基于双目视觉的实时三维重建系统的研究与实现

admin · 发表于 2022-9-21 15:03:32

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基于视觉的三维重建可以实现从真实世界图像中求解恢复出三维模型，在空间目标识别、机器导航、城市规划等领域有广泛的应用。基于双目立体视觉的三维重建是指从两幅视差图像中恢复出物体表面的深度信息，是一项经典的研究内容，近年来，随着消费级GPU显卡的应用，算法的精度和运行效率不断提高。本文基于GPU，引入动态规划到可变权值聚合策略中，对实时立体匹配算法开展研究，并实现了一个支持虚实交互的实时三维重建系统。论文的主要工作包括：1．提出一个基于行列双向聚合和动态规划的实时立体匹配算法RealTimeLAW。该算法通过行列双向聚合来简化聚合过程的复杂度，引入一种可信度机制来减少聚合精度损失；利用沿扫描线的动态规划选择视差，将贪心选择和视差平滑约束引入到动态规划过程以提高视差选择精度；利用GPU的共享内存对匹配算法进行并行加速，提高了数据访问速度。2．在立体匹配结果的基础上，实现了表面模型的三角化及其纹理贴图。通过立体匹配得到图像的视差图，进而求取像素点的三维坐标得到深度图，然后对离散的点云进行三角化和实时纹理贴图，最终得到物体表面的三维网格模型。3．基于手势识别的交互设计。通过对深度图进行前景分层并识别手势的轮廓，实现了拾取、拖拽、放置等操作；利用基于包围球的碰撞检测实现对虚拟物体的控制；设计并实现了两个三维场景，在场景中增加了阴影以提高交互真实感，模拟了阻力和重力的物理特性。在以上工作的基础上，设计实现了一个基于双目立体视觉的实时三维重建系统。立体匹配的精度测试表明，RealTimeLAW算法的平均误差低于7%，目前在Middlebury平台上的实时类算法中排名第一。实时三维重建系统的测试表明，当图像的分辨率为320×240时运行速度可达到15帧/秒，满足用户实时交互的要求，参与者可在虚拟场景中与三维物体进行虚实交互。

基于双目视觉的实时三维重建系统的研究与实现

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