从运动恢复形状(Structure From Motion)是通过序列图像获取场景深度信息的一种技术,它是计算机视觉研究领域内的前沿课题之一,具有重要的理论意义和广泛的应用前景。 本文研究的问题是:在一个静态的刚体场景中,使用一个未标定的摄像机,假定摄像机内参数在拍摄过程中不发生变化,在场景的不同位置拍摄,得到场景的序列图像;以场景的二维序列图像作为输入,通过分析、计算,恢复出场景的三维形状信息。 本论文研究了如何利用非标定图像序列重构场景三维信息的方法,对其中的若干关键技术进行了深入的分析和研究。主要研究内容如下: 1.分析、对比了几种常用的角点检测算子,实现了点特征基元的自动提取;通过把点特征基元的匹配过程和基本矩阵的估计过程结合起来,既减少了点特征基元的错误匹配,又提高了基本矩阵估计的精度; 2.利用已经得到的精确的基本矩阵对未标定图像进行校正,使校正图像的扫描线和基线平行; 3.采用基于像素点的最大似然测度方法,并利用连续性约束、唯一性约束和视差约束,通过动态规划法对校正图像沿极线对视差进行估计,得到了稠密的深度信息图; 4.集成了以上所有算法的实现,基本实现了基于点特征基元的三维信息重构仿真系统。 通过对实际图像序列进行仿真实验,证明了本文方法的有效性。