● 摘要
三维模型重建已经成为空间系统、机器人导航、建筑物重建等领域的重要系统问题，使用三维激光扫描仪和单目相机联合重建成为了新的解决方法。分析了现有点云-图像信息融合重建技术特点，研究了基于图像的三维信息提取方法，针对传感器标定的不同情况提出了较为新颖的融合点云与图像信息进行三维模型重建的技术方法。
针对目前激光、视觉传感器数据融合仅简单利用图像颜色或纹理信息的方法，本文将图像三维结构信息作为图像信息融合的重点。通过建立相机模型与激光扫描仪模型，分析了传感器间信息标定的过程与方法，进行了传感器信息融合的理论准备工作。针对基于图像的三维信息提取方法，重点研究了从图像序列中计算运动信息、三维稠密点云信息的技术方法，并借助OpenCV计算机视觉库进行了验证。
提出一种新的更全面利用两者数据的融合方案。为解决传统点云配准过程中粗配准计算困难、易受点云特征影响的问题，将初始姿态计算转移到图像中，首先将图像结构信息做为点云粗配准依据，再结合ICP方法进行点云精配准，完成多视点云的拼接。进而利用稠密重建方法从图像中获取稠密点云，在解决图像重构多义性问题的基础上实现了异源点云配准融合，获取了更为丰富的模型描述信息。在传感器间已知标定信息的情况下，研究了将多视图像信息进行纹理映射获得真实感模型的技术方法。在获得模型点云信息后，使用无序点云快速三角化算法进行了点云的表面重建。
使用C++语言搭建了软件实验平台，模拟了两种信息的获取过程以及模型重建过程，验证了本文提出的技术方法。实验结果表明，本文提出的融合重建方法能够利用多视点图像、点云信息获得高精度点云拼接结果，并重建出较为准确的目标三维模型，且重建过程不需人工干预，体现了较好的适应性。