【摘 要】
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随着信息技术的不断发展,传统的二维图像信息己经不能完全满足社会发展的需要,人们对三维信息的需求日益迫切。近年来,利用图像恢复场景中物体三维结构的方法被广泛研究。其中,运动恢复结构（Structure From Motion,SFM）方法是当前研究的热点,它通过信息丰富、低成本的图像高效率地实现目标场景三维重建,但由于相机图像被遮挡、快速运动等干扰因素导致视觉关联度较弱,常常会影响三维重建工作的效率
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随着信息技术的不断发展,传统的二维图像信息己经不能完全满足社会发展的需要,人们对三维信息的需求日益迫切。近年来,利用图像恢复场景中物体三维结构的方法被广泛研究。其中,运动恢复结构（Structure From Motion,SFM）方法是当前研究的热点,它通过信息丰富、低成本的图像高效率地实现目标场景三维重建,但由于相机图像被遮挡、快速运动等干扰因素导致视觉关联度较弱,常常会影响三维重建工作的效率。利用惯性测量单元（Inertial Measurement Unit,IMU）采样频率高、瞬时精度可靠的特点为相机拍摄照片提供外部姿态信息,弥补视觉关联度弱的缺陷。本文基于融合手机惯导数据的SFM三维重建方法进行研究,主要研究内容如下:（1）为了获取SFM三维重建系统运行的有效参数,本文研究相机模型、相机标定、IMU标定、相机与IMU联合标定、图像特征提取与检测方法等相关问题,并通过视频、图像及棋盘格三种数据对传统SFM三维重建系统进行可靠性评价。（2）针对SFM三维重建系统对输入图像依赖性强且时间复杂度大的问题,引入惯导信息,采用卡尔曼滤波方法解决IMU数据噪声的问题,以及消除加速度计零偏、重力影响,建立IMU积分模型,在传统重投影误差优化方程中引入IMU数据,将其作为图像变换矩阵的约束项,将IMU数据作为误差优化算法的迭代初始值,优化相机位姿和点云位置,从而减少迭代次数,改善重建结果并提高系统运行效率和精度。融合IMU约束的重投影误差优化算法实验结果表明,与传统SFM三维重建方法相比,系统误差平均减小了 35%,生成点云个数平均增加了 20%,运行时间量平均减小了 14%。（3）针对三维重建过程中点云孔洞修补问题,本文研究了基于SFM方法的点云孔洞修补策略,主要包括点云滤波、密度处理、孔洞边界识别、点云配准等关键技术,并进行了相关实验。实验结果表明,利用点云孔洞修补技术,可得到较完整的点云结果,三组点云孔洞修补实验的均方根误差小于±3mm,表面积法得到的面积差小于0.5%。
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