





对于多帧通过不同角度拍摄的景物图像,各帧之间包含一定的公共部分。为了利用-图像进行三维重建,需要对图像进行分析,3d建模云计算,求解各帧之间的变换参数。-图像的配准是以场景的公共部分为基准,把不同时间、角度、照度获取的多帧图像叠加匹配到统一的坐标系中。计算出相应的平移向量与旋转矩阵,同时消除冗余信息。点云配准除了会制约三维重建的速度,云建模系统,也会影响到模型的精细程度和全局效果。因此必须提升点云配准算法的性能。
说三维重建首先要从计算机视觉讲起。计算机视觉包含两个基本方向,物体识别和三维重建。图像识别的突破性进展源自于2012年卷积神经网络(cnn)的兴起。在此之前,计算机视觉的核1心研究方向是三维重建。因为在当时,对于图像的特征提取主要是通过三维重建的方法来定义和实现的。自2012年以来,图像的特征便逐渐由神经网络来自动学习。
三维重建的应用是很广泛的,对于自动驾驶、vr、ar等应用领域应用来讲,三维重建是核1心技术,并且实时三维重建是必然趋势,因为我们生活在三维空间里,必须将虚拟恢复到三维,3d云建模,我们才可以和环境进行交互。
双目重建通常又称之为,云建模,立体匹配、双目匹配、双目立体视觉、静态匹配等。
根据所用的相机差异,比如zhen孔相机、鱼眼相机,实现略有差别。根据重建时匹配方式的不同,又可以分为全局、本全局、局部匹配。
其过程可描述如下:利用左右相机得到的两幅矫正图像,通过一幅图在另一幅图上找匹配,然后根据三角测量原理恢复出环境三维信息。在鱼眼相机的匹配中,也有不矫正图像,直接匹配的做法,这样做需要计算图像极线。
由于整个匹配的过程只需一个时刻的左右图像,所以也有人称为静态立体视觉。
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