基于matlab的单目相机的三维重建项目源码

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提出一种基于光流反馈的单目视觉三维(3D)重建方法，实现对场景快速、准确的3D 立体化建模。由帧间光流场建立更为稳健的同名像点匹配关系，同时运用五点算法估计摄像机的相对位姿，以构建稀疏点云和初始网格。从运动视觉分析的角度寻求多视重构的求解方法，将重建模型反馈至重建过程，用各视图像的偏差驱动模型变形。将粗略、不准确的原始网格曲面经过致密的非刚性变形，调整至精确的曲面。在统一计算设备架构下，利用图形处理器对光流算法进行并行加速，显著提高了重构算法运行的实时性。室内真实场景下的重建结果证明了所提算法的可行性与准确性。

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利用点特征求解单目相对位姿是现在普遍采用的方法,但在纹理不明显、角点少的场景下,仅依靠点特征难以得到理想的结果。鉴于此,结合惯性测量单元的测量数据和平面场景存在的单应性约束,提出了基于点线特征结合的单目相对位姿估计算法。先利用惯性测量单元提供的旋转角信息将2帧连续图像校正为正下视图像;再对图像中的点线特征进行检测和匹配;最后根据点线特征的单应性约束求解正下视图像之间的相对位姿,进而转化获得原始图像之间的相对位姿。仿真实验和实物实验结果证明,所提算法能够有效地求解单目相对位姿。

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在需要对三维环境感知的领域中，如机器人避障、自动驾驶、增强现实等，二维的图像信息很难满足需求，深度估计技术可以很好的提供场景的深度信息。

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