● 摘要
Internet上有着极其丰富的数字图像资源等待开发利用，使照片的组织、检索与浏览变得日益重要。2D范畴的照片浏览技术已经无法满足人们的各种需求，基于几何信息的3D浏览技术成为新的研究热点。本文以国家自然科学基金重点资助项目“虚拟奥运博物馆关键技术研究（60533070）”为背景，以散乱照片集的空间组织和三维浏览为研究目标，重点研究了基于多幅图像的三维重构方法，提出了一种基于散乱照片的准密三维重构方法，并应用此方法设计实现了照片集三维浏览原型系统。本论文主要研究工作如下：(1) 研究并实现了一种基于序列图像的三维重构方法。进行图像SIFT特征提取和匹配，使用RANSAC算法估计两视图基础矩阵，建立Kruppa方程组进行相机自标定，采用SfM方法同时恢复相机运动和场景几何，求得相机姿态和稀疏的三维特征点。(2) 提出了一种基于散乱照片的准密三维重构方法。该方法综合应用了稀疏和准密2种重构方法，分别以不同的重构目标为中心，并实施量化选择策略，可有效减少累积误差和退化配置的恶劣影响。在稀疏匹配中，实施双向搜索匹配策略，并引入视差域对应约束，可有效提高假设对应的正确率。在对极关系求解中，仅利用数字照片EXIF数据进行相机标定，符合多样化的输入需求，且可以在RANSAC估计之前消除相机内参作用，得到标准化的假设对应坐标，从而可直接求解本质矩阵。在相机运动估计中，引入可容错性正向深度约束，能够有效识别运动过小的匹配图像对。(3) 设计并实现了一个照片集三维浏览原型系统Photo3DExplorer。该系统应用以上方法恢复相机姿态以及该场景的高密度点云模型，实现照片的空间组织；通过相机运动和视图插值，实现照片集的“漫游”浏览。