技术详细介绍
一、项目简介：
1.概述
本系统来源于南昌航空大学的国家自然科学基金--基于图像序列的自标定和三维重建。本系统的目标是完成一个重建系统：首先通过自标定得到摄像机的内外参数，然后输入场景的不同位置和角度的序列图像，利用图像对之间的几何关系，计算物体的三维结构，并真实的重现出来。
该系统采用的技术思想是在多视图几何的思想下完成的，重建主要由以下步骤构成：读取待重建物体图像、特征点提取、对应点初匹配、对应点精匹配、导入标定数据、计算三维坐标、三角化、纹理映射。重建完成以后，系统的立体显示部分可以利用前面得到的匹配点，三维点以及已知图像，在计算机上显示出物体的三维结构，效果逼真。系统借助了C++和OpenCV及OpenGL的帮助，使重建过程各个功能的实现更加稳定和快捷。下面对这一过程作简要介绍：
本项目采用定位精度和效率都很高的sift角点检测算法。目前，在图像匹配中大部分都是利用图像之间的一些约束来降低问题固有的不确定性。其基本思想大多是基于对极几何约束、多分辨率、唯一性约束、相似性度量和连续性假设等。得到对应点的初始匹配后，在真实的图像中，由于噪声的存在及初始匹配点集中存在大量的误匹配，直接采用上述的算法不能取得很好的效果，在这里，我们选用了鲁棒的RANSAC法，很好地消除了在匹配过程中产生的误匹配。
导入图像的标定参数后，和匹配好的对应点坐标。我们采用模型的整体恢复可采用从多角度拍摄视图并进行两两合成的方式。其基本过程是：首先从各个角度拍射一系列照片，设其编号分别为1，2，…，n。由第一张和第二张合成一部分，由第二张和第三张合成一部分，…，由第n-1张和第n张合成一部分，再将这n-1部分拼合起来。再利用简单的线性三角形法由两幅视图中的对应匹配点和两摄像机矩阵求出对应的空间三维坐标。
通过上面的过程可以得到三维离散点模型，可以进一步生成物体表面纹理。我们采用传统的Delaunay三角化方法，首先对三维离散空间点进行三角化，然后以第一个摄像机坐标的图像为世界坐标系，三维点通过该矩阵可以和图像中的坐标建立一一对应，然后将图像纹理映射到空间网状模型上。在立体显示过程中，软件利用了openGL中功能强大的图形函数，可以直接利用这些函数对整个三维图形进行光色渲染，从而逼真地绘制出物体的三维景象。
系统的模块的构成：
图像匹配
特征点提取
对应点初匹配
对应点精匹配
三维重建
导入标定数据
计算三维坐标
生成三角网格
显示三维模型
系统的运行环境及开发工具：
本系统的实现过程中，软件运行环境采用MicrosoftWindows,软件开发工具采用MicrosoftVisualC++。因为MicrosoftWindows环境非常普及，而MicrosoftVisualC++比较合适于图像处理和数值计算的效率要求。
系统的功能：
1、图像匹配
这是本系统一个很重要的功能，系统输入是摄像机拍摄的不同角度的序列图像，通过按键操作可以很快速度得到图像的特征点，特征点的个数可以通过用户的要求来设定，得到角点后系统分两步操作，首先通过初始匹配得到序列图像对应点的信息，并把它们保存在xy文件格式中,然后通过精匹配再得到对应点信息，并以相同格式保存。相对于以往出现的匹配方法，此系统的功能更强大、速度更快。
2、三维重建
此功能是在导入标定数据的前提下，此标定数据的格式为p34（自定义的），可以通过.txt文件打开，这个接口很好地提供了标定数据。在VisualC++和OpenGL的有效结合下，系统输入由前面产生的序列图像对应点信息和这些标定数据，还有第一幅图像数据。系统就能在计算机上逼真的显示出物体的三维景象。如果物体相对复杂，那么尽可能多的提高匹配点的个数和对应三维点的个数，这样显示的结果才更逼真和细致。与以往的重建系统比，本系统操作简单，可移植性好，计算速度快，有相当高的精度。
2.效益、技术指标
本系统的技术特点：
1、对硬件设备的依赖较少，仅需要普通摄像机即可，成本很低；
2、仅利用图像信息，从摄像机成像模型入手，计算物体的三维结构，操作简单；
3、软件是在VisualC++平台下实现的，不仅精度高、速度快，而且具有很好的可用性、可移植性和可扩展性。
二、合作方式：
技术转让