基于多视图的三维重建中特征提取与特征匹配并行化研究

【摘要】基于多视图的三维重建是计算机视觉的重要组成部分,该算法的核心是以多张图片作为输入,通过计算之后生成稀疏三维点云数据,通过点云扩张形成稠密三维点云数据,最后通过表面重建得到三维模型。其在文物保护、增强现实、虚拟现实、三维目标识别、数字城市等领域都有着广泛的应用,然而由于算法是通过面片扩张、过滤等步骤形成三维数据,算法复杂、计算量大。综上,本文针对于多视图的三维重建中特征提取、匹配等耗时长的部分,给出了一种基于异构架构的快速重建方法。在兼顾了重建精度和效率同时利用CUDA和OpenMP对算法进行了并行优化,最后根据算法实验过程,设计研发了基于多视图三维重建的可视化软件系统。本文首先介绍了基于多视图的三维重建整个过程,针对特征提取部分,重点讲述了SURF特征提取算法,对比了Harris和DoG算子,在特征匹配部分介绍了NCC匹配算法,辅助对极几何的性质,最后通过随机抽样一致性算法(RANSAC)对误匹配点进行了剔除。重点设计并实现了基于OpenMP和CUDA的SURF及RANSAC算法,对OpenCV中实现的基于CUDA的SURF算法进行分析并给出了优化方法。最后,本文给出了基于多视图三维重建整个过程的可视化软件实验系统,通过该软件系统可以重建比较满意的实验结果。
【作者】冯兵；
【导师】吴素萍；
【作者基本信息】宁夏大学，计算机软件与理论，2014，硕士
【关键词】三维重建；多视图；并行计算；SURF；RANSAC；

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