文档介绍：单位代码: 10293 密级:
硕士学位论文
论文题目:基于结构先验的规则场景三
维重建技术研究
学号 Y001090703
姓名焦增涛
导师朱秀昌
学科专业信号与信息处理
研究方向图像处理与多媒体通信
申请学位类别工学硕士
论文提交日期二○一二年三月
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南京邮电大学
硕士学位论文摘要
学科、专业:工学信号与信息处理
研究方向: 图像处理与多媒体通信
作者:2009 级硕士研究生焦增涛
指导教师:朱秀昌教授/博导
题目:基于结构先验的规则场景三维重建技术研究
英文题目:The study of 3D reconstruction for scenes with regularity
based on structural priori
主题词:三维重建,规则场景,结构先验,聚类,马尔科夫随机场,
消失点
Keywords: 3D reconstruction, scenes with regularity, structural priori,
cluster, Markov random field, vanishing point
南京邮电大学硕士研究生学位论文摘要
摘要
基于图像的三维场景重建经过多年的创新和发展,已经成为计算机视觉领域的重要研
究内容之一。而建筑物等规则场景与人们日常生活息息相关,因此基于图像的规则场景三
维重建有重要的研究和实用价值。本文正是研究如何利用规则场景的结构语义先验信息,
实现三维场景重建的算法。传统基于图像的三维重建算法对规则场景重建效果不佳。但是
规则场景中普遍含有共面、共线等结构化特征,合理利用这类几何先验信息对重建三维结
构有很大帮助作用。本文正是围绕着规则场景中结构先验信息的利用展开研究。
由于规则场景中共面结构的普遍性,因此本文利用共面先验估计三维显著平面。估计
共面结构时,没有采用常用的 Manhattan-world 模型等强假设结构来简化处理规则场景,而
是利用共面结构存在的先验信息,在已获得的三维有向点云的基础上,通过对三维点方向
和点位置偏移聚类,估计三维候选平面的法线方向和偏移位置。这样便放宽了以往学者对
规则场景重建的强结构模型,对平面方向没有预先进行任何假设,突破了上述模型的限制,
可以处理更普通的结构,这就提高了算法的适用性。
深度信息的获取是三维重建一项重要的任务,本文根据规则场景结构成像的先验信息,
构建马尔科夫随机场能量函数,并最优化求解得到分段共面深度图。本文不是以离散化的
深度值,而是以更大粒度的三维显著面为标注,不是以像素,而是以更大粒度的图像分割
区域为节点,来建模能量代价函数,利用大粒度基元的结构化约束,产生更准确的区域标
注分布。
消失点是规则场景中三维平行线关系的二维体现,消失点的估计是单视图三维重建一
项非常重要的技术。本文首先采用基于 LSD 的线段检测算法提取二维图像直线段,接着定
义消失点最优解结构——交点频率函数图和交点邻域密度图,最后利用 AGS 算法估计消失
点。
关键词:三维重建,规则场景,结构先验,聚类,马尔科夫随机场,消失点
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南京邮电大学硕士研究生学位论文 Abstract
Abstract
3D scen