1、視覺是人類觀察世界、認(rèn)知世界的重要功能手段。伴隨著信息技術(shù)和計算機(jī)技術(shù)的發(fā)展,為了使用計算機(jī)等設(shè)備去模擬人眼的視覺功能,讓其具有自己認(rèn)知三維的空間環(huán)境,獲取周遭的空間信息以及對應(yīng)實物的形狀、位置、姿態(tài)、運動等,并在其基礎(chǔ)上描述、存儲這些信息,深入地識別、感知三維內(nèi)容,最終自行做出正確決策的判斷。三維重建是計算機(jī)視覺的一項重要應(yīng)用,因其涉及的學(xué)科知識極其繁多,研究的問題又極富挑戰(zhàn)性,一直以來都是計算機(jī)視覺的熱點和難點之一。而圖像特征點提取

2、與匹配的結(jié)果直接影響著三維重建的精確度,也是作為多傳感器圖像融合研究中的一項關(guān)鍵技術(shù)。
　　本文利用內(nèi)、外部參數(shù)未知的兩個攝像機(jī)來獲取左右兩幅圖像,利用雙目立體視覺基本原理,通過投影幾何信息來研究三維圖像重建方法,即恢復(fù)圖像三維信息。而對于同一個三維場景,在不同的視點處拍攝的兩幅圖像間存在的內(nèi)在的投影幾何關(guān)系可以用極幾何來描述,然后將極幾何問題轉(zhuǎn)化為對基本矩陣的估計問題。
　　基本矩陣在計算機(jī)視覺中具有十分重要的作用,它是從

3、兩幅圖像進(jìn)行三維重建的基本工具。基本矩陣包含了兩幅圖像中所有的幾何信息,獨立于場景結(jié)構(gòu),并且可以僅從兩幅圖像的對應(yīng)點對中計算出來,而并不需要知道攝像機(jī)的任何信息。因此,精確地估算基本矩陣是非常重要的。本文的主要工作是對基本矩陣的估計進(jìn)行了比較深入的研究,詳細(xì)介紹了基本矩陣估計的三類方法,并對其中的一些算法進(jìn)行改進(jìn):
　　1、對本文對SUSAN和Harris兩種圖像特征點提取算法進(jìn)行了分析與性能測試,包括兩種算法的定位準(zhǔn)確性、提取速

4、度和抗噪性三個方面的性能。接下來通過對基于奇異值分解的匹配算法的分析與抗噪聲性能測試,發(fā)現(xiàn)這種算法的抗噪性比較強(qiáng),可以提高匹配的魯棒性。因此本文提出基于 Harris和奇異值分解的圖像預(yù)處理算法;
　　2、提出了一種新型的基本矩陣迭代估計算法,該方法逐步剔除不良數(shù)據(jù),而且矩陣的秩為2,點到極線的距離更小,即方差根小,平均值更接近于零。得到了在全局最優(yōu)意義下的基本矩陣迭代估計方法,但該方法也有一定的缺點,需要進(jìn)一步研究更快速的算法。