豬脊椎骨三維重建關(guān)鍵算法研究與實現(xiàn).pdf

1、當(dāng)前，國內(nèi)外對骨骼三維重建的主要手段是基于斷層掃描數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)的獲取要求很昂貴的機械設(shè)備，增加了生產(chǎn)和研究的成本。通過雙目視覺的三維重建技術(shù)能通過兩幅不同角度獲取的圖像認(rèn)知對象的三維信息，大大減少了研究成本，而且能提供更多的表面信息，比如對象的顏色等。豬脊椎骨在形狀上有具有體積小，對稱等特性。論文從這些特性出發(fā)，利用三維重建技術(shù)嘗試在可見光下實現(xiàn)豬脊椎骨三維模型的提取。
　　 論文從以下幾個方面展開：
　　 (1)特征點提

2、取階段。在分析Harris角點檢測算法提取出的位置偏移原因的基礎(chǔ)上，首先利用二階微分算子對錯誤的角點進行模糊定位，其次利用概率密度梯度方向的特性和替換點與原角點的相互關(guān)系進行錯誤點的精確定位，并找到替換點。實驗結(jié)果表明，算法能準(zhǔn)確的尋找出錯誤的角點，并能準(zhǔn)確的對新的角點進行重定位。
　　 (2)特征點匹配階段。豬脊椎骨形狀具有一定的對稱性，論文首先分析傳統(tǒng)區(qū)域匹配過程，并在此基礎(chǔ)上利用彩色背景板作為研究對象的背景，改變特征點附近

3、的像素點的灰度值。實驗結(jié)果表面改進后的過程能提高匹配過程的準(zhǔn)確性，縮短整個匹配算法的執(zhí)行時間。
　　 (3)相機標(biāo)定階段。立足于現(xiàn)有的標(biāo)定算法，利用鏡頭中心附近畸變量小的特點，使用圖像中心附近的6個特征點作為實驗點。實驗結(jié)果表面改進后的算法可以減小標(biāo)定算法過程中的誤差。
　　 (4)三維模型重構(gòu)階段。不使用現(xiàn)有的三維建模軟件進行模型重構(gòu)。首先利用生長法實現(xiàn)散亂點的三角形網(wǎng)格化，在利用OpenGL成熟的紋理映射技術(shù)實現(xiàn)真實