1、計算機視覺的基本問題是利用2D投影圖像來重構(gòu)3D物體的可視部分,其研究成果可直接應用于機器人、醫(yī)學、精密工業(yè)測量、遙感、虛擬現(xiàn)實等眾多領域,無論在軍事及民用領域都具有很好的發(fā)展前景及應用價值。但視覺問題是一個逆問題,那些成像系統(tǒng)不能獲取的某些信息僅靠后處理是不可能恢復的。因此若要物體模型能被更準確的重構(gòu)和更利于模式識別,就必須從圖像恢復算法的性能上來設計圖像的獲取方式,從圖像中提取更多更有用的信息。
　　在對三維重構(gòu)技術的研究和應

2、用中,人們發(fā)現(xiàn)通過改變攝像機內(nèi)部成像幾何獲得的散焦圖像不但包含景物的亮度(灰度)信息,而且還包含了場景幾何信息。由散焦求深度正是利用圖像中的散焦信息來重構(gòu)場景的空間結(jié)構(gòu),該方法不需要特征點的選取與匹配,避開了計算復雜、計算量大等缺陷。
　　本文著重研究如何利用散焦圖像來重構(gòu)物體3D結(jié)構(gòu)的問題。在綜合分析國內(nèi)外散焦求深度技術的基礎上,提出了改進或推廣應用了前人算法,取得了較好的效果。論文的主要工作內(nèi)容及對前人工作的具體改進點如下:<

3、br>　　1)提出了一種新的用于散焦求深度的攝像機內(nèi)參數(shù)標定算法。該算法依靠改變攝像機鏡頭光圈指數(shù)獲取同一場景的兩幅散焦程度不同的圖像,提取兩幅圖像間模糊程度差異信息,結(jié)合分析透鏡成像幾何標定出攝像機的相應內(nèi)參數(shù)。此算法解除了2006年由Soon-Yong Park所提出的標定方法中必須有一幅聚焦圖像的限制,另外也無需對圖像進行復雜的放大率標準化處理。模擬實驗與真實實驗都驗證了算法的有效性。
　　2)利用自適應處理窗口算法對散焦求