题目：基于图像的三维场景重建技术研究与实现

基于图像的三维场景重建是根据若干幅图像来恢复物体和场景的三维模型的技术。该方法是一个交叉领域，涉及到计算机图像处理、计算机图形学、计算机视觉以及模式识别等诸多学科。目前，基于图像的三维重建技术已经成为一个研究热点，具有广泛的应用前景。本论文是仅根据同一架摄像机对同一场景获得的两幅图像信息，研究三维场景的重建技术。其中相机的标定、图像特征点的提取以及特征点的立体匹配是研究的核心。本文以双目立体视觉理论为基础，在不考虑相机的畸变情况下，采用人工对已知参考物选取标定点实现相机标定的直接线性标定方法，恢复出相机的内参数。应用Harris算法提取图像特征点，并实现了动态阈值方法改进Harris算法。实践证明，此改进大大提高了不同复杂度图像特征点提取的正确性和准确性。在正确获取图像特征点的基础上，本文进行了基于灰度相关性的初始匹配，并应用松弛法消除错误匹配，得到一个较好的特征点对匹配集合；并使用最小平方中值法精确估计出基础矩阵。在此基础上，运用运动结构方法SFM(Structure from Motion),计算出摄像机的外部参数，最终实现场景的三维重建。进而，论文利用VTK(Visual Toolkits)对二维图像实现三角剖分，生成二维的纹理，在OpenGL中利用纹理映射实现了场景的三维显示。通过以上各种算法，并利用计算机程序完成了基于两幅图像的三维重建，实现了一整套由摄像机标定到图像特征点自动提取匹配、到最终三维重建的算法，获得了基本令人满意的结果。