文档介绍：上海交通大学
硕士学位论文
基于结构光和立体匹配的稠密深度获取技术研究
姓名:许志梁
申请学位级别:硕士
专业:计算机应用技术
指导教师:马利庄
20090101
上海交通大学硕士论文摘要上海交通大学硕士论文
基于结构光和立体匹配的稠密深度获取技术研究
摘要
图像的深度获取技术的目标是从一幅或者多幅图像中恢复场景
中物体的三维几何信息。近年来,这项技术被广泛地应用于工业自
动化、虚拟现实、计算机辅助设计(CAD)和数字娱乐等领域。立
体匹配是一种经典的深度获取技术,它通过匹配在不同位置对同一
场景拍摄的多幅图像中像素或者特征点的对应关系,得到其相对于
相机的距离,进而从二维图像中恢复出三维场景的深度信息。由于
该技术具有实用、高效、自动化程度高等优点,它是目前计算机视
觉和计算机图形学领域中倍受关注的研究热点。
基于立体匹配的深度获取技术主要可分为两个方向——主动式
立体匹配和被动式立体匹配。主动式立体匹配方法向场景中投入光
照信息,例如镭射扫描线、结构光等,增加了场景中的可辨认特征,
从而降低了匹配的难度;而被动式立体匹配则不需要对场景添加任
何辅助信息。本文结合了主动立体匹配和被动立体匹配的优势,提
出了一种基于二维伪随机结构光模式和稠密图像立体匹配的稠密深
度获取方法。它只需要对场景拍摄一张图像,就可以获得该图像中
每一个像素的深度信息,并且能处理缺乏纹理的场景。
I
上海交通大学硕士论文摘要上海交通大学硕士论文
本方法的过程主要分为三个步骤。首先,生成一张二维二值伪
随机结构光模式图,并使用通用的投影仪向场景中投射该模式图。
然后,对相机拍摄的结构光下的场景图像进行径向畸变矫正,并使
用动态规划立体匹配算法获得对应像素的匹配信息。最后,通过对
相机和投影仪标定所得的几何参数,使用基于最小二乘法的三角化
方法得到稠密的场景深度。同时,我们基于传统的动态规划立体匹
配算法,在最优匹配路径计算过程中添加了纵向约束,即通过先前
计算的匹配路径来约束当前的最优匹配路径,从而消除了深度图中
的扫描线现象,并在精度上超过了在 Middlebury 大学立体视觉网站
上列出的大部分具有相同计算效率的双目立体匹配算法。
本方法仅使用投影仪、相机等简单设备来获取场景的稠密深度
信息,人工干预较少,自动性高。实验结果证实了本方法可以获取
较高质量的稠密深度,在实验设备简单的条件下达到的精确度比较
合理,适用范围广泛。
关键词关键词关键词:关键词:::双目立体匹配,图像深度获取,三维模型重建,动态规划,
纵向约束,结构光,伪随机序列
II
上海交通大学工学硕士学位论文 Abstract
Study of Dense Depth Acquisition Techniques Based on
Structured Light and Stereo Matching
ABSTRACT
The goal of image depth acquisition technology is to reconstruct the 3-D
geometric information of objects in the scene from one or a sequence of
images. Recently, it has been widely applied in the fields of factory
automation, virtual reality, computer aided design (CAD), entertainment
computing and reverse engineering, etc. Stereo matching is a classic depth
acquisition technology. It matches the correspondence of pixels or features
in multiple photos of the same scene which are taken from different
positions, and thus the depth information of the 3-D scene can be
reconstructed from 2-D images. Because of its practicability, effectiveness
and high automatization, nowadays, it is