利用相机进行三维重建已经不是一个新鲜的话题,重建的三维环境用途很广泛,
比如检测识别目标,作为---学习的输入,视觉slam。
目前,比较流行的是单、双目的重建。
稀疏重建:
通常是重建一些图像特征点的---,这个在基于特征的视觉slam里比较常见,得到的特征点的---可以用来计算相机位姿。稀疏重建在实际应用,比如检测,避障,不能满足需求。
莫尔条纹在生活中比较常见,如两层薄薄的丝绸重叠在一起,即可以看到不规则的莫尔(morie)条纹。基本原理是将两块等间隔排列的直线簇或曲线簇图案重叠起来,以非常小的角度进行相对运动来形成莫尔条纹。因光线的透射与遮挡而产生不同的明暗带,即莫尔条纹。莫尔条纹随着光栅的左右平移而发生垂直位移,此时产生的条纹相位信息体现了待测物体表面的---信息,实景三维,再通过逆向的解调函数,实现---信息的恢复。这种方法具有精度高、实时性强的优点,但是其对光照较为敏感,抗干扰能力弱。
双目重建通常又称之为,立体匹配、双目匹配、双目立体视觉、静态匹配等。
根据所用的相机差异,比如zhen孔相机、鱼眼相机,实现略有差别。根据重建时匹配方式的不同,又可以分为全局、本全局、局部匹配。
其过程可描述如下:利用左右相机得到的两幅矫正图像,通过一幅图在另一幅图上找匹配,然后根据三角测量原理恢复出环境三维信息。在鱼眼相机的匹配中,也有不矫正图像,直接匹配的做法,这样做需要计算图像极线。
由于整个匹配的过程只需一个时刻的左右图像,所以也有人称为静态立体视觉。
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