● 摘要
近年来，随着信息技术和计算机视觉理论的发展，三维被动重构技术成为计算机视觉领域的一个重要研究方向。作为计算机视觉中三维数据被动获取的重要手段，基于图像的三维重构技术能够根据二维图像中的灰度信息重构出物体的三维形状，因其具有操作简单，成本低、效率高、适用范围广等特点而备受关注。但该技术在工程领域中的应用研究则较少，本文以此为目标，综合运用计算机视觉、图像处理、计算机辅助几何设计等理论和方法，系统地研究了基于单幅图像数据的三维重构技术的理论及实现方法。论文主要内容如下： 首先，从图像处理技术入手，研究了提高三维重构精度的图像预处理方法，给出了图像灰度化、图像灰度变换、图像改善等图像处理技术的原理与实现方法。设计了一种基于阈值分割及形态学修补技术的图像轮廓提取方法，通过阈值分割、形态学缺陷修补、链码跟踪等技术实现了具有单像素边缘的物体二维轮廓提取。 其次，以光度学理论为基础，分析了由阴影恢复形状（SFS）方法的原理。采用Phong光照模型，推导了SFS最小值算法的实现方法。针对光源方向未知的情况，以Zheng和Chellappa的方法为基础，给出了图像光照方向的估计方法。 再次，将轮廓提取技术与SFS方法相结合，通过二维轮廓与三维形状的信息融合，去除了模型中的图像背景信息，实现了物体的数字化模型的重建。针对数字化模型分辨力受图像分辨率限制问题，提出了一种基于B样条插值技术的模型重构方法，通过数据重采样使数字化模型的数据分布满足拓扑矩形的排列要求，采用非有理B样条和NURBS方法分别实现了自由曲面类和回转类模型的重构，有效地改善了模型分辨力。 最后，在上述理论研究的基础上，基于Windows操作平台，以Visual C++ 6.0和Open GL为开发工具，设计并开发了一个基于单幅图像数据的三维重构原型系统。利用该系统，通过实例分析了基于单幅图像的曲面重构方法在数控加工、自然景物模拟、文物及艺术品复原等领域中的应用效果，初步验证了论文的研究方法及算法的实用性、有效性和正确性。