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多视图三维重建算法优化研究

目录

一、文档概要．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.2国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.3研究内容与目标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

1.4论文结构安排．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

二、多视图三维重建基础理论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

2.1三维重建的基本概念．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

2.1.1几何信息与纹理信息．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

2.1.2重建流程与关键技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

2.2相机模型与运动模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

2.2.1相机内参标定．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

2.2.2相机外参估计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

2.2.3运动估计方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

2.3多视图几何约束．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

2.3.1几何一致性约束．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

2.3.2纹理一致性约束．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

2.4常用三维重建算法概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

2.4.1基于结构光的方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

2.4.2基于多视图几何的方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

2.4.3基于深度学习的方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

三、多视图三维重建算法优化方向．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

3.1算法精度优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39

3.1.1点云质量提升．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40

3.1.2表面重建精度提高．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42

3.2算法速度优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42

3.2.1计算效率提升．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．44

3.2.2实时性增强．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45

3.3算法鲁棒性优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．47

3.3.1对噪声数据的鲁棒性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．48

3.3.2对遮挡问题的鲁棒性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．49

3.4算法自适应性优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．50

3.4.1对不同场景的自适应性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．51

3.4.2对不同光照条件下的自适应性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．52

四、基于深度学习的多视图三维重建算法优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．54

4.1深度学习在三维重建中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．55

4.1.1端到端三维重建模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．57

4.1.2基于深度学习的特征提取．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．58

4.2基于深度学习的点云生成优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．