中北大学信息与通信工程学院, 山西 太原 030051
对于表面光滑且纹理单一的物体, 因其具有纹理信息不足的特征, 故利用传统的重建算法无法准确恢复其形状特征, 并且会出现大面积数据空洞的现象, 而利用偏振信息对目标物进行重建时, 则会很好地解决上述的情况。但由于入射面方位角存在模糊性, 导致无法获取有效的深度信息, 提出用双目估计参数去除歧义角从而三维重建。利用Stokes参数来表示两个视角下目标表面反射光的偏振态信息, 由于两个视图的对应点是独立的, 即每个方位角都会存在不可避免的歧义性, 这种方位模糊导致有两种可能的法向量, 故从两幅具有偏振信息的图像中估计相对位姿, 在求解相对位姿时, 相对旋转与平移是必不可少的, 问题即可以转换为最小二乘求优问题。通过求得最优解来估计出旋转矩阵从而消除方位角的歧义问题, 实验结果表明, 该消除歧义后深度图的图像分辨率更高, 重建后形状信息准确, 目标物纹理还原性高, 易于工程实现。
三维重建 低纹理物体 偏振 双目视觉 图像处理 3D reconstruction low-textured objects polarization binocular vision image processing
1 Beijing Key Laboratory of Spatial Information Integration and 3S Application, Peking University, Beijing 0087, China
2 Institute of Remote Sensing and Geographic Information System, School of Earth and Space Science, Peking University, Beijing 100871, China
3 National Engineering Laboratory for Video Technology, Peking University, Beijing 100871, China
对于表面光滑、低纹理的目标，传统基于多视几何重建的算法难以获得理想的结果，利用偏振信息来重建这类物体是便捷有效的方法之一.然而单纯利用偏振信息进行三维重建存在歧义性等问题，难以获得理想的结果.以粗糙深度图作为先验信息可解决歧义性问题.先对偏振相机与深度相机标定并配准图像，由粗糙深度图获得的法向量辅助纠正偏振方位角歧义，再利用纠正的法向量与粗糙深度图积分融合，从而获得较高精度的物体三维表面.
三维重建 低纹理物体 偏振 图像融合 3D reconstruction low-texture object polarization image fusion
