【摘 要】
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近年来，基于立体视觉的三维重建技术是计算机视觉中一个十分重要的领域。它之所以能成为热点问题，是因为它能快速地实现二维图像的三维重建而不依赖于昂贵的器材和专业的技术人
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近年来，基于立体视觉的三维重建技术是计算机视觉中一个十分重要的领域。它之所以能成为热点问题，是因为它能快速地实现二维图像的三维重建而不依赖于昂贵的器材和专业的技术人员。这样能满足人们对三维产品的需求以及对真实世界的真实感觉。三维重建技术越来越广泛地应用到我们的生活和工作中：在医学上，通过透视扫描可以重建内脏的三维模型，有利于对病人病情的分析；在军事上，通过拍摄实战场地来重建战场模型，从而实现在虚拟场景中指挥作战；在生活上，可以将建筑物模拟成真实的三维场景，给用户展现生动的城市场景等等。本文针对建筑物的三维重建问题进行研究和讨论，主要工作分为以下几部分：第一部分，对经典的Harris角点检测法作出改进，提出基于小波细节系数增强的Harris角点检测算法，使得角点定位更精确更均匀，有利于后续的匹配操作。第二部分，为了使匹配更精确，本文提出使用Harris-Laplace尺度结合SIFT算法得到初始匹配点集后再用RANSAC鲁棒算法得出精确匹配点集，这样能有效地去除误匹配，有利于对基本矩阵的估计。第三部分，讨论了现有的摄像机标定方法，使用介于传统标定方法与自标定方法之间的张氏标定法，提出将角点精度由像素级提高到亚像素级，使得标定结果更精确，结合精度较高的匹配点集和基本矩阵可以估计出投影矩阵。第四部分，在三维重建方面，使用SFM算法最终得到空间离散三维点。试验证明，本文提出的算法能有效快速地实现建筑物的三维重建。
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