文档介绍：摘要图像匹配和三维重构技术是计算机视觉领域的重要课题,它广泛应用于精密工业测量、物体识别、虚拟现实、自动导航、生产自动化及军事等方面。基于图理论的图像匹配和三维重构算法是目前计算机视觉领域中的研究热点,该算法直接对图像中的像素进行处理,利用图谱方法和基于图割理论的组合优化方法,获取图像匹配信息和深度信息,进而实现场景形状重构,具有良好的实时性和鲁棒性。因此基于图理论的图像匹配和三维重构算法的研究不仅具有重要的理论意义而且具有广泛的应用前景。本文对基于图理论的图像匹配和三维重构算法进行了较为系统的研究,主要包括:基于图割理论的图像匹配、基于图割理论和对极几何约束的图像匹配、基于图谱理论的图像匹配、基于图割理论的深度信息恢复以及结合多视图几何理论实现形状重构。本文的主要研究内容及研究成果如下:岢隽艘恢中碌幕谕几罾砺鄣耐枷衿ヅ渌惴ǎㄒ辶艘恢中碌哪芰函数,将标号从一维推广到二维,并给出了一种更简单的构图方法,适用于更一般情形下的静态图像匹配和运动序列图像匹配,并且在全局上获得能量函数最小。实验结果表明,该算法不仅能适用更多场合而且得到的匹配结果精确度也较高。岢隽艘恢只谕几罾砺酆投约ḿ负卧际耐枷衿ヅ渌惴ǎ枚约几何约束对两幅图像进行矫正,使得它们的对极线处在同一扫描线上,从面将图像的二维匹配简化成一维匹配,最后利用基于图割的一维匹配算法进行匹配。此时的能量函数中的标号是一维的,而且能量函数中的光滑项只需要考虑像素沿水平方向的谟颍虼思跎倭怂阉鞣段АJ笛榻峁砻鳎盟惴ú仅简单而且匹配速度快、准确度较高。谏钊胙芯炕谕计桌砺鄣耐枷衿ヅ浞椒ǖ幕∩希岢隽艘恢只卣蟮耐枷裉卣髌ヅ渌惴ǎ紫确直鸸乖炝椒枷裉卣鞯慵腖矩阵,并对这两个矩阵进行奇异值分解缓罄梅纸獾慕峁乖斐鲆个反应特征点之间匹配程度的关系矩阵,最后根据关系矩阵实现两幅图像的特安徽大学硕士学位论文
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关键词:图割,图谱,能量最小化,卣螅巫粗毓征点匹配。大量实验结果表明,所提出的基于卣蟮耐枷裉卣髌ヅ渌法具有较高的匹配精度。钊胙芯苛嘶谕几罾砺鄣纳疃刃畔⒒指此惴ǎ⒍云淠芰亢了改进,同时利用本文提出的构图方法对其进行优化,获取了深度信息。最后根据匹配结果和获取的深度信息,利用多视图几何理论,给出了场景的形状重构。安徽大学硕士学位论文
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插图清单图模拟旋转图像及其匹配结果⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.图一个网络基础有向图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.图图网络Ⅳ’⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯图网络中的一个割⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.图籰图像标号的例子⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.图图网络Ⅳ日,琭,⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.图模拟平移图像及其匹配结果⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.图静态真实图像及其匹配结果⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.图运动序列图像ǔ及其匹配结果⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.图运动序列图像孔及其匹配结果⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.图籰两幅图像的对极几何关系⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.图原图像⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.图矫正后的图像⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯...⋯⋯⋯...⋯...图水平对极线⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.图部分匹配点的对应⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.图籰模拟实验匹配结果⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯......⋯“图真实图像特征点的匹⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯......⋯⋯图籰五角大楼的重构结果⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯...⋯⋯⋯⋯⋯图走廊的重构结果⋯⋯⋯⋯⋯⋯...⋯⋯⋯⋯......⋯⋯⋯⋯...⋯⋯...⋯。图的重构结果⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯...⋯......⋯⋯⋯...⋯⋯............⋯。安徽大学硕士学位论文
他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获钟式菩或其他教育机构学位论文作者签名:多幻艾欺导师签名:土羁彳焉,学位论文版权使用授权书独创性声明学位论文作者签名:鲍欠巧签字日期:。ú炕虿糠帜谌荼嗳胗泄厥菘饨本学位论文作者完全了解壁侮太岳有关保留、使用学位论文的规定,签字日期:哪阹月伊日签字日期:如疗年耭