【摘 要】
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目前存在的稀疏方法重建出的三维点云不够充足,导致无法重建出有效三维模型,为此提出一种基于区域生长的方法实现稠密三维点云的重建。以图像特征点匹配作为初始种子,以零均
【机 构】
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重庆邮电大学计算机科学与技术学院,重庆邮电大学计算智能重庆市重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金青年科学基金项目(61100113);国家教育部留学归国基金教外司留基金项目([2012]940号);重庆市首批青年骨干教师基金项目(渝教人(2011)31号);重庆市基础与前沿研究计划基金项目(cstc2013jcyjA40062);重庆邮电大学科引进人才基金项目(A2010-12);重庆市研究生科研创新基金项目(CYS14142)
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目前存在的稀疏方法重建出的三维点云不够充足,导致无法重建出有效三维模型,为此提出一种基于区域生长的方法实现稠密三维点云的重建。以图像特征点匹配作为初始种子,以零均值归一化互相关系数和双视几何约束作为生长过程中图像对应点的匹配标准,在整幅图像上进行匹配生长,采取视差梯度约束和置信度约束进行匹配优化,获得稠密的图像对应点匹配;采用一种基于平面的相机标定方法计算相机的内部参数;利用稠密匹配和相机的内部参数计算图像间的相机运动参数,以投票策略确定相机运动参数;建立双视几何模型重建点云。实验结果表明,该方法能重建出准确的稠密三维点云。
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