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面向飛行模擬視景系統的三維場景重建

發(fā)布時間:2017-04-19 18:09

  本文關鍵詞:面向飛行模擬視景系統的三維場景重建,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。


【摘要】:隨著航空技術的發(fā)展,用于模擬飛機全部或部分性能的飛行模擬器被設計并廣泛應用。其中,對于視景系統的研發(fā)工作也越來越深入,為了增強視景的真實性、讓飛行員在進行培訓時有更深的沉浸感,相關的視景、場景往往以三維形式呈現。針對飛行模擬視景子系統的特殊需求,本文提出了一種面向飛行模擬視景子系統的三維重建方法,在保證場景重建效果的同時,減少人為工作量,提高場景重建效率。本文通過立體視覺系統采集三維場景的二維圖像,利用立體對極幾何關系從二維圖像中提取三維信息,恢復場景的三維結構;诨镜臄祵W幾何知識、物理光學知識,論文詳細分析了目前較為成熟的三維重建算法以及重建過程中重要的技術手段,并提出了三維場景重建系統的基本流程。針對重建過程中最關鍵的特征匹配問題,展開了詳細的討論。為了增強匹配的準確性,本文提出了多級特征匹配的方法,通過點特征匹配、線特征匹配以及區(qū)域特征匹配三級匹配方法進行特征匹配。針對每種特征匹配,研究討論這些特征基元各自的匹配方法,實現多級特征匹配。對于直線特征匹配,提出了一種基于單應性矩陣和多重約束的線特征多級匹配方法,有效地解決了算法提取過程中存在遮擋、直線斷裂等問題。對于區(qū)域匹配,在全局能量函數以及圖割等概念的基礎上,詳細介紹了最大流/最小割算法的基本原理、算法流程,并用實驗證明算法不僅在低紋理區(qū)域匹配時精度較高,而且景物邊界清晰,視差圖中的噪聲點、非可用視差點較少。針對飛行模擬視景系統對不同視覺深度的不同要求,本文提出了基于尺度空間的三維場景重建方法。深度較淺,離視點較近的景物,呈現更多的細節(jié)信息;而對于深度較深,離視點較遠的景物,則表現較少的細節(jié)表現。論文對上述算法進行了仿真實驗,實驗結果表明了本文面向飛行模擬視景子系統的三維重建方法的可行性和準確性,為飛行模擬視景系統的開發(fā)提供了一種新的可行性研究思路。
【關鍵詞】:視景系統 立體視覺 三維重建 特征匹配 直線匹配 區(qū)域匹配 多尺度空間
【學位授予單位】:南京航空航天大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2015
【分類號】:TP391.41
【目錄】:
  • 摘要4-5
  • Abstract5-9
  • 第一章 緒論9-16
  • 1.1 課題背景及意義9-10
  • 1.2 國內外研究現狀10-13
  • 1.2.1 計算機視覺研究現狀10-11
  • 1.2.2 三維重建方法研究現狀11-13
  • 1.3 論文主要研究內容13-16
  • 1.3.1 主要研究內容14
  • 1.3.2 本文結構14-16
  • 第二章 三維重建的基本理論16-29
  • 2.1 成像原理16-19
  • 2.1.1 成像過程16-17
  • 2.1.2 成像模型17-19
  • 2.2 對極幾何19-25
  • 2.2.1 立體成像19-20
  • 2.2.2 基礎矩陣20-23
  • 2.2.3 單應矩陣23-25
  • 2.3 三維重建25-28
  • 2.3.1 分層重建25-26
  • 2.3.2 三維重建的基本流程26-28
  • 2.5 本章小結28-29
  • 第三章 立體匹配方法29-50
  • 3.1 引言29
  • 3.2 點特征匹配29-34
  • 3.2.1 SIFT算法30-33
  • 2.2.2 點特征匹配33-34
  • 3.3 線特征匹配34-41
  • 3.3.1 引言34-35
  • 3.3.2 匹配約束條件35-37
  • 3.3.3 算法描述37-39
  • 3.3.4 實驗分析39-41
  • 3.4 區(qū)域匹配41-48
  • 3.4.1 引言41-42
  • 3.4.2 能量函數42-44
  • 3.4.3 最大流最小割算法44-47
  • 3.4.6 實驗分析47-48
  • 3.5 本章小結48-50
  • 第四章 面向飛行模擬視景子系統的三維重建方法50-58
  • 4.1 三維場景重建50-53
  • 4.1.1 視差圖與深度50-51
  • 4.1.2 紋理映射51-52
  • 4.1.3 算法描述52-53
  • 4.2 三維重建方法實驗及分析53-58
  • 4.2.1 室內場景重建53-56
  • 4.2.2 機場場景重建56-58
  • 第五章 總結與展望58-60
  • 5.1 總結58
  • 5.2 后期工作展望58-60
  • 參考文獻60-62
  • 致謝62-64
  • 在學期間的研究成果及發(fā)表的學術論文64

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本文編號:316834

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