计算机视觉
图像处理

三维重建笔记

分层三维重构:
        在匹配和标定的基础上,我们可以利用分层重构的方法,通过辨认和计算图像中的平行直线和二次曲线的像,以得到在相差一个相似变换下的三维场景结构。

首先,通过三角形法计算特征点对应的空间点,主要可以得到场景的射影重构;

然后,通过场景中的平行直线将射影重构升级为仿射重构.

最后,通过用绝对二次曲线的像使仿射重构提升为度量重构,以完成场景的三维重构。

 

 欧氏三维重构:

一般是在摄像机己标定的情况下,从重构空间点开始,由三维顶点计算空间直线、空间二次曲线,由计算出的空间直线重组三维平面,二次曲面,最后由计算出的三维平面、二次曲面重构三维实体。

摄像机模型:

决定了图像上点的位置与空间物体表面对应点的位置之间的相互关系,模型的参数称为摄像机参数,

内部参数:描述摄像机的内部光学和几何特性;

外部参数:刻画摄像机坐标系相对于世界坐标系的位置和方向;

 

对极几何:

是两幅视图之间内在的射影几何,它独立于景物结构,只依赖于摄像机的内参数和相对位置,是多视图几何中非常重要的概念之一。对极几何描述了对于空间同一物体,同一摄像机在不同位置拍摄的两幅图像之间必然满足的一种几何上的关系,而基本矩阵F则集中了这个内在的几何精华。

 

三焦点张量:

在三视图中的作用类似于基本矩阵在两视图中的作用,它囊括了三幅视图间不依赖于景物结构的所有几何关系。它可以用来把两视图的对应点转移到第三幅视图的对 应点,它还可以应用于直线。三焦张量仅依赖于视图间的运动和摄像机内参数,且可以由这些视图的摄像机矩阵唯一确定,它也可以仅由图像对应获得,而无须知道 有关运动和标定的信息。

图像获取:

研究人员已经提出多种从二维图像中恢复三维信息的方法,这些图像可能是从不同视点、不同时间拍摄的。由于应用的需要,人们用多种方法对表面重建进行了研 究。根据图像获取方式的区别又可以划分成普通立体视觉和通常所称的光流(optical flow)两大类。普通立体视觉研究的是由两相机拍摄的两幅或者多幅图像,而光流法中研究的是单个相机沿任一轨道运动时顺序拍下的两幅或更多幅图像。前者 可以看作后者的一个特例,他们具有相同的几何构形,研究方法具有共同点,双目立体视觉重建是其中的一个特例。

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