机器视觉—三维重建技术简介.docx

"机器视觉—三维重建技术简介" 机器视觉是一门交叉学科，涉及计算机科学、心理生理学、神经生理学等领域。机器视觉的核心是研究如何从图像中恢复三维信息，重建三维模型。本文将从视觉理论框架、视觉信息处理的三个阶段、机器视觉技术的研究现状三个方面对机器视觉—三维重建技术进行简介。 一、视觉理论框架 1982 年，Marr 首次从信息处理的角度系统地概括了心理生理学、神经生理学等方面已经取得的重要成果，提出了一个迄今为止比较理想的视觉理论框架。这个视觉理论框架认为，视觉是一个信息处理系统，应分为三个层次：计算理论层次、表示与算法层次、硬件实现层次。计算理论层次是研究视觉系统时首先要进行研究的一层，要求研究者回答系统每个部分的计算目的与计算策略，即视觉系统的输入和输出是什么，如何由系统的输入求出系统的输出。在这个层次上，将会建立输入信息和输出信息的一个映射关系。 二、视觉信息处理的三个阶段 Marr 认为，视觉过程分为三个阶段：早期阶段、中期阶段、后期阶段。早期阶段是求取基元图的阶段，对原始图像进行处理，提取出那些能够描述图像大致三维形状、二维特征，这些特征的集合构成所构成的就是基元图。中期阶段是对环境的 2.5 维描述，以观察者或者摄像机为中心，用基元图还原场景的深度信息，法线方向等，但是在该阶段并没有对物体进行真正的三维恢复。后期阶段是在一个固定的坐标系下对 2.5 维图进行变换，最终构造出场景或物体的三维模型。 三、机器视觉技术的研究现状 目前三维重建的方法大致可分为三类：用建模软件构造的方式、多幅二维图像匹配重建的方式以及三维扫描重建的方式。用建模软件构造的方式是使用 3D Max, Maya, Auto Cad 等软件，利用软件提供的一些基本几何模型进行布尔操作或者平移旋转缩放等操作，来创建比较复杂的三维模型。多幅二维图像匹配重建的方式是基于双目立体视觉，对同一物体拍摄不同角度的图像，对这些图像进行立体匹配，获取物体的三维信息。三维扫描重建的方式是用三维扫描设备对物体表面进行扫描，能够得到比较精确的三维信息。 机器视觉—三维重建技术是一个交叉学科，涉及计算机科学、心理生理学、神经生理学等领域。研究视觉理论框架、视觉信息处理的三个阶段、机器视觉技术的研究现状，对机器视觉—三维重建技术的发展具有重要的意义。