢采样 （2）确定对应点集
点到点、点到投影、点到面
（3）计算变化矩阵 四元数法、SVD奇异值分解法
（5）ICP算法配准结果
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ICP算法的基本原理是：分别在带匹配的目标点云P和源点云Q中，按照一定的 约束条件，找到最邻近点（pi，qi），然后计算出最优匹配参数R和t，使得误差函 数最小。误差函数为E（R，t）为：
其中n为最邻近点对的个数，pi为目标点云 P 中的一点，qi 为源点云 Q 中与pi 对应的最近点，R 为旋转矩阵，t 为平移向量。
[1] Segal A, Hähnel D, Thrun S. Generalized-ICP[C]// DBLP, 2009. [2] Serafin J, Grisetti G. NICP: Dense normal based point cloud registration[C]// Ieee/ rsjInternational Conference on Intelligent Robots and Systems. IEEE, 2015:742-749. [3] 戴嘉境. 基于多幅图像的三维重建理论及算法研究[D]. 上海交通大学, 2012. [4] 张明明. 基于点云边界特征点的改进ICP算法研究[D]. 吉林大学, 2013. [5] Du S, Zhang C, Wu Z, et al. Robust isotropic scaling ICP algorithm with bidirectional distance
目录 CONTENTS
1
稀疏点云重建
Sparse point cloud reconstruction
2
点云配准
point cloud registration
3
后期计划
Later plan
4
参考文献
Reference paper
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