角度对平面模板拍摄几幅图像之间单应矩阵中计算出摄像机内参数。此方法取得了较为理想标定效果，其缺点是需要标定物，移动摄像机后需要重新标定。从，和等首先提出了自标定概念以来，自标定方法逐渐成为研究热点。他们从几何计算上证明同场景两幅图像存在着方程二次约束。通过求解方程组可以计算摄像机内参。其缺点是存在噪音情况下，计算困难。分层逐步标定成为近年来研究热点，该方法思想是先对图像序列作射影重建，而后提升到仿射标定以及欧氏标定，有分解法，绝对二次曲面法，模约束法等，其本质都是对无穷远平面上绝对二次曲线或曲面求解。国内中科院自动化研究所吴福朝和胡占义在这方面研究也取得了很好效果。由于噪音存在，通过解析表达式难以求解摄像机参数。般采用非线性优化方法，则收敛性以及计算复杂度等成为新难点。和原创性声明本人郑重声明所呈交学位论文，是本人在导师指导下，进行研究工作所取得成果。除文中已经注明引用内容外，本学位论文研究成果不包含任何他人创作已公开发表或者没有公开发表作品内容。对本论文所涉及研究工作做出贡献其他个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本学位论文原创性声明法律责任由本人承担。学位论文作者签名日期关于学位论文版权使用授权说明本人完全了解河北工业大学关于收集保存使用学位论文规定。同意如下各项内容按照学校要求提交学位论文印刷本和电子版本学校有权保存学位论文印刷本和电子版，并采用影印缩印扫描数字化或其它手段保存论文学校有权提供目录检索以及提供本学位论文全文或者部分阅览服务学校有权按有关规定向国家有关部门或者机构送交论文复印件和电子版在不以赢利为目前提下，学校可以适当复制论文部分或全部内容用于学术活动。保密学位论文在解密后适用本授权说明学位论文作者签名日期导师签名日期河北工业大学硕士学位论文第章绪论本章首先简单介绍了计算机视觉和三维重建研究意义，其后对基于未标定图像序列三维重建研究现状进行了分析，在介绍完其主要研究内容后，给出了论文内容安排。引言计算机视觉是上世纪年代开始兴起门综合性学科，主要研究通过二维图像感知三维环境能力。从图像序列中获取场景三维模型是计算机视觉个重要研究方向。三维模型在实际中有着广泛应用前景，早期主要应用在机器人导航系统中，机器人通过观察周围景物获取环境图像，再由二维图像计算得到环境三维信息以确定前进方向和距离。计算精度是此项应用个重要要求，般通过硬件设备加以保证。随着技术发展，三维重建已引起来自于多媒体和计算机图形学研究人员关注。三维游戏，真实物体建模，旅游景区和城市场景重建成为新应用领域。不同于早期应用要求，这些应用在计算精度高基础上，要求有较高可视效果，且重建技术对硬件有更低依赖性。三维重建研究现状概述根据三维信息获取技术不同，可以将三维重建技术分为主动技术方法和被动技术方法两大类。主动方法主要是利用激光等结构光扫描待重建物体，其特点是精度高，但设备复杂，造价高，应用范围有限。被动方法几乎没有特殊要求，景物照明仅由环境光提供，所使用设备也相对简单，但要获取高精度三维信息相对较难。本文研究范围属于被动方法，所以下面主要对被动方法研究现状进行介绍。早期三维重建是针对已标定好图像序列，摄像机标定是个先验条件。年和首次提出基于未标定图像序列三维重建理论。基于未标定图像序列三维重建主要从特征匹配跟踪摄像机自标定和三维重建三个方面进行研究。两幅或多幅图像间特征匹配与跟踪是三维重建首要条件，这其实包含两个过程特征点检测与特征匹配。现在关于特征匹配方面已有很多较为成熟方法，用于匹配特征有点线以及区域，其中以点研究较多。和首先将曲率用于特征提取方面。而和则利用了在边界轮廓梯度方向灰度变化最大性质进行特征提取。从微分几何角度提出了角点检测方法。和在对上述方法改进基础上，提出了著名算子。角点检测是在年提出方法，该方法对像素周围区域最小化，用统计特征来决定该像素属性，即角点边上点还是圆上点。现在得到广泛认可特征提取算法是提出算子，它对尺度变化仿射变换以及旋转具有不变性。大多数情况下，以极几何或其它约束为条件，按灰度相似性进行特征匹配。运用相似性匹配提取角点，并奇异值分解匹配结果，从而得到了基础矩阵。和认为特征点和周围区域应该是空间点在图像上成像部分，特征点之间应该满足单应投影关系，在此基础上，他们提出了单应矩阵概念，用于取代传统以灰度相似性和极几何为约束条件匹配准则。进步，他们试图在相差个常数因子条件下寻找两幅图像整体单应变换，而后在局部区域内寻找匹配特征点。他们方法在含有丰富纹理信息图像中取得了极好效果。和提出种全局约束和局部约束相结合稠密匹配策略。匹配初始时，选取灰度相似性最大匹配对，而后在其基于未标定图像序列三维重建周围搜索更多匹配对，直至搜索充满整个图像。在这个过程中，以灰度相似性为局部约束，用于搜索，以对极几何为全局约束去除错误。其优点是对于纹理丰富图像效果极佳，缺陷是难以达到较高精度。要实现欧氏空间下三维重建，获取摄像机参数是个必须步骤，即摄像机标定。张正友提出了种介于传统标定和自标定之间方法，可以通过从不同角度对平面模板拍摄几幅图像之间单应矩阵中计算出摄像机内参数。此方法取得了较为理想标定效果，其缺点是需要标定物，移动摄像机后需要重新标定。从，和等首先提出了自标定概念以来，自标定方法逐渐成为研究热点。他们从几何计算上证明同场景两幅图像存在着方程二次约束。通过求解方程组可以计算摄像机内参。其缺点是存在噪音情况下，计算困难。分层逐步标定成为近年来研究热点，该方法思想是先对图像序列作射影重建，而后提升到仿射标定以及欧氏标定，有分解法，绝对二次曲面法，模约束法等，其本质都是对无穷远平面上绝对二次曲线或曲面求解。国内中科院自动化研究所吴福朝和胡占义在这方面研究也取得了很好效果。由于噪音存在，通过解析表达式难以求解摄像机参数。般采用非线性优化方法，则收敛性以及计算复杂度等成为新难点。和吴福朝计算机视觉中数学方法北京科学出版社马颂德，张正友计算机视觉计算理论与算法基础第二版北京科学出版社，福赛思等著，林学訚等译计算机视觉种现代方法北京电子工业出版社，佘彦杰基于多图像序列三维重建硕士论文长春吉林大学,基于未标定图像序列三维重建致谢在河北工业大学，我度过了本科与研究生六年半学习生活，这段时光将会成为我生宝贵财富。在这里，我学到不止专业知识，还有学习与思考能力。临近毕业之际，我首先要感谢我导师于明教授。于老师从本科毕业设计就开始指导我学习，于老师学识渊博，平易近人，给我留下了深刻印象，教授我如何治学，如何处世。其次我要感谢阎刚老师，张满囤老师，阎老师负责实验室日常事务，为我学习营造了良好环境张老师在日常学习中，给了我很多帮助。还要感谢赵晓安老师，魏玮老师，郭迎春老师，他们在多次学术报告中，在研究学习思路上给了我很好指导。我还要真诚感谢耿恒山老师，顾军华老师，吴清老师，沈西挺老师等，他们从本科到研究生教授我专业课程，除在学习上使我受益匪浅外，他们兢兢业业，严谨负责态度也影响着我。我还要感谢和我在个实验室学习崔国栋，马庆丽，岳志玮，武建亮，还有师兄于洋，师弟马永超，曹奎，师妹王雅静，非常感谢他们在学习和生活上对我帮助。感谢论文中引用文献作者，尤其是和等，他们公布计算机视觉与三维重建方面源代码在我早期学习和研究中帮助非常大。最后，感谢我家人，感谢他们直以来默默支持！河北工业大学硕士学位论文攻读学位期间所取得相关科研成果发表论文,参加科研项目计算机笔迹辅助鉴别系统系统设计天津考试院基于未标定图像序列三维重建作者齐利超学位授予单位河北工业大学本文链接原创性声明本人郑重声明所呈交学位论文，是本人在导师指导下，进行研究工作所取得成果。除文中已经注明引用内容外，本学位论文研究成果不包含任何他人创作已公开发表或者没有公开发表作品内容。对本论文所涉及研究工作做出贡献其他个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本学位论文原创性声明法律责任由本人承担。学位论文作者签名日期关于学位论文版权使用河北工业大学硕士学位论文基于未标定图像序列三维重建姓名齐利超申请学位级别硕士专业计算机应用技术指导教师于明河北工业大学硕士学位论文基于未标定图像序列三维重建摘要从二维图像获取三维世界信息直是计算机视觉主要研究目标。作为计算机视觉个重要分支，三维重建主要实现从二维图像计算出三维世界模型。传统三维重建是以摄像机标定为前提，虽然可以获得较高精度，但其应用范围受限。而基于未标定图像序列三维重建，已引起越来越多研究人员关注，并提出多种重建方法。论文采用分层重建思想，在完成射影重建基础上，通过自标定获得摄像机内参提升模型到度量空间，得到了重建结果，涉及关键技术有特征点检测与跟踪基础矩阵估计三角化原理集束调整自标定和度量重建等。首先，采用算子进行特征点检测与跟踪，形成特征列表。相对于传统，等算子，具有旋转尺度缩放亮度变化保持不变性，对视角变化仿射变换噪声也保持定程度稳定性。其次，进行基于图像序列射影重建。论文采用了方法估计基础矩阵，关联图像序列，在此基础上，构建了射影投影矩阵。为准确求解空间点位置，提出了二阶迭代三角化方法，此方法具有适用于射影重建，计算误差小，重建空间点精度高优点。对于重建中误差控制，采用集束调整，以获得更高精度重建模型。射影重建时，局部集束调整与全局集束调整相结合。最后，采用基于绝对二次曲线分层自标定方法，获得了摄像机内参，将重建模型从射影结构提升为度量结构，后集束调整，得到度量空间下点云结构模型。论文对真实图像序列进行了重建，验证了算法可行性，且重建精度高，可满足影视娱乐等般化建模需求。关键词特征点匹配与跟踪，基础矩阵，射影重建，自标定，三维重建，计算机视觉基于未标定图像序列三维重建,原创性声明本人郑重声明所呈交学位论文，是本人在导师指导下，进行研究工作所取得成果。除文中已经注明引用内容外，本学位论文研究成果不包含任何他人创作已公开发表或者没有公开发表作品内容。对本论文所涉及研究工作做出贡献其他个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本学位论文原创性声明法律责任由本人承担。学位论文作者签名日期关于学位论文版权使用授权说明本人完全了解河北工业大学关于收集保存使用学位论文规定。同意如下各项内容按照学校要求提交学位论文印刷本和电子版本学校有权保存学位论文印刷本和电子版，并采用影印缩印扫描数字化或其它手段保存论文学校有权提供目录检索以及提供本学位论文全文或者部分阅览服务学校有权按有关规定向国家有关部门或者机构送交论文复印件和电子版在不以赢利为目前提下，学校可以适当复制论文部分或全部内容用于学术活动。保密学位论文在解密后适用本授权说明学位论文作者签名日期导师签名日期河北工业大学硕士学位论文第章绪论本章首先简单介绍了计算机视觉和三维重建研究意义，其后对基于未标定图像序列三维重建研究现状进行了分析，在介绍完其主要研究内容后，给出了论文内容安排。引言计算机视觉是上世纪年代开始兴起门综