西安邮电大学
毕业设计（论文）题目：双目立体视觉中的三维重建
系别：自动化学院
专业：测控技术与仪器
班级：测控0802班
学生姓名：吕海斌（07）
导师姓名：江祥奎职称：讲师
起止时间：2012年3月8日至2012年6月20
诚信声明书
本人声明：我将提交的毕业论文《双目立体视觉中的三维重建》是我在指导教师指导下独立研究、写作的成果，论文中所引用他人的无论以何种方式发布的文字、研究成果，均在论文中加以说明：有关教师、同学和其他人员对本文的写作、修订提出过并为我再论文中加以采纳的意见、建议，均已在我的致谢中加以说明并深致谢意。
论文作者吕海斌时间：2012年6 月7 日
指导教师已阅时间：年月日
西安邮电大学
毕业设计(论文)任务书
学生姓名吕海斌指导教师江祥奎职称讲师
院别自动化学院专业测控0802
题目双目立体视觉中的三维重建
任务与要求
本题目要求在搭建双目立体视觉平台的基础上，通过OpenGL和MATLAB联合编程实现三维重建功能。具体任务分解如下：
1．查找文献，学习和掌握三维重建方法；
2．完成三维重建的MATLAB编程，并对实验数据进行相关分析；3．通过OpenGL，实例编程实现三维重建；
4．通过OpenGL和MATLAB联合编程，完成三维重建；
开始日期2011年12月10日完成日期2012年6月25日
院长(签字) 2012 年12 月日
西安邮电大学
毕业设计 (论文) 工作计划
学生姓名__吕海斌_指导教师__江祥奎__职称__讲师_ 院别____自动化学院____专业____测控0802___
题目_____ 双目立体视觉中的三维重建
工作进程
论文(设计)过程中教师的指导安排
1.每周定时交流和集中答疑；
2.有问题及时E-mail联络；
3.定期解答讨论群的提问。
对计划的说明
西安邮电大学
毕业设计(论文)开题报告自动化学院测控技术与仪器专业2008级02 班课题名称：双目立体视觉中的三维重建
学生姓名：吕海斌学号：06082042
指导教师：江祥奎
报告日期：2012年3月18日
2.本课题需要重点研究的关键问题、解决的思路及实现预期目标的可行性分析
2.1关键问题
本课题需要重点研究以下3个关键问题：
1）双目立体视觉平台的构建
立体视觉三维重建的基本原理是从两个视点观察同一景物，以获取在不同视角下的图像，通过三角测量原理计算图像像素间的位置偏差(即视差)来获取景物的三维信息，这一过程与人类视觉的立体感知过程是类似的。
最简单的双目视觉模型是理想的平行放置的双目视觉模型。两台摄像机完全相同，按光轴互相平行，x轴互相重合、沿x轴相距b的位置放置。摄像机光轴平行于z 轴，图像平面与xy平面平行，如图1所示。
图1 平行双目立体视觉
平行双目立体视觉获取三维信息采用的是视差测距量原理。
2）三维重建方法的研究
空间直线和空间曲线也是组成空间图形的主要基元。根据空间直线射影变换前后仍是直线的性质，以此来分析空间直线与图像中的直线之间的关系。空间直线在CCD上的成像可以这样认为，空间直线与摄像机光心构成的平面与成像平面的交线，两台摄像机有两个这样的平面，这两个平面的交线就是空间直线。
空间二次曲线是空间二次曲面与平面的交线，因此二次曲线的平面曲线，在CCD上的成像可以认为是由空间二次曲线与光心组成的锥面与成像平面的交线。两台摄像机有两个这样的锥面，求这两个空间锥面的交线，就是空间曲线。通过上
西安邮电大学毕业设计(论文)成绩评定表
西安邮电大学毕业论文(设计)成绩评定表(续表)
摘要
本文研究了针对不同的视点对同一个场景观测的两幅图像，基于双目立体视觉，通过提取相关的特征点，对像点进行匹配，从而获取相应的基础矩阵，本文主要采用了FTT 傅里叶变换的相关理论，从而实现双目立体视觉中的三维立体重建。
在论文开头，我们需要介绍一些计算机的立体视觉系统的相关理论。关于双目立体视觉中的三维重建，我们先对双目立体视觉的应用，以及国内外近几十年对双目立体视觉的研究方法，研究成果，研究理论，进行了回顾与展望。以便于我们对双目立体视觉中的三维重建的研究内容、研究方法以及研究方向可以进行充分的了解，为后续的编程，思想分析等做出相关的背景知识补充。
对于双目立体视觉的基本原理，我们首先介绍了双目立体视觉，三维重建这些名词背后的意义，以及其基本理论和原理。由于该技术可以通过像点的匹配来获取相关基础矩阵，从而实现三维立体系统的重建，但是同时有关图像立体匹配的内容也是相关研究中最难以彻底清查解决的问题。并且，由于不同方法有不同的优缺点，故选取合适的方法，是该实验成败的关键性因素，不可不注意。
本论文的相关图像匹配均采用的是以特征点匹配为基础，进而采用小波变换来提取图像相关突变特征点的方法来实现的。本方法与传统的采用角点匹配的方法在性能和结果上截然不同。在双目立体视觉的匹配方面，引进了一种相对其他方法比较好的特征点提取与特征点匹配的方法。首先我们采用视差的方法和区域支持的方法来求取相关的初始匹配，在候选匹配的原则下，卓有成效的提高了相关的匹配精确性，从而可以得到相关的初始匹配点对的集合。并在此基础上，利用相关的基础矩阵对匹配点对的集合不断进行优化，从而，一方面可以不断来去除误差相对较大或不合逻辑的匹配点对，另一方面我们也得到了精确且有效的相关基础矩阵。
最后，我们应用MatLab、OpenGL,以及联合编程去完成双目立体视觉中的三维重建程序实现。并且给出了相关的实验结果和分析，并对部分匹配点对进行了三维重建的分析。
