双目立体视觉三维重建实验平台研究

doi:10.3778/j.issn.1002-8331.2009.33.049

计算机工程与应用 ›› 2009, Vol. 45 ›› Issue (33): 149-152.DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2009.33.049

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双目立体视觉三维重建实验平台研究

高宏伟，于洋，刘晓阳

沈阳理工大学信息科学与工程学院，沈阳 110168

收稿日期:2008-12-04 修回日期:2009-02-19 出版日期:2009-11-21 发布日期:2009-11-21
通讯作者: 高宏伟

Research of 3D reconstruction experiment platform based on binocular vision

GAO Hong-wei，YU Yang，LIU Xiao-yang

School of Information Science & Engineering，Shenyang Ligong University，Shenyang 110168，China

Received:2008-12-04 Revised:2009-02-19 Online:2009-11-21 Published:2009-11-21
Contact: GAO Hong-wei

摘要/Abstract

摘要： 三维重建是计算机视觉和虚拟现实领域的一个重要研究内容，其中，欧式重建以其直观能够反应物体原貌的特点在反求工程中得到了广泛的应用。为反求工程的需要开发了一套基于双目立体视觉的三维重建软件，综合考虑了欧式三维重建误差产生多种因素，给出了一整套比较完备的欧式三维重建流程，基于真实图像的实验结果表明，该实验平台可以获得较高的重建精度和良好的重建效果。

关键词: 双目视觉, 相机标定, 立体匹配, 三维重建

Abstract: 3D reconstruction is an important content attracting investigating in computer vision and virtual reality.Euclidean 3D reconstruction is used widely，because it can reflect object original appearance straight.A 3D reconstruction software platform based on binocular vision is developed.Many factors bringing 3D reconstruction error are contained in the software.A complete set of reconstruction flow is also introduced.Experiment results of real images prove that the platform can achieve high accuracy of 3D reconstruction and favorable reconstruction effect.

Key words: binocular vision, camera calibration, stereo matching, 3D reconstruction

中图分类号:

TP391.9

高宏伟，于洋，刘晓阳. 双目立体视觉三维重建实验平台研究[J]. 计算机工程与应用, 2009, 45(33): 149-152.

GAO Hong-wei，YU Yang，LIU Xiao-yang. Research of 3D reconstruction experiment platform based on binocular vision[J]. Computer Engineering and Applications, 2009, 45(33): 149-152.

[1]	周彦，旷鸿章，牟金震，王冬丽，刘宗明. 面向半稠密三维重建的改进单目ORB-SLAM[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(8): 180-184.
[2]	张忠民，刘金鑫，席志红. 熵率超像素分割一致性检验视差细化算法[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(5): 204-209.
[3]	畅雅雯，赵冬青，单彦虎. 多特征融合和自适应聚合的立体匹配算法研究[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(23): 219-225.
[4]	李婕，巩朋成. 结合传播滤波的立体匹配算法研究[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(19): 189-196.
[5]	潘卫华，杜旭. 基于改进自适应权重的三边滤波立体匹配算法[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(18): 186-192.
[6]	邓宇，谌贵辉，李忠兵，张军豪，亢宇欣，夏旭洪. 基于颜色与边缘融合的非局部立体匹配算法[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(10): 199-204.
[7]	郭倩，张福杨，孙农亮. 融合多特征表示和超像素优化的双目立体匹配[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(1): 216-223.
[8]	赵玉婷，钮建伟，张人杰，刘海笑，冉令华. 卷积神经网络用于关节角度识别与姿势评估[J]. 计算机工程与应用, 2019, 55(16): 209-216.
[9]	马龙，孙铭泽，黄超，裴昕，周航，张鸿燕. 基于强相似点检测快速双目立体匹配算法[J]. 计算机工程与应用, 2018, 54(6): 193-197.
[10]	王春艳，朱华平，胡鹏辉. 二维立体匹配模型及其数值解法[J]. 计算机工程与应用, 2018, 54(22): 186-190.
[11]	罗米1，赵霞1，陈萌2，郭松3，倪颖婷1. 基于分段式序列图片集的运动恢复结构[J]. 计算机工程与应用, 2018, 54(22): 205-210.
[12]	曹晓倩，孙连山，李健. 斜面参数优化全局立体匹配算法研究[J]. 计算机工程与应用, 2018, 54(17): 198-201.
[13]	孙福盛，韩燮，丁江华，刘涛. LYTRO相机光场图像深度估计算法及重建的研究[J]. 计算机工程与应用, 2018, 54(13): 175-180.
[14]	王炳南1，李彬1，刘霜纯2，3，田联房1，王立非4. 计算机辅助肺功能定量分析系统的开发与设计[J]. 计算机工程与应用, 2018, 54(13): 224-230.
[15]	董本志，张丽君，景维鹏. 基于前向搜索的快速视差范围估计方法[J]. 计算机工程与应用, 2017, 53(24): 213-218.

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Research of 3D reconstruction experiment platform based on binocular vision

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