论文机器人立体视觉中三维重建是关于立体视觉方面的的相关大学硕士和相关本科毕业论文以及相关立体视觉检查图论文开题报告范文和职称论文写作参考文献资料下载。
摘 要：如何更好地实现智能化一直是机器人领域的研究前沿,如果它们像人一样有自己的“眼睛”,那么,机器人就更接近智能化了.在三维重建阶段,文章通过三维重建的基本原理和基本方法,结合摄像机的内、外参数计算出空间点的三维坐标,提出一种改进的直接对三维空间点进行剖分的三角网格剖分法.
关键词：智能化；三维重建；空间点；三维坐标
中图分类号：TP242 文献标识码：A 文章编号：1006-8937（2015）23-0019-02
在机器人立体视觉的研究过程中,完成前述摄像机标定和立体匹配后,立体视觉系统的最后也是核心一步就是三维重建,即利用上述匹配结果并结合摄像机标定后的内外部参数信息,通过相关计算,恢复出三维物体的形状和位置等相关信息.
基于传统的三角形剖分法,本文提出一种改进的直接对三维空间点进行三角形剖分的方法,其改进地方主要是在剖分原则上,改进的剖分原则更全面更高效.
1 空间点的三维坐标计算
2 算法的实现
该算法基于传统的三角形网格剖分方法,直接对三维空间的点通过生成三角形进行划分,剖分目的是为了生成光滑的曲面,所有曲面在一起则构成需要恢复的立体图形.剖分的主要思想为：首先选择离图像中心最近的三个特征点生成初始三角形,然后分别以初始三角形的三条边为待扩展三角形的第一条边,接着以此第一条边分别向四周方位搜索符合条件的其它点,以便组成新的三角形；再接着分别以新建的每条边为待构建的新三角形的第一条边,同理向不同方向进行三角形的扩展,如此循环直至所有空间点都构成三角形.由此可以得出该算法实现的关键步骤是点的搜索和边的扩展,点的搜索是通过遍历链表来实现,搜索到满足条件的一点就构成一个新三角形；在进行边的扩展时需要遵循一些原则,具体的原则有法向量相关原则、距离阈值原则、三角形内角原则以及边的最大使用次数原则.
2.1 法向量相关原则
首先我们得给出法向量的定义,由空间三点构成的三角形所属平面的法向量,它和三角形所在的平面相垂直,并且其方向按照待扩展边的指向遵循右手法则；在扩展三角形时,必然会存在两个新扩展的三角形共用同一条边,这时把这两个三角形所在平面的法向量之间的夹角称为三角形法向量的夹角.
2.2 距离阈值原则
我们在搜索空间点时不是盲目的寻找,而是将搜寻点扩展到边中点之间的距离限制在某个范围内,该距离的范围值被称为距离阈值,它使得边扩展时在距离阈值范围内进行第三个点的搜索,通常可以将该距离阈值范围用一个圆形区域来表示.
2.3 三角形内角原则
当我们依据三角形法向量夹角相关原则和距离阈值原则进行边扩展时,还不能保证搜索点的唯一性,若有两个空间点P1和P2,它们和边AB所构成的三角形?驻ABP1和?驻ABP2的法向量夹角相等,且这两点均在距离阈值范围内,这时根据现有的原则就无法判断哪个点为最优点.
2.4 边的最大使用次数原则
在进行边扩展时以上原则基本上就能够找到满足需求的最优点,但是,不能保证新生成的三角形不出现重叠的情况,即待扩展边被重复使用,为此,规定每一条扩展边的使用次数最大值为2.若令ncount为边的使用次数,则在边的每一次扩展时,首先判断其是否不超过1,如果满足该条件则继续扩展；如果ncount等于2则该边不能再扩展.
3 重建实验
本实验是利用Matlab和VC++的混合编程来实现.具体过程是：首先,在VC环境下编写C++源程序,该源程序是利用链表的概念来实现新三角形的扩展,通过构建点链表、边链表和三角形链表,并通过对其链表进行遍历、插入和删除来实现模型的重构.其中,定义式中参数的类型和名称都是固定的,然后在该函数中调用定义好的C++算法程序,也就完成了Matlab和VC++的互连.
为鼠标在不同视角下的三维重建结果图,如图1、图2和图3所示.
由以上重建结果图可以看出,本文成功地实现了Matlab和VC的连接,改进的三角形剖分方法对平滑表面物体的重建是可行的.
4 结 语
本文在给出三维重建的基本方法后,重点研究了对传统的三角形网格剖分法进行了改进,直接对三维物体进行三角形网格剖分.该网格剖分法是在VC环境下利用链表的概念来实现三角形的扩展,通过构建点链表、边链表和三角形链表,并通过对其链表进行遍历、插入和删除来实现模型的重构,并且通过和Matlab连接进行仿真实验,实验达到了预期的结果.
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总结:本文是一篇关于立体视觉论文范文，可作为相关选题参考,和写作参考文献。
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