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基于图像序列的三维重建技术是计算机视觉重要研究方向之一随着三维技术在各方面的应用越来越重要，序列图像的三维重建目前已成为物体识别图像融合以及机器人导航等前沿学科的研究重点开展基于图像序列的动态目标三维重建的研究对民用航空军事等都具有重要的理论及应用意义本文主要工作是如何提高图像序列中图像匹配三维重建精度及效率，主要内容如下：1.在查阅国内外图像序列的运动目标三维重建相关文献基础上，介绍了其国内外研究现状阐述了基于图像序列的运动目标三维重建的相关基础理论，包括三大坐标系摄像机模型对极几何本质矩阵基本矩阵等慨念，以及运动目标检测的原理和过程2.在分析了图像频域进行特征提取的基础上，提出了一种基于时频域特征的图像匹配算法；该方法首先利用图像频域傅里叶变换的性质，粗略的估计出平移和旋转角的值，然后在图像的时域，提取SIFT特征点，利用估计出的平移和旋转角的值来寻找待匹配的特征点，最后利用归一化相关匹配法（NCC）进行匹配这种时频域相结合的方法提高了图像匹配时的精度，并且在一定程度上减少了计算量3.为了提高三维重建的精度与效率，本文提出一种在三幅图像中的特征点，计算其空间三维坐标的线性估计算法；在三角形法的基础上，利用奇异值分解算法计算出图像序列中所有匹配点对的对应空间点，并引入三角形重心为约束条件，对离散三维点进行Delauny三角剖分建立三维网络模型，从而实现了基于多幅序列图像的三维目标重建，最后进行纹理映射和光色渲染，重建出高度逼真的三维目标4.设计与实现了整个系统的工作流程，分析了系统的各个功能模块，并编程实现了基于图像序列的运动目标三维重建的软件系统，通过多组重建实例验证了本文方法的切实可行