本文围绕图像目标体三维复原技术及其在飞行器外形重建中的应用,进行了较为系统和深入的研究。内容涉及:图像特征检测,几何信息提取,工程视图重建,摄像机标定,照片目标体反求,及复杂目标体三维重建。 在工程图重建上,本文首先针对以线条为主的视图,提出一种多特征的角点检测算法,并给出一种 CGSPV 矢量化算法,得到二维图形的完整信息;然后提出一种基于二维边信息分类的、逐层修剪的迭代树方法,该方法在求解三维形体的同时排除病态解;最后对生成的有效元素采用 B-Rep 法重建实体模型。通过上述重建理论和方法,本文编制了基于工程图的实体建模软件。 在照片目标体三维重建的投影参数标定上,迄今为止,国内外的研究大部分侧重基于序列照片的摄像机标定,对单张照片的摄像机标定鲜有研究,或者采用假设对原有问题进行简化,这不仅在应用场合上受到限制,而且使重建精度受到损害。鉴于此,本文从射影几何出发,建立一种基于单张平行六面体照片的摄像机标定方法,在无需对摄像机做任何假设的情况下,标定出全部 11个未知参数,该方法适用于当前流行的常见摄像机。使用本文方法的模拟和真实实验标定结果和现有的基于序列照片的标定结果一致。借助文献[87],本文方法可从未知信息的平行六面体及其子集完成全部标定环节。 在已知摄像机内部参数 K 的前提下,恢复一般目标体的形体结构和三维尺寸仍存在困难。本文提出将飞行器目标体结构特点融入重建理论的镜像构图法。采用分析和实验的方法解决了镜像照片和真实照片摄像机内部参数之间存在的对应关系,并从克服图像噪声的角度出发,研究了数值优化方法在几何计算中的应用。本文在镜像构图环节严格推导了对极几何和三角化的公式,系统地给出了在灭点信息求解困难情况下,重建欧氏空间实体三维信息和尺寸比的算法。 本文 2~5 章所有理论和算法都通过编制 C++程序和实例计算进行了验证。