基于双目视觉的三维重建
双目视觉三维重建技术方法
双目视觉三维重建技术方法双目视觉三维重建技术可有趣啦。
双目视觉呢，就好比我们的两只眼睛看东西一样。
它主要是利用两个摄像机从不同的角度去拍摄同一个场景。
这两个摄像机的位置就像我们的两只眼睛，有一定的间距哦。
那它是怎么实现三维重建的呢？其中一个关键的部分就是特征提取。
就像是在一幅画里找到那些特别的标记点。
比如说在一幅风景图里，那些独特的石头轮廓、树的形状特别的部分，这些就可以被当作特征点。
从两个摄像机拍摄的图像里找到对应的特征点，这就像玩一个找相同但是又有点不同的游戏呢。
接下来就是计算视差啦。
视差这个词听起来有点高大上，其实简单理解就是因为两个摄像机位置不同，同一个特征点在两张图像里的位置有差异。
这个差异就包含着很重要的信息。
通过这个视差，我们就能大概知道这个特征点离我们有多远。
就好像我们的眼睛看东西，近的东西在两只眼睛里的位置差异大，远的东西位置差异小。
然后呢，根据这些视差信息和摄像机的一些参数，像是焦距啊之类的，就可以计算出这个点在三维空间里的坐标啦。
这就像是把平面的东西，一下子变得立体起来。
在实际应用里，双目视觉三维重建技术用处可大啦。
在机器人领域，机器人可以通过这个技术更好地感知周围的环境，就像给机器人装上了一双智能的眼睛。
它能知道前面有什么东西，是障碍物还是它要寻找的目标，还能知道这些东西离自己有多远，这样机器人就能更灵活地行动啦。
在虚拟现实和增强现实方面，也离不开它。
可以让虚拟的东西更好地和现实场景融合，让我们感觉那些虚拟的物体就像是真实存在于我们周围的环境里一样。
不过呢，双目视觉三维重建技术也有它的小烦恼。
比如说在光线不好的情况下，提取特征点就会变得困难，就像我们在黑暗里看东西看不太清那些特别的地方一样。
还有，如果两个摄像机的标定不准确，就像我们的两只眼睛看东西不协调了，那计算出来的三维信息可能就会有偏差呢。
但是随着技术的不断发展，这些小问题也在慢慢地被解决啦。
基于深度学习的双目视觉三维重建
中文摘要中文摘要随着工业自动化的高速发展，机器人等智能设备在工业生产中的应用日渐广泛。
对周边环境的感知是设备智能化的一项重要研究内容，目前，获取周边三维环境信息的主要技术途径以激光雷达和双目相机为主，与超声波传感器、激光雷达相比，双目相机具有获取信息丰富，价格低廉，精度高的特点，通常应用于实时测距、三维形貌恢复、缺陷诊断等领域。
智能设备在实际作业时，对周围的三维环境进行精确的三维重建有助于实际作业的安全有效进行，本文基于深度学习算法，对双目视觉系统的三维重建进行研究。
本文的主要研究内容有：(1)研究了当前摄像头标定的主流方法，对其具体算法实现进行了分析，通过对双目相机进行标定得到相机的内参数和外参数，基于相机的内外参数实现图像矫正、三维重建工作。
(2)对相机的成像和畸变原理进行分析和研究，对采集图像进行滤波、自适应伽马变换与去畸变处理，提高双目相机采集图像的质量。
(3)对双目视觉中最关键的算法——立体匹配算法进行研究，为了解决传统立体匹配算法匹配精度较低，误匹配区域较大的问题，本文基于深度学习算法，利用2D卷积神经网络对双目相机获取的左、右图进行匹配代价提取，并利用3D卷积神经网络对聚合后的匹配代价进行特征总结和匹配差异学习。
将立体匹配问题转化为一个有监督的机器学习问题，在KIIT2015数据集上训练一个端到端的神经网络模型，该卷积神经网络直接使用双目相机获取的左右两图作输入，直接输出预测的视差图。
(4)通过相机内外参数及立体匹配视差图得到周围环境的三维点云信息，并通过阈值分割算法提取特定工作范围内的稠密点云数据。
(5)搭建了综合实验平台，与其它算法的立体匹配效果进行对比，并对比标准雷达测距数据计算本文算法的精确度，验证了本文算法的有效性。
关键词：双目视觉；立体匹配；深度学习；三维重建I基于深度学习的双目视觉三维重建IIABSTRACTABSTRACTWith the rapid development of industrial automation,smart devices such as robots are increasingly used in industrial production.Perception of the surrounding environment is an important research content of device intelligence.At present,we mainly obtain three-dimensional information of the surrounding environment through lidar and binocular pared with ultrasonic sensors and lidar,binocular cameras obtain It is more abundant,the price is lower,and the accuracy is higher.It is usually used in real-time ranging, three-dimensional shape restoration,defect diagnosis and other fields.During the actual operation of the smart device,accurate3D reconstruction of the surrounding3D environment is helpful for the safe and effective operation of the actual operation.Based on the deep learning algorithm,this paper studies the3D reconstruction of the binocular vision system. The main research contents of this article are:(1)This paper studies the current mainstream camera calibration methods,analyzes its specific algorithm implementation,obtains the camera's internal and external parameters by calibrating the binocular camera,and implements image correction and3D reconstruction based on the camera's internal and external parameters.(2)This paper analyzes and studies the imaging and distortion principles of the camera, and filters,adaptive gamma transforms,and distorts the collected images to improve the quality of the images captured by the binocular camera.(3)This paper studies the most critical algorithm in binocular vision-stereo matching algorithm.In order to solve the problems of low matching accuracy and large mismatching area of traditional stereo matching algorithms,this paper uses a2D convolution neural network to extract the matching cost of the left and right images obtained by the binocular camera based on deep learning algorithms,and uses3D The product neural network performs feature summarization and matching difference learning on the aggregated matching costs. Turn the stereo matching problem into a supervised machine learning problem.Train an end-to-end neural network model on the KIIT2015dataset.The convolutional neural network directly uses the left and right images obtained by the binocular camera as input,and directly output the predicted Disparity map.(4)Obtain the three-dimensional point cloud information of the surrounding environmentIII基于深度学习的双目视觉三维重建through the internal and external parameters of the camera and the stereo matching disparity map,and extract the dense point cloud data within a specific working range through the threshold segmentation algorithm.(5)A comprehensive experimental platform was built to compare the stereo matching effect with other algorithms,and to compare the accuracy of the algorithm in this paper with standard radar ranging data to verify the effectiveness of the algorithm in this paper.Key words:Binocular vision;stereo matching;deep learning;3D reconstructionIV目录目录第一章绪论 (1)1.1课题的研究背景及意义 (1)1.2国内外研究现状 (1)1.3论文主要内容及工作 (5)第二章相机标定及图像预处理 (7)2.1单目相机数学模型 (7)2.2双目相机数学模型 (9)2.3双目相机的标定 (11)2.3.1张正友标定法 (11)2.3.2立体标定 (13)2.3.2畸变参数估计 (14)2.4双目极线矫正 (15)2.5图像预处理 (17)2.5.1图像去噪 (18)2.5.1伽马变换 (18)2.6本章小结 (20)第三章基于深度学习的立体匹配 (21)3.1传统立体匹配算法的基本理论 (21)3.2基于深度学习的立体匹配发展 (23)3.2.1深度学习的基本原理 (23)3.2.2mc-cnn与GC-net (27)3.3基于W-net的立体匹配 (29)3.3.1残差结构与通道注意模块介绍 (29)3.3.2W-ne2D模块(2D卷积网络部分) (31)3.3.3Cost Value模块(代价聚合部分) (33)3.3.4W-net3D模块(3D卷积网络部分) (34)3.3.5Prob模块(视差预测部分) (36)3.3.6数据集的选择 (37)3.3.7损失函数的选择 (37)V基于深度学习的双目视觉三维重建3.3.8权值初始化及优化算法 (38)3.3.9网络结构说明 (39)3.4本章小结 (40)第四章基于视差图的三维重建 (41)4.1整体视差图的三维点云 (41)4.2视差图处理 (44)4.3点云滤波处理 (47)4.4本章小结 (48)第五章基于双目相机的三维点云重建算法与平台的实现 (49)5.1Pytorch、Opencv、Qt简介 (49)5.2平台开发环境 (49)5.3算法流程与实验结果分析 (50)5.4本章小结 (58)第六章总结与展望 (59)参考文献 (61)致谢 (65)附录 (67)VI第一章绪论第一章绪论1.1课题的研究背景及意义计算机视觉的任务是赋予计算机“自然视觉”的能力，使计算机对输入的图像(视频)进行处理，实现对图像中内容的表达和理解。
基于双目立体视觉的三维重构研究
基于双目立体视觉的三维重构研究一、本文概述随着科技的不断发展，三维重构技术在许多领域，如机器人导航、自动驾驶、虚拟现实、增强现实、医疗诊断以及工业检测等，都发挥着越来越重要的作用。
在众多三维重构技术中，基于双目立体视觉的三维重构方法因其设备简单、成本低廉、实时性强等特点而备受关注。
本文旨在探讨基于双目立体视觉的三维重构技术的研究现状、基本原理、关键技术和应用前景，以期对这一领域的研究者和实践者提供有益的参考和启示。
本文将首先介绍双目立体视觉三维重构的基本原理，包括双目视觉的成像模型、立体匹配算法以及三维坐标计算等。
接着，将详细分析当前双目立体视觉三维重构技术中的关键问题，如视差计算、图像预处理、遮挡和纹理映射等，并探讨相应的解决方法和技术。
本文还将对双目立体视觉三维重构技术在不同领域的应用案例进行介绍，分析其优势和局限性，并展望未来的发展趋势和应用前景。
通过本文的研究，我们希望能够为基于双目立体视觉的三维重构技术的发展提供新的思路和方法，推动这一领域的技术进步和应用发展。
我们也希望本文能够为相关领域的学者和工程师提供有益的参考和借鉴，共同推动三维重构技术的发展和应用。
二、双目立体视觉原理双目立体视觉是人类和许多动物天生具备的一种空间感知能力，通过两只眼睛从稍微不同的角度观察物体，然后大脑综合这两个不同的视觉信号，形成立体视觉。
这种视觉原理为三维重构提供了重要的理论基础。
在双目立体视觉系统中，两个相机（模拟双眼）从不同的位置观察同一物体，得到两幅具有视差的图像。
视差是指同一物体在左右两幅图像中的像素坐标之差。
视差的大小取决于相机的基线距离（两个相机光心之间的距离）和物体到相机的距离。
物体距离相机越近，视差越大；物体距离相机越远，视差越小。
为了从这两幅图像中恢复物体的三维形状，我们需要利用三角测量的方法。
在三角测量中，我们知道相机的内外参数（包括相机的内参矩阵、畸变系数、旋转矩阵和平移向量等），通过匹配两幅图像中的同名点（即同一物体在两个图像中的像素坐标），可以计算出这些点在世界坐标系中的三维坐标。
基于双目视觉的智能驾驶三维场景的重建技术研究
基于双目视觉的智能驾驶三维场景的重建技术研究摘要三维重建作为计算机视觉技术中的一个重要分支，其研究一直处于火热状态，如今已在工业测量、影视娱乐、医疗科技以及文物重建等各方面得到广泛应用。
本文则主要对智能驾驶领域的双目视觉三维场景重建技术进行研究。
首先对针孔相机以及双目相机的成像原理进行讲解，介绍相机畸变产生及图像校正原理。
然后搭建双目相机三维重建系统，选取张正友标定法对相机进行标定，获取所需相机内外参数并对相机采集到的图片进行校正。
校正完成后通过立体匹配算法对图像进一步处理，获取视差图，再通过重投影矩阵由视差图计算出三维点坐标并重建三维点云模型。
最后对实验结果进行分析，总结实验结果及存在的不足。
关键词：双目视觉；相机标定；立体匹配；三维重建Research on 3D Reconstruction of Intelligent DrivingBased on Binocular VisionAbstractAs an important branch of computer vision technology, three-dimensional reconstruction has been in a hot state. Now it has been widely used in industrial measurement, studio entertainment, medical technology and cultural relic reconstruction. This paper mainly studies the 3D reconstruction technology based on binocular vision in the field of intelligent driving.Firstly, the paper explains the image-forming principle of pinhole camera and binocular camera, and introduces the generation of camera distortion and the principle of image correction. Secondly, a binocular camera 3D reconstruction system is built. Zhang Zhengyou calibration method is selected to calibrate the camera, required camera internal and external parameters are obtained and images collected by the camera are corrected. After the correction, stereo matching algorithm is used to further process the image to obtain the parallax map. 3D point coordinates is calculated via parallax map through the reprojection matrix and 3D point cloud model is reconstructed. Finally, the experimental results are analyzed, and the results and shortcomings are summarized.Keywords：Binocular Vision；Camera Calibration；Stereo Matching；3D Reconstruction目录第1章绪论............................................................................................. 错误!未定义书签。
基于双目视觉的三维重建
表面几何重建
点云模型
可见外壳
纹
理
映 射
三维模型
2.1摄像机标定
2.1.1定义与几何意义 (1)定义：从摄像机获取的图像信息出发，计算三维空间中物体的几何 信息，并由此重建和识别物体，而空间物体表面某点的三维几何位置与 其在图像中对应点之间的相互关系是由摄像机成像的几何模型决定的， 这些几何模型参数就是摄像机参数。在大多数条件下，这些参数必须通 过实验与计算才能得到，这个过程被称为摄像机定标(或称为标定)。
用旋转矩阵R与平移矩阵t来描述。因此，空间中某一点P在世界坐标系与
摄像机坐标系下的齐次坐标如果分别是 在如下(关X系c ,Y：c , Zc )T
(与X ,Y , Z )T ，于是存
(5)几何意义
由以上推导的公式
u 1/ dx
v
0
1 0
0 1/ dy
0
u0 x
v0
y
1 1
xu f
我们可以计算出模型上的每一个三维点在各幅图像上所对应的象素。 经过一些处理（面片可见性判断、加权平均），就获得了所有三维模
型在纹理图上对应的纹理信息，也就台成了模型的最终纹理图像。在进行 绘制的时候只需通过新合成的纹理图对模型进行映射，就能正确的显示出 三维重建的最终结果。
纹理映射最终结果展示：
3、三维重建效果及应用
2.1.2摄像机标定方法
由2.1.1中的推导，有图像像素坐标系
M
和世界坐标系的关系:
zc
u v 1
P
xw
yw
zw
1
从公式上看，若求矩阵P，则应同时知
M1 M2
道空间中若干M点的坐标以及图像上对应点M1、M2
的坐标。
《双目立体视觉三维重建的立体匹配算法研究》范文
《双目立体视觉三维重建的立体匹配算法研究》篇一一、引言双目立体视觉作为计算机视觉领域中的一种重要技术，通过模拟人眼视觉系统的双目原理，获取物体的深度信息并实现三维重建。
其中，立体匹配算法作为双目立体视觉的核心技术之一，其性能直接决定了三维重建的精度和效果。
本文将重点研究双目立体视觉中的立体匹配算法，并对其原理、方法和优化进行详细分析。
二、双目立体视觉基本原理双目立体视觉基于视差原理，通过两个或多个摄像头从不同角度获取同一场景的图像信息，再通过计算图像间的视差来获取物体的深度信息。
双目立体视觉系统主要由摄像头、图像获取、预处理、特征提取、立体匹配和三维重建等部分组成。
其中，立体匹配是整个系统中最关键的一环。
三、立体匹配算法概述立体匹配算法是双目立体视觉中用于计算左右图像间对应点（即视差）的算法。
它通过在左右图像中寻找相同的特征点或像素点，从而得到视差信息，进而实现三维重建。
目前，常见的立体匹配算法包括基于区域的匹配算法、基于特征的匹配算法和基于相位的匹配算法等。
四、常见立体匹配算法分析1. 基于区域的匹配算法：该类算法通过计算左右图像中一定区域内的像素相似度来确定视差。
其优点是简单易行，但容易受到光照变化、噪声等因素的影响，导致匹配精度不高。
2. 基于特征的匹配算法：该类算法先提取图像中的特征（如边缘、角点等），再在左右图像中寻找相应的特征进行匹配。
该方法提高了匹配的准确性和效率，但对特征的提取和匹配方法要求较高。
3. 基于相位的匹配算法：该类算法利用相位信息进行匹配，具有较高的精度和抗干扰能力。
但计算复杂度较高，对硬件要求较高。
五、本文研究重点：基于深度学习的立体匹配算法随着深度学习技术的发展，基于深度学习的立体匹配算法成为了研究热点。
该方法通过训练神经网络来学习图像间的映射关系，从而实现精确的立体匹配。
本文重点研究了基于卷积神经网络的立体匹配算法，包括网络结构的设计、损失函数的选择和训练方法的优化等方面。
《基于双目视觉的立体匹配算法研究及应用》范文
《基于双目视觉的立体匹配算法研究及应用》篇一一、引言随着计算机视觉技术的飞速发展，双目视觉立体匹配算法在三维重建、机器人导航、自动驾驶等领域得到了广泛应用。
本文旨在研究基于双目视觉的立体匹配算法，探讨其原理、方法及实际应用，以期为相关领域的研究提供参考。
二、双目视觉立体匹配算法原理双目视觉立体匹配算法是通过模拟人类双眼视觉原理，利用两个相机从不同角度获取场景的图像信息，通过计算两幅图像间的视差，从而恢复出场景的三维信息。
立体匹配是双目视觉的核心问题，其基本原理包括特征提取、特征匹配、视差计算等步骤。
1. 特征提取：在两幅图像中提取出具有代表性的特征点，如角点、边缘点等。
这些特征点将用于后续的匹配过程。
2. 特征匹配：利用一定的匹配算法，如基于区域的匹配、基于特征的匹配等，在两幅图像中寻找对应的特征点。
3. 视差计算：根据匹配得到的特征点，计算视差图。
视差图反映了场景中各点在两幅图像中的相对位移，从而可以恢复出场景的三维信息。
三、立体匹配算法研究针对双目视觉立体匹配算法，本文重点研究了以下几种方法：1. 基于区域的匹配算法：该类算法通过计算两幅图像中对应区域的相似性来寻找匹配点。
常见的区域匹配算法包括块匹配、窗口匹配等。
2. 基于特征的匹配算法：该类算法通过提取图像中的特征点，如角点、边缘点等，进行特征匹配。
常见的特征匹配算法包括SIFT、SURF等。
3. 视差计算优化方法：为了提高视差计算的精度和效率，研究者们提出了多种优化方法，如引入先验知识、利用多尺度信息、采用半全局匹配算法等。
四、立体匹配算法应用双目视觉立体匹配算法在多个领域得到了广泛应用，如三维重建、机器人导航、自动驾驶等。
本文将重点介绍其在以下两个领域的应用：1. 三维重建：通过双目视觉立体匹配算法，可以恢复出场景的三维信息，从而实现三维重建。
三维重建技术在游戏开发、虚拟现实、医疗影像处理等领域具有广泛应用。
2. 自动驾驶：双目视觉立体匹配算法可以用于自动驾驶系统的环境感知。
《双目立体视觉三维重建的立体匹配算法研究》
《双目立体视觉三维重建的立体匹配算法研究》篇一一、引言双目立体视觉技术是计算机视觉领域中的一项重要技术，它通过模拟人类双眼的视觉系统，利用两个相机从不同角度获取同一场景的图像信息，再通过一系列的图像处理技术，实现三维重建。
其中，立体匹配算法是双目立体视觉三维重建的关键技术之一。
本文将重点研究双目立体视觉三维重建中的立体匹配算法，并分析其原理、方法和存在的问题及解决方法。
二、立体匹配算法的基本原理和常用方法1. 立体匹配算法的基本原理立体匹配算法是利用双目相机获取的左右两幅图像中的视差信息，通过匹配算法找出同一场景在不同视角下的对应点，进而实现三维重建。
其基本原理包括四个步骤：图像预处理、特征提取、立体匹配和三维重建。
2. 常用立体匹配算法（1）基于区域的立体匹配算法：该算法通过计算左右图像中每个像素点周围的区域相似度来确定视差值。
其优点是精度高，但计算量大，实时性较差。
（2）基于特征的立体匹配算法：该算法先提取左右图像中的特征点，再通过特征匹配来计算视差值。
其优点是计算量小，实时性好，但需要较好的特征提取算法。
（3）基于相位的立体匹配算法：该算法利用相位信息来计算视差值，具有较高的精度和稳定性。
但其对噪声敏感，且计算量较大。
三、存在的问题及解决方法1. 匹配精度问题：由于光照、遮挡、透视畸变等因素的影响，立体匹配算法的精度会受到影响。
为了提高匹配精度，可以采用多尺度、多特征融合的方法，提高特征提取的准确性和鲁棒性。
2. 实时性问题：在实际应用中，要求立体匹配算法具有较高的实时性。
为了解决这一问题，可以采用优化算法、硬件加速等方法来降低计算量，提高运算速度。
3. 视差图问题：视差图是立体匹配算法的重要输出结果之一。
视差图的质量直接影响着三维重建的精度和效果。
为了提高视差图的质量，可以采用多约束条件下的优化算法、后处理等方法来优化视差图。
四、研究进展与展望近年来，随着计算机视觉技术的不断发展，双目立体视觉三维重建技术也取得了较大的进展。
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（3）根据曲面拓扑形式的不同可以将曲面重建方法分为两大类： 基于矩形域曲面的方法和基于三角域曲面的方法。基于矩形域的曲 面建模主要面向有序数据点云，而基于三角域的曲面建模则是面向 散乱数据点云。这样，经过曲面重建算法，可以得到三维模型的可 见外壳
2.5纹理映射
2.5.1纹理映射定义 在计算机图形学中，为了使模型具有视觉上的真实感，常常预先定义
，于是存
( X c , Yc , Z c )T 在如下关系：
(5)几何意义
由以上推导的公式
0 u0 x u 1/ dx v 0 y 1/ dy v 0 0 1 1 0 1
xu f 0 zc y u 0 1 0 f 0 0 0 1 xc 0 yc 0 z c 0 1
(2)三个坐标系：
Xw
Zw
a、世界坐标系：
b、摄像机坐标系：
c、图像坐标系:
X w , Yw , Z w X c , Yc , Z c u, v x, y
世界坐标系
Xc
Ow
Yw
Zc
u v
O1
y x
图像坐标系
O
摄像机坐标系
Yc
对图像坐标系，如图，原点O1 定义为摄像机光轴与图像平面的交点。 若 O1在u，v坐标系中的坐标为 (u0 , v0 ) ，每一个像素在x轴与y轴方向 上的物理尺寸为dx,dy，则图像中任意一个像素在坐标系下的坐标有如 下关系：
Xu
b、中心透视投影模型
xu f
xc zc y yu f c zc
o
Yc
Yu
M x c ,y c ,zc
p x u ,y u
f
O1
Zc
Xu
写成齐次坐标形式为
xu f 0 zc y u 0 1 0 f 0 0 0 1 xc 0 yc 0 z c 0 1
道空间中若干M点的坐标以及图像上对应点M1、M2
M1 M2
的坐标。
通常，可以采用在摄像机取景范围内放置定标物体的方法进行摄像机定 标，其中定标物体的三维形状是已知的，即定标物体上标识点(也称为参考 点)相对于物体本身坐标系的三维坐标是已知的。 目前广为采用的定标物体是一块画有棋盘格 的平板（如图），只需要用摄像机从不同视角拍摄 这个平板，对每幅图像提取标识点(定标板上已经标
写为齐次坐标形式
0 u0 x u 1/ dx v 0 y 1/ dy v 0 0 1 1 0 1
图 图像坐标系
（3）两种摄像机模型
a、小孔成像模型
x xu f c zc
yu f yc zc
图 基于立体视觉的三维重建
基于立体视觉的三维重建流程
摄像机标定 原始图像 特 征 点 检 测 特征点 摄像机 基础矩阵 对 极 线 约 束 特征点对 空 间 点 定 位
表面几何重建 点云模型 纹 理 映 射 可见外壳
特征匹配
三维模型
2.1摄像机标定
2.1.1定义与几何意义 (1)定义：从摄像机获取的图像信息出发，计算三维空间中物体的几何 信息，并由此重建和识别物体，而空间物体表面某点的三维几何位置与 其在图像中对应点之间的相互关系是由摄像机成像的几何模型决定的， 这些几何模型参数就是摄像机参数。在大多数条件下，这些参数必须通 过实验与计算才能得到，这个过程被称为摄像机定标(或称为标定)。
一个纹理图像，再通过某种映射算法建立物体表面点和纹理图像像素点之
间的对应关系，合理填充纹理图像像素，最后将纹理图像覆盖到三维表面 上，这一过程就是纹理映射。
2.5.2纹理映射基本思想
纹理映射以多幅图像为基础，需要解决的问题是如何将存在于不同图
像中的纹理信息组织起来。 这就需要将图像中的有用信息提取出来， 用一张纹理图像进行表示。这部分工作通 常包含两个步骤：第一步是建立几何模型 与纹理图像间的对应关系；第二步是根据 对应关系合成纹理图像。
机以人类的视觉认知功能， 使计算机具有通过二维图像 认知三维世界的能力。
三维信息获取的技术手段通常分三种： 第一种：利用三维建模软件（如3DSMAX，AutoCAD等）构 造三维模型； 第二种：人们通过仪器设备直接获取三维信息； 第三种：利用图像或者视频来重建三维模型；
最后一种基于图像的三维建模方法，通过对物体实拍的图像序列或
（2）匹配约束条件 a、唯一性：在给定的两幅图中，一幅图中的一点，在另一幅图中的对应 匹配点至多只有一个，反之亦然。 b、相似性：对应的特征应该具有相同的属性。在某种度量下，同一物理 特性在两幅图像中应该表现出相似的性质。
c、连续性：与观察点的距离相比，物体表面因凸凹不平引起的深度变化
是缓慢的，因而，视差的变化也是缓慢的，或者说视差具有连续性。
2.4表面几何建模
2.4.1 点云模型的建立
概念： 点云：三维景物外观表面的点数据集合称之为点云。
面片：即三维景物表面某一部分的估计。 由之前的方法重建出的空间三维点，每个三维点都会对应一组面片。 根据PMVS点云生成算法，剔除错误的三维点对应的面片，从而得到点 云模型。
2.4.2 表面重建与实现
人机交互课程
基于双目视觉图像的三维重建
主要内容
1.引言
2.基于图像的三维重建
2.1 摄像机标定 2.2特征抽取与特征匹配 2.3三维空间点定位 2.4表面几何建模 2.5纹理映射
3.三维重建效果与应用
1、引言
我们看到的世界是三维的。人机交互中
计算机视觉方面的研究目的就是为了赋予计算
（3）常见算法： a、区域匹配； b、相位匹配； c、特征点匹配；
图 特征匹配结果
2.3三维空间点定位
如图，m是提取的图像特征点，通过特征匹配得到其在另一平面的
匹配点为m’。由摄像机标定得知投影矩阵P和P’，故可以得到这对匹配
点（m，m’）的反投影的两条射线。当匹配点满足对极几何约束时， 反投影射线会在空间中相交，交点M的坐标即为三维空间坐标。 M
最终得到
0 u0 f u 1/ dx 0 1/ dy v 0 zc v 0 0 1 1 0 0
x 0 0 y 0 0 u0 v0 1 0 R 0 o T 3 0
xw t yw PM 1 zw 1
图 纹理像素映射过程
2.5.3模型优化 可见外壳一般以网格形式表示。网格中三角
面片数目的多少，对模型的显示速度及模型所需
的存储空间都有非常大的影响。 目前人们熟知的网格优化技术包括网格平滑
和网格简化。在进行纹理映射之前，采用适当的
平滑和简化算法对网格结构进行优化，有利于提 高映射精度。
图 可见外壳
xw 0 0 0 R t yw f 0 0 T o3 1 zw 0 1 0 1
R t 其中P K T , x 1/ dx, y 1/ dy o3 1 上式推导出了图像像素坐标系与世界坐标系间的关系。
对于散乱点云，寻找一种快速有效的曲面重建方法是当前的一个研究 热点。 （1）根据重建曲面和数据点云之间的关系可以将曲面重建分为插值法 和逼近法两大类。前者得到的重建曲面完全通过原始数据点。后者得到的
重建曲面是原始数据点的一个逼近。
（2）根据重建曲面表示形式的不同可以将曲面重建分为五大类：参 数曲面重建、隐式曲面重建、变形曲面重建、细分曲面重建和分片线 性曲面重建。
者图像对来恢复出物体模型。根据重建算法的复杂性，建模过程也越来
越自动化，使得人工劳动强度越来越轻，降低了建模成本。而建模所需 的设备只需要一个普通的相机，适用于任何场景的重构。
2、基于图像的三维重建
基于图像的三维重建常见算法： 基于平面的三维重建； 基于深度图的三维重建； 基于轮廓线的三维重建； 基于立体视觉的三维重建；
Xc
(4)世界坐标与摄像机坐标的关系 对于世界坐标系中的点进行变换，其过程包括两个部分：一个是变换 部分，一个是旋转部分。所以摄像机坐标系与世界坐标系之间的关系可以 用旋转矩阵R与平移矩阵t来描述。因此，空间中某一点P在世界坐标系与 摄像机坐标系下的齐次坐标如果分别是
(与 X , Y , Z )T
K蕴涵了摄像机的焦距等内部参数，被称为内参矩阵；(R,t)则反映了摄 像机坐标系相对于世界坐标系的方向和位置等外部参数，称为外参矩阵。 所以，求投影矩阵P的过程则成为摄像机的标定。
2.1.2摄像机标定方法
由2.1.1中的推导，有图像像素坐标系
和世界坐标系的关系:
M
xw u y zc v P w zw 1 1 从公式上看，若求矩阵P，则应同时知
Yc
Zc
Yu
xc 0 yc 0 z c 0 1
o
M x c ,y c ,zc
Xc
写成齐次坐标形式为
xu f 0 zc y u 0 1 0 f 0 0 0 1
m x u ,y u
征点的对应点，也称对应基元匹配。
（1）对极几何约束
设两相机的中心分别为C和C’，两图 像平面分别为I和I’，X1、X2为共同视域中 的场景空间点，它们在两幅图像平面上的投 ’ x2和x’ 影点分别为 x1和x1 ， 2 。 已知点C，C’， X1，X2构成一个平面，称为 对极平面 ；该平面与成像平面I和I’分别交 于直线L和L’，称为极线。 对极几何约束可以描述为：假设x和x’分别为同一场景空间点X在两幅图像 平面I，I’上的像点，则x’必定位于x对应的极线L’上，反之亦然。