立体视觉重建技术解析(中)

该环节的主要操作包括噪声去除、图像增强、畸变校正：通过高斯滤波、中值滤波等算法剔除图像中的传感器噪声与环境干扰噪声；通过直方图均衡化、对比度拉伸等技术增强图像纹理对比度，尤其针对光照不均的场景，需采用自适应光照校正算法平衡不同视角图像的亮度差异；畸变校正是关键步骤，通过相机内参标定结果，利用畸变模型（如Brown-Conrady模型）修正镜头径向畸变与切向畸变，将畸变图像还原为理想的针孔成像图像，避免畸变导致的同名点匹配误差。第三个环节是特征提取与同名点匹配，这是立体视觉重建的核心执行环节，直接决定视差计算的准确性。特征提取的目标是从预处理后的图像中提取具有唯一性、稳定性与可区分性的特征点（如角点、边缘、纹理特征），常用算法包括SIFT（尺度不变特征变换）、ORB（具有旋转不变性和尺度不变性的特征算法）、SURF（加速稳健特征）等，其中ORB算法因速度快、对光照变化适应性强，被广泛应用于实时重建场景；对于纹理稀疏或无纹理的目标（如光滑金属件、白色塑料件），需采用基于边缘、轮廓或人工标记点的特征提取方式。同名点匹配则是在不同视角图像中寻找对应同一空间点的特征点，首先通过特征描述子的相似性（如欧氏距离、汉明距离）进行初步匹配，再通过几何约束剔除误匹配点——最常用的是极线约束，基于相机外参标定结果，确定某一特征点在另一幅图像中的可能匹配区域（极线），仅在极线附近搜索匹配点，大幅提升匹配效率与精度；此外，还可结合单应性约束、RANSAC算法（随机抽样一致性算法）进一步剔除异常匹配点，确保匹配结果的可靠性。第四个环节是视差计算与深度恢复，核心是将匹配后的同名点转化为视差图，再通过视差与深度的映射关系求解三维坐标。视差计算算法可分为稀疏视差计算与稠密视差计算：稀疏视差计算仅针对匹配成功的特征点计算视差，适用于对重建速度要求高、无需完整表面信息的场景（如目标定位）；稠密视差计算则针对图像中的每个像素计算视差，生成完整的稠密视差图，适用于需要高精度完整三维模型的场景（如文物重建、工业检测）。常用的稠密视差计算算法包括块匹配算法（BM）、半全局匹配算法（SGM）、基于深度学习的视差估计算法等，其中SGM算法通过融合多个方向的路径代价，在速度与精度之间取得较好平衡，是工业级重建场景的主流选择；基于深度学习的算法（如PSMNet、GCNet）则通过神经网络自动学习图像特征与视差映射关系，在复杂光照、遮挡场景下的匹配鲁棒性更强，视差图精度更高。得到视差图后，结合相机内参（焦距）与基线距离，通过视差-深度映射公式（深度Z = 焦距f × 基线B / 视差d）即可求解每个像素对应的三维深度信息，生成稀疏或稠密的三维点云。第五个环节是点云优化与三维建模，核心是提升三维数据质量，生成完整、精准的三维模型。初步生成的点云通常存在噪声、冗余点、缺失区域等问题，需通过点云滤波算法（如统计滤波、半径滤波、双边滤波）剔除噪声点与孤立点，通过点云简化算法（如体素栅格下采样）减少冗余点，提升后续处理效率；对于多视角重建形成的多片点云，需通过点云配准技术（如ICP算法、NDT算法）将不同视角的点云统一到同一世界坐标系，实现点云拼接；针对点云缺失区域，可通过插值、曲面拟合或多视角融合的方式进行补充。