本文關鍵詞：基于圖像的深度獲取方法研究

  更多相關文章： 三維重建 深度獲取 深度圖優(yōu)化 深度圖對齊校準

【摘要】：隨著計算機圖形學和計算機視覺的快速發(fā)展,三維重建及相關的深度圖獲取技術越來越受到重視,近些年來不僅在科研而且在應用層面中都有巨大進步。本文針對目前深度獲取領域的現(xiàn)狀和問題,對基于圖像的深度獲取方法進行了研究。在RGB圖像方面,本文提出了一個深度獲取框架,運用前沿的三維重建技術并結合自己提出的深度圖優(yōu)化算法,能夠從消費級別相機下的視頻流或照片集合中獲取高質量的深度圖。在RGBD圖像方面,本文針對目前多個深度相機下的三維重建中存在的深度圖獲取后無法精確對齊問題進行了深入的研究,提出了基于RGBD圖像的多深度圖對齊校準框架。該框架可以對不同深度相機來源的深度圖進行精確的對齊校準。運用該框架,可以使我們在基于多個深度相機的三維重建中獲取更加精確的深度信息,從而提高三維重建的質量。
【關鍵詞】：三維重建 深度獲取 深度圖優(yōu)化 深度圖對齊校準
【學位授予單位】：浙江大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.41
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-12
• 第1章 緒論12-16
• 1.1 課題背景12-14
• 1.2 主要研究內容14
• 1.3 本文章節(jié)結構14-15
• 1.4 本章小結15-16
• 第2章 基于RGB圖像的深度圖獲取16-21
• 2.1 框架概述16-17
• 2.2 理論基礎與相關工作17-19
• 2.3 本章小結19-21
• 第3章 點云三維重建技術21-40
• 3.1 Bundle Adjustment21-24
• 3.1.1 圖像特征點預處理21-22
• 3.1.2 投影誤差最小化22-24
• 3.2 Levenberg-Marquardt算法24-27
• 3.3 Preconditioned Conjugate Gradients算法27-29
• 3.4 稠密點云重建29-33
• 3.4.1 全局視圖選擇30-31
• 3.4.2 局部視圖選擇31-32
• 3.4.3 多視圖立體重建32
• 3.4.4 立體匹配32-33
• 3.5 時間性能分析33-34
• 3.6 點云重建效果34-39
• 3.7 本章小結39-40
• 第4章 表面三維重建技術40-61
• 4.1 隱函數構造41-45
• 4.1.1 隱函數41-42
• 4.1.2 基函數42-44
• 4.1.3 權重函數44-45
• 4.2 隱函數取樣45-49
• 4.2.1 八叉樹構造45-48
• 4.2.2 隱函數取樣48-49
• 4.3 等值面提取49-55
• 4.3.1 等值面提取基本思想49-52
• 4.3.2 基于八叉樹的等值面提取52-55
• 4.4 多邊形三角剖分55-56
• 4.5 表面重建結果56-60
• 4.6 本章小結60-61
• 第5章 深度圖生成及優(yōu)化61-71
• 5.1 深度圖生成61-63
• 5.2 深度圖優(yōu)化63-65
• 5.3 深度圖生成結果65-70
• 5.4 本章小結70-71
• 第6章 基于RGBD圖像的多深度圖對齊校準71-86
• 6.1 框架概述71-73
• 6.2 單目相機模型73-76
• 6.3 深度相機定標76-80
• 6.4 偏移畸變校準80-82
• 6.5 多深度圖對齊校準82
• 6.6 對齊實驗結果82-85
• 6.7 本章小結85-86
• 第7章 總結與展望86-88
• 7.1 工作總結86
• 7.2 未來展望86-88
• 參考文獻88-91
• 致謝91

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