選題報告審批表

說1全日制專業(yè) 開題報告應在導師指導下結(jié)合校外實踐單位工作實際，按照所屬專業(yè)領(lǐng)域培養(yǎng)方案制定。，，學李年2專業(yè)領(lǐng)機械電子程研究方圖像處校內(nèi)導（校外實踐單校外導（實踐工作地實踐時間安（起止時間選基于二維圖像的三維機械零件重建技術(shù)選題來（）單位項目；（）導師指定；（）自選課題；（）類（）工程設(shè)計；（）工程研究；（）工程開發(fā)；（）（）工程管理；（）技術(shù)研究；（）開始日截止日開題地開題時專業(yè)領(lǐng)單80%的外備通過二維圖像認知三維世界的能力，誕生了一門新興的交叉學科—計算機視覺isionDavidMarrMarr視覺計算理論將計算機視覺劃分為自底向上的三個階段，各階段中場景分2.5Marr題是極具的逆問題。低廉，而且可以獲取更加真、精確的三維模型。為了構(gòu)建復雜的三維場景模型，傳今，人們可以利用消費級數(shù)碼相機、數(shù)碼機、智能等越來越廉價、小型化的中級視覺部分[7]。三維重建是通過二維圖像中的基元圖來恢復三信息，也就是要研究三點、線、面的三維坐標與二維圖像中對應點、線面的二維坐標間的關(guān)大學的Tomasi和Kanade等人在假定相機為正交投影模型的前提下，利用仿射分解的 數(shù)關(guān)鍵點被用于生成三維模型所以模型的整體質(zhì)量不高[8]Katholieke大學的Pollefeys等 Pollefeys等將該系統(tǒng)應用到了考古學、 聯(lián)立多項式方程組求解內(nèi)參。由于求解，隨后又提出分層自標定理論框架。從算法實際應用方面看具有代表性的工作分別出自Faugeras，Hartley，Pollefeys和Nister等人的研究成果[12-20]Triggs1997年提出了一種基于“天然”的標定物即絕對二次曲面的自標定算法[21]2090年代中后期在計算也是為什么近年來自標定方受到人們?nèi)绱酥匾暤母驹?。區(qū)域，其中以點特征研究較多。Dreschler和Nagel等提出了基于Gussian曲率原則的檢測方法[22]。Kitchen和Rosenfeld 方向變化最大的性質(zhì)提取角點[23]。Nobel試圖用微分幾何給出角點檢測的理論[24]。Moravec1977年首次提出了“算子”提取角點的方法。1988Harris和點、邊上的點還是圓上的點[26]。LoweDG1999年提出SIFT算法，其是一種提取局特征匹配往往以灰度相似性為基礎(chǔ)，輔以對極幾何約束或其他約束進行搜索。解求取了基本矩陣[28]。PritchettZisserman等提取了用單應矩陣取代傳統(tǒng)的灰度相[29]Pritchett等的方法對于某些含有豐富平面信息的圖像特別有效。Lhuillier和Luong等提出了一種在它的周圍小區(qū)域內(nèi)尋找的匹配對，重復這種過程直至匹配對充滿整幅圖像，最在三維重建方面，TomasiKanade等在假設(shè)機為正交投影模型的前提下，利用放射分解的方法解出了三維結(jié)構(gòu)和攝影機運動。該系統(tǒng)使用基于光流的技術(shù)來解決特征點的匹配問題[31]。但是由于該系統(tǒng)采用的機模型是正交投影模型，這種模型只有當物體的深度遠大于物體的尺度時才合理，因此有一定的局限性。Pritchett和Zisserman完成的視覺導航系統(tǒng)利用了分層重構(gòu)的思想，即首先對圖像序成了著名的建筑物重構(gòu)系統(tǒng)Facade[32]該系統(tǒng)要求首先得帶建筑物的 誤差最終計算出建筑物的精確三維結(jié)構(gòu)。ShumHY等提出了一種人機交互式重構(gòu)系的集合。該系統(tǒng)不需要作圖像間的匹配，但要求用戶在重構(gòu)過程互式地確定場景中的一些約束，如平面、平行、重直等。Faugeras等的系統(tǒng)利用分層重自標定等方法我國近些年來對機標定和自標定方法的研究也取得了不小的進展，如占義、、等人基于不同場景約束及圖像特征的標定算法和在非線性模型下的機自標定算法等[34-44]。 BeardsleySVD分解法求取基礎(chǔ)矩陣[52]。Pritchett和Zisserrnan[53]等采用了兩種變換，用局部變換來尋找匹配點。ritchett等的方法對于某些含有豐富平面信息的圖像Nihon大學在各種 立體匹配算法上都進行了大量的研究，提出了很多比較完善的理論。微軟的張像，通過每幅圖像的當應矩陣即可計算出機內(nèi)參數(shù)，缺點每次都需要標定，且都需要標定物。而在算法的具體實現(xiàn)方面，自動化機器人視覺研究組己經(jīng)取得了很大的成就。機器人視覺研究組的博士實現(xiàn)了CVSuite軟件，該軟件主要是由于使用了Kruppa方程進行像機自標定，所以它需要的圖像對的數(shù)目為三幅，盡的[55]實現(xiàn)了基于主動光柵投影的立體視覺。在他的研究中，主要并且通過光柵邊緣的兩種編碼技術(shù)和利用B的[56]東南大學電子工程系提出了一種灰度相關(guān)多峰值視差絕對值極小化立體匹配新方法，可對三維不規(guī)則物體的三 坐標進行非接觸精密測量[57]。 目前國際上比較成標已知點、己知角度或平行線等物理信息來標定場景。該系統(tǒng)主要用于為CAD/CAM法國INRIABougnoux[61]等人開發(fā)的TotalCalib系統(tǒng)。該系統(tǒng)需要半手工地完成圖像的匹配，機定標以及三維重建，以獲得較好的重建結(jié)果。比利時的KULeuven大學的Pollefeys[62-63]等人開發(fā)的物體三維表面自動生成系統(tǒng)，利用了可變參數(shù)下的機自定標技術(shù)。該系統(tǒng)僅要求用戶利用手提機圍繞像機的自定標和分層重建。此系統(tǒng)在歐洲的考古學、保護等領(lǐng)域得到了成功的應英國大學計算機視覺研究組開發(fā)的PhotoBuilder[64]三維重建系統(tǒng)。該系統(tǒng)需要手工指定空間中三組正交平行線在圖像中的“點”來標定機的內(nèi)參數(shù)。其適三維重建技術(shù)存在的目前的基于二維圖像的三維重建技術(shù)還很不完善，著一系列技術(shù)的難點，尤重的情況下，匹配更為。而現(xiàn)實世界中物體間的相互遮擋，物體本身各部分間的全變成實用的通用系統(tǒng)設(shè)置了一大。立體視覺經(jīng)過二三十年的研究，已經(jīng)有了很大的發(fā)展，它的發(fā)展可以歸納如下：由CCD數(shù)字相機以及影參考文 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