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基于立体视觉的 3D 模型重建系统设计-2 系统设计

最编程 2024-04-30 17:29:34
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匹配是三维模型重构中的一个核心问题,寻找两幅或多幅图像中的对应特征点,使图像间的均方误差最小化,就可以得到更精确的相对位置关系,从而对两帧图像进行匹配。现有的特征点提取方法可以分为基于模板的特征点检测,基于边缘的特征检测和基于亮度变换的三类[4]。文中SIFT特征匹配算法是一种稳定的局部特征匹配算法[5]。该算法匹配能力较强,具有优良的尺度和旋转不变性以及对光照和视角变化的鲁棒性,广泛应用于机器人视觉、三维目标重建及医学图像配准等领域。

    1. 三维重建

在进行特征点匹配并且得到相机的内外参数后,就可以从像素坐标系中的某个像素点逆向映射成世界坐标系中的点。通过特征点在图像中的匹配关系,建立方程组,求解各个特征点在世界坐标系中的坐标值,再将各个特征点按对应关系连接成相应的三维立体图,完成物体的三维重建[6]。

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