基于水平集方法的重构研究(可复制论文).pdf

摘要变分方法是目前解决许多逆问题的主流,近年来在图像处理的各个相关领域由多视图重构三维场景是计算机视觉研究的主要内容之一。上世纪年代,出现的所谓“多视图几何”引入了摄像机自标定和分层重建的思想使得多视图重构三维场景中过去认为无法解决的一些问题已经有了漂亮的结果。但是,它仍然在处理双眼匹配问题:即在多视图ǔJ橇绞油中建立对应关系上遇到困难。这种困难实质上是由于计算机视觉中所研究的问题本质上是逆问题所造成的。本论文将探讨一种新的处理双眼匹配问题优化方法。它建立在变分原理上。修复、去噪、分割等械玫搅酥厥雍脱芯俊T谙执耐枷翊砟J街校淹枷处理问题描述成一个泛函相对某些参数缑枋鼍拔锛负的最小化问题,运用变分原理得出相应的方程并得到一组偏微分方程,再通过水平集的方法求偏微分方程的数值解。目前已经证明水平集方法是一种迭代的正则化方法,有优良的数值计算特性,是一种成功的数值方法。论文将根据计算机视觉中多视图几何的成像公式,把双眼匹配和三维重构问题直接写成一个变分问题。我们将由简入繁,、推导它的偏微分方程即,应用水平集来求解的思想。具体说,论文首先讨论两种假设情况,第一种情况是假设光照下的单点匹配公式;第二种情况假设物体平面是平行于照相机的成像平面的条件下,我们给出了一个在邻域上计算的光强度模型。然后考虑了物体表面的切平面与两个成像平面不平行产生的平面单应,提出一个更精确的模型。在这个模型中,我们放宽了两种假设,使得该模型适用的范围更广。论文的计算建立在射影几何基础知识、摄像机模型、两幅图像之间的平面单应关系以及变分原理和方程和水平集方法之上。水平集方法是一种高效而且稳定的曲面演化方法并且能够自动处理变形中曲面拓扑变化,能对初始曲面进行演化以使其向目标逼近。摘要
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关键词:重构、图像匹配、水平集、偏微分方程应用这些数学方法,我们给出了每种情况中模型的详细推导,对公式中的每一项数学物理意思进行了详细的说明并给出了实验在合成图像上结果。摘要
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篡黧,策械榔愣导师鲐名耖签字魄卿年肷嗳签字慨川年律钢趣学位论文作者鲐胡超独创性声明签字魄渺辏露嗳学位论文版权使用授权书本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知,除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得安徽大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。学位论文作者签名:本学位论文作者完全了解安徽大学有关保留,使用学位论文的规定,有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘,允许论文被查阅和借阅。本人授权安徽大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进工作单位:邮编通讯地址:电话
第一章绪论引言图像理解、模式识别、计算机图形学、信号处理、生物生理学掣”。人类感知的外界信息中有%以上是由视觉获取的。让计算机或机器人具有类似于人类的视觉功能,是人类多年以来的梦想。虽然到目前我们还不能让计算机也具有像生物那样高效、灵活的视觉,但这种人类一直在孜孜不断的追求着。计算机视觉研究的目标是希望赋予计算机以人类的视觉认知功能,使计算机具有通过二维图像认知三维环境信息的能力。这种能力将不仅使计算机能感知三维环境中物体的几何信息,包括它的形状、位置、姿态、运动等,而且能对它们进行描述、存储、识别与理解。计算机视觉,作为懒⒌难Э疲艿搅斯惴的重视,它应用于遥感图像分析、医学图像处理、文字识别、虚拟现实、多媒体技术、图像数据库、工业检测及军事等方面。性学科,计算机视觉过程是成像过程的逆过程,它的研究内容涉及到图像处理与对于人类视觉来说,识别和理解周围场景似乎是一件非常容易的事,但对计算机或其它设备来说,识别和理解周围场景却是一件非常困难的事。主要原因有图像的多义性捎诙枷裰芯拔锏娜疃群筒豢杉糠值男畔⒍JВ岢现不同形状的三维物体投影成相同的图像;另一方面,一个物体从不同角度可以投影成不同的二维图像⒒肪骋蛩氐母丛有场景中的任一因素的变化都将影响图像的变化⒅J兜家牟蝗范ㄐ不同的知识导引会使同一图像产生不同的效果约巴枷袷莸睦┐蠡图像的位图性质决定了每幅图像都有较大的数据量,随着图像数字化的分辨率提高、图像色彩位数加大、序列图像的应用以及实时性的要求每幅图像的数据量还在不断的增加计算机视觉一词最早正式出现于年由嗉穆畚募小5ḿ算机视觉的研究从世纪年代就开始了,早期的研究主要是基于二维技术对景物图像的分析。年诙嗝嫣迨侗鹬薪樯芰死枚枷窠馐