计算机视觉作为一个多学科交叉的领域,在理论研究和实际应用方面都取得了飞速的发展,尤其是近年来,图像科学的发展和计算机信号处理能力的增强,为计算机视觉的研究和应用提供了良好的条件。因此,对计算机视觉的进一步研究,具有重要的理论意义和实用价值。创建逼真的三维人脸模型是计算机图形学领域一个极富挑战性的课题。随着影视技术、游戏娱乐、虚拟环境、远程通信、辅助医疗、刑事鉴别等方面应用的日益广泛,人脸的三维重建越来越受到人们的关注。本文主要从事此方面的研究。 本论文以Marr的计算机视觉理论为基础,详述了国内外在双目立体视觉方面的发展及取得的成就。并在分析和总结各种方法的基础上,对计算机视觉研究中的各个环节进行了系统的研究。 在边缘检测方面,通过对这些算法的研究比较,针对所研究的双目立体视觉提出了检测效果较好的边缘检测方案。首先对图像进行中值滤波去除噪声,然后用高斯—拉普拉斯算子提取边缘,这种边缘检测方法的效果很好。在图像分割方面,将原来的二维灰度图像重新进行区域划分,将研究的重点放在二维灰度直方图的对角线附近的区域,这样不仅大大减少了运算量,而且有效地去除了噪声的影响。在立体匹配方面,提出了特征和相位联合匹配的方法,该方法的特点是:对人脸的边缘特征点进行特征匹配,然后将特征匹配结果作为匹配路径的一个全局约束,利用相位信息,从全局最优约束的角度解决匹配问题,这充分利用了特征匹配算法与相位匹配算法的不同优势。实验结果证明,利用本方法可以获得较高质量的三维重建结果。 最后的理论分析和实验结果表明文中所述的方法能够提高测量的精度,同时具有测量装置简单、成本低的特点。