基于图像的深度获取方法研究

发布时间：2017-07-15 15:08

  本文关键词：基于图像的深度获取方法研究

  更多相关文章： 三维重建 深度获取 深度图优化 深度图对齐校准

【摘要】：随着计算机图形学和计算机视觉的快速发展,三维重建及相关的深度图获取技术越来越受到重视,近些年来不仅在科研而且在应用层面中都有巨大进步。本文针对目前深度获取领域的现状和问题,对基于图像的深度获取方法进行了研究。在RGB图像方面,本文提出了一个深度获取框架,运用前沿的三维重建技术并结合自己提出的深度图优化算法,能够从消费级别相机下的视频流或照片集合中获取高质量的深度图。在RGBD图像方面,本文针对目前多个深度相机下的三维重建中存在的深度图获取后无法精确对齐问题进行了深入的研究,提出了基于RGBD图像的多深度图对齐校准框架。该框架可以对不同深度相机来源的深度图进行精确的对齐校准。运用该框架,可以使我们在基于多个深度相机的三维重建中获取更加精确的深度信息,从而提高三维重建的质量。
【关键词】：三维重建 深度获取 深度图优化 深度图对齐校准
【学位授予单位】：浙江大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP391.41
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-12
• 第1章 绪论12-16
• 1.1 课题背景12-14
• 1.2 主要研究内容14
• 1.3 本文章节结构14-15
• 1.4 本章小结15-16
• 第2章 基于RGB图像的深度图获取16-21
• 2.1 框架概述16-17
• 2.2 理论基础与相关工作17-19
• 2.3 本章小结19-21
• 第3章 点云三维重建技术21-40
• 3.1 Bundle Adjustment21-24
• 3.1.1 图像特征点预处理21-22
• 3.1.2 投影误差最小化22-24
• 3.2 Levenberg-Marquardt算法24-27
• 3.3 Preconditioned Conjugate Gradients算法27-29
• 3.4 稠密点云重建29-33
• 3.4.1 全局视图选择30-31
• 3.4.2 局部视图选择31-32
• 3.4.3 多视图立体重建32
• 3.4.4 立体匹配32-33
• 3.5 时间性能分析33-34
• 3.6 点云重建效果34-39
• 3.7 本章小结39-40
• 第4章 表面三维重建技术40-61
• 4.1 隐函数构造41-45
• 4.1.1 隐函数41-42
• 4.1.2 基函数42-44
• 4.1.3 权重函数44-45
• 4.2 隐函数取样45-49
• 4.2.1 八叉树构造45-48
• 4.2.2 隐函数取样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 基于八叉树的等值面提取52-55
• 4.4 多边形三角剖分55-56
• 4.5 表面重建结果56-60
• 4.6 本章小结60-61
• 第5章 深度图生成及优化61-71
• 5.1 深度图生成61-63
• 5.2 深度图优化63-65
• 5.3 深度图生成结果65-70
• 5.4 本章小结70-71
• 第6章 基于RGBD图像的多深度图对齐校准71-86
• 6.1 框架概述71-73
• 6.2 单目相机模型73-76
• 6.3 深度相机定标76-80
• 6.4 偏移畸变校准80-82
• 6.5 多深度图对齐校准82
• 6.6 对齐实验结果82-85
• 6.7 本章小结85-86
• 第7章 总结与展望86-88
• 7.1 工作总结86
• 7.2 未来展望86-88
• 参考文献88-91
• 致谢91

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