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基于长序列图像的三维重建技术研究
「随着的理论知识和技术的研究层次逐渐加深,基于程序列未定标图像的三维重建方法被提出并在现实案例中得以实践和应用。这种新型的长序列图像的三维重建技术是在传统KLT跟踪算法上提出的,可以将其看作是专门针对序列图像特征点进行改进的新型技术,在现阶段科技领域具有较广阔的应用空间和发展前景。为此,本文将重点对这一技术展开具体研究。(2021-8-6)」
关键词:长数列图像;三维重建技术;研究
  
  基于长序列图像的三维重建技术的算法依据是KLT跟踪算法,其主要分析并预测特征点运动向量,以此为切入点缩小特征点的搜索范围。基于长序列图像的三维重建技术充分利用了相近特征点邻域窗口在透视畸变上的相似性,也正因为如此,这项技术的应用使得匹配算法的效率大幅度提高。与此同时,在技术中引用仿射成像模型的测量矩阵可以对算法进行分解,使得在透视成像模型中得以扩展,完成场景摄影重建。在新技术的支撑下,相关人员甚至可以借助这一技术构建三维欧式模型和成像矩阵,最终构建出符合真实图像序列的三维重建结果。
  1 基于长序列图像的三维重建技术发展情况
  随着时代的发展和进步,三维重建技术成为现今社会的研究热点内容。归根结底,由虚拟图像到真实场景,三维模型的构建主要遵循了基础的虚拟现实原理以及计算机视觉效果。而基于长序列图像的三维重建技术的技术要点,主要是计算机的精确定标。所以,现阶段科技人员对这一技术展开研究主要制定了两种策略:其一,采用顺序方法对不同图像进行匹配和重建,并在这个过程中适时加入新的图像,进而完成整个序列的排布和构建。但是,这种策略对于信息的利用效率是比较低的,不能在同一时间应用所有的图像信息,而信息误差也就会随着序列构建而慢慢累积,导致技术存在漏洞。其二,分析所有图像信息并建立匹配关系,也就是使相关的图像信息形成测量矩阵。在此基础上,对所有涉及到的场景结构和摄像机运动参数进行一次性求解。第2种策略可以看作是第1种策略的补充,保障了对图像信息的应用效率,确保误差分布较为均匀。研究者率先针对正射图像提出了基于测量矩阵分解的方法,并在后续研究中不断将基于测量矩阵分解的方法扩散到若透视和平行透视图像中,实现深层次应用。甚至有研究人员尝试在透视图像中拥有这项技术,但是由于场景本身可能会相互遮挡,所以这项技术在透视图像中的应用明显存在系列不足。也正因为如此,基于长序列图像的三维重建技术在构建场景模型时还存在一系列亟待解决的问题,其精确性和场景构建效率有待提升。
  2 特征点匹配
  在三维重建技术运作的过程中,图像相应的特征点领域窗口会由于摄像机试点变动而产生透视畸变,并且其程度与基线数量成正比关系。在传统的基线图像处理过程中,这也是图像处理的难点所在。但是,如果默认为场景表面的局部面片是平面,那么就可以利用二维平面上的仿射变换来解释透视畸变。仿射变换公式为:x′=Ax+t,其中,x和x′分别对应着上文所说的与图像相对应的特征点领域窗口的具体点,A代表的是仿射矩阵,t则代表二维平移矢量。研究人员可以通过确定x和x′,来得到符合条件要求的仿射变换参数,从而达到矫正淋浴窗口透视畸变的最终目的。在此前提基础上,利用如下所示公式进行计算:
  根据一直来找到最优的变换参数A和t,判定两个特征点的匹配程度,判断两个特征点是否是通过同一场景点投影形成的。在具体实践计算过程中,研究人员可以综合考虑仿射迭代算法进行运算,对特征点的运动进行估计,匹配序列图像。在研究过程中,要保证算法的精确运算,进而将实验所涉及到的图像连接特征点按照匹配序列进行构建,舍弃存在误差的特征点。并最终以特征点为横坐标、以图像序列为纵坐标建立特征点匹配关系示意图。
  3 射影重建
  射影重建是基于保秩分解而运行的,其主要的基础依据也是正射图像序列,后来研究者又将摄射重建方法在弱透视和平行透视图像序列中进行延伸拓展。分别设置空间点的齐次坐标、摄像机的成像矩阵、所成图像点齐次坐标,并将下列公式用于表现几者之间的关系:
  以此为基础,就可以通过计算奇异值来解决问题,这个公式也是欧式重建能得以实现的基础,能够解决计算摄影深度、填补缺失点处数值的问题。而在估计摄影深度的过程中,最重要的环节是确定两幅图像之间相应特征点摄影深度的比值,由此列出图像之间的基本矩阵。倘若匹配序列存在间断的现象,那么便默认选取最长的序列执行算法。而在填补缺失点的过程中,研究人员则要侧重于对填充矩阵的研究,。寻找与秩4约束测量矩阵最为接近的矩阵,实现缺失点的完美填充。
  4 实验结果分析
  通过随机选取图片進行了对算法的实验验证,经过实验,笔者发现经过该算法三维重建后得到的重现性十分可观,并对将虚拟的对象镶嵌在重建的模型中进行了实验,也取得了很好的效果。镶嵌的操作方法为:在需要的背景图选定后将其放置到帧缓存里,然后根据像素点等的具体参数需要建好矩阵,以方便在后期绘如图像时定位,而后使用OpenGL在矩阵中将目标对象具体绘入,可以得到不同角度的镶嵌式图片。上述方法为笔者在多次摸索后总结而来的,实践证明,用上述方法得到的场景重现性较为可观,实验效果良好。
  参考文献:
  [1]张聪炫,陈震,黎明.单目图像序列光流三维重建技术研究综述[J].电子学报,2016,44(12):30443052.
  项目:华北科技学院科技基金项目(项目编号:3142014082)项目名称:基于图像的三维重建算法及应用研究
(MC4Q)
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