基于微慣性傳感器的圖像三維重建方法的研究

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1、萬(wàn)方數(shù)據(jù)西安電子科技大學(xué)學(xué)位論文獨(dú)創(chuàng)性（或創(chuàng)新性）聲明秉承學(xué)校嚴(yán)謹(jǐn)?shù)膶W(xué)風(fēng)和優(yōu)良的科學(xué)道德，本人聲明所呈交的論文是我個(gè)人在導(dǎo)師指導(dǎo)下進(jìn)行的研究工作及取得的研究成果。盡我所知，除了文中特別加以標(biāo)注和致謝中所羅列的內(nèi)容以外，論文中不包含其他人已經(jīng)發(fā)表或撰寫(xiě)過(guò)的研究成果；也不包含為獲得西安電子科技大學(xué)或其它教育機(jī)構(gòu)的學(xué)位或證書(shū)而使用過(guò)的材料。與我一同工作的同志對(duì)本研究所做的任何貢獻(xiàn)均已在論文中作了明確的說(shuō)明并表示了謝意。學(xué)位論文若有不實(shí)之處，本人承擔(dān)一切法律責(zé)任。本人簽名：日期：西安電子科技大學(xué)關(guān)于論文使用授權(quán)的說(shuō)明本人完全了解西安電子科技大學(xué)有關(guān)保留和使用學(xué)位論文的規(guī)定，即：研究生在校攻讀學(xué)位期間論

2、文工作的知識(shí)產(chǎn)權(quán)單位屬于西安電子科技大學(xué)。學(xué)校有權(quán)保留送交論文的復(fù)印件，允許查閱、借閱論文；學(xué)?？梢怨颊撐牡娜炕虿糠謨?nèi)容，允許采用影印、縮印或其它復(fù)制手段保存論文。同時(shí)本人保證，獲得學(xué)位后結(jié)合學(xué)位論文研究成果撰寫(xiě)的文章，署名單位為西安電子科技大學(xué)。保密的學(xué)位論文在年解密后適用本授權(quán)書(shū)。本人簽名：導(dǎo)師簽名：日期：日期：萬(wàn)方數(shù)據(jù)萬(wàn)方數(shù)據(jù)摘要摘要三維重建技術(shù)是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)之一，尤其對(duì)實(shí)時(shí)大規(guī)模場(chǎng)景建模具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。隨著微慣性傳感器的快速發(fā)展和廣泛應(yīng)用，微慣性傳感器現(xiàn)已普遍存在于各種智能設(shè)備中，因此對(duì)微慣性傳感器的研究和應(yīng)用也受到廣泛的重視。本文正是在這種背景下進(jìn)行圖像的三維重建

3、技術(shù)研究，本文在參考大量文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，對(duì)三維重建的幾個(gè)關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了深入研究，主要完成的工作有：1、針對(duì)攝像機(jī)標(biāo)定問(wèn)題，本文分析了張正友平面標(biāo)定法和基于Kruppa方程的攝像機(jī)標(biāo)定方法的原理和應(yīng)用場(chǎng)合，然后詳細(xì)介紹了本文提出的基于微慣性傳感器的攝像機(jī)標(biāo)定方法，包括本文所利用的微慣性傳感器的相關(guān)知識(shí)、如何在拍攝圖像時(shí)并獲取傳感器數(shù)據(jù)以及如何利用傳感器數(shù)據(jù)求解攝像機(jī)姿態(tài)。本文最后通過(guò)該算法實(shí)現(xiàn)了攝像機(jī)的標(biāo)定并將計(jì)算結(jié)果應(yīng)用于三維重建過(guò)程中。2、針對(duì)圖像特征提取和匹配問(wèn)題，本文重點(diǎn)分析了Harris算法、SIFT算法和SURF算法，通過(guò)對(duì)比幾種算法的特點(diǎn)和本課題對(duì)圖像特征提取和匹配的要求，最后選用比

4、較成熟的SIFT算法作為本文的特征提取和匹配方法，并通過(guò)RANSAC算法剔除誤匹配點(diǎn)，得到精確的、魯棒性較好的匹配點(diǎn)對(duì)，為后續(xù)三維重建提供良好的基礎(chǔ)。3、針對(duì)圖像三維場(chǎng)景結(jié)構(gòu)的重建，本文主要研究三維點(diǎn)云的生成，采用三角形法進(jìn)行三維坐標(biāo)的計(jì)算求解，然后對(duì)求解的三維點(diǎn)坐標(biāo)進(jìn)行反投影，獲取到比較精確的三維點(diǎn)坐標(biāo)，從而生成圖像場(chǎng)景的三維點(diǎn)云模型。4、本文最后設(shè)計(jì)了一個(gè)完整的三維重建系統(tǒng)，該系統(tǒng)包含從圖像采集和傳感器數(shù)據(jù)獲取，攝像機(jī)標(biāo)定、圖像特征匹配和三維點(diǎn)云生成過(guò)程。在攝像機(jī)標(biāo)定過(guò)程中由于增加了對(duì)微慣性傳感器的利用，使攝像機(jī)模型的估計(jì)和求解難度降低，同時(shí)求解的精度也有所提高。與傳統(tǒng)方法相比，本文算法具

5、有低成本、高精度、操作簡(jiǎn)單等特點(diǎn)，在導(dǎo)航系統(tǒng)、遙感系統(tǒng)以及工業(yè)自動(dòng)化等系統(tǒng)中具有很好的應(yīng)用前景，同時(shí)也可以應(yīng)用于娛樂(lè)影視等領(lǐng)域。關(guān)鍵詞：計(jì)算機(jī)視覺(jué)，三維重構(gòu)，攝像機(jī)標(biāo)定，微慣性傳感器，特征匹配I萬(wàn)方數(shù)據(jù)西安電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文II萬(wàn)方數(shù)據(jù)ABSTRACTABSTRACT3Dreconstructionisbecomingoneofthemosthotresearchinthefieldofcomputervision,especially,itisimportantsignificanttoreconstructforthelarge-scalereal-timescene.Withthe

6、rapiddevelopmentandwideapplicationofmicroinertialsensor,itiscommoninallkindsofintelligentdevices,sotheresearchandapplicationofmicroinertialsensorhavebeenwidelyattention.Thispaperisresearching3Dreconstructionagainstthisbackground.Onthebasisofalargenumberofreferenceliterature,thekeytechnologyof3Drecon

7、structionwasstudid,themainworkofthispaperisasfollows:First,accordingtothecameracalibration,thispaperanalyzedtheprinciplesandtheapplicationsoftheZhengyouZhangcameracalibrationmethodandthecameracalibrat