论文摘要：基于DAISY描述子的改进多视重建方法

    多视图三维重建是指利用在不同位置拍摄的某场景多视点图像序列恢复场景三维信息。基于面片的三维重建方法（Patch based multi-view stereopesis , PMVS）是目前表现最好的开源多视图三维重建方法之一。但是，PMVS算法中引入的归一化互相关光照差异度函数匹配准则是基于灰度匹配的算法，对图像中由于遮挡和光照变化造成的颜色和投影失真等比较敏感。针对PMVS方法在遮挡和边缘区域存在的重建面片数量稀疏或者面片位置、法向错误等问题，本文研究了基于DAISY描述子的改进多视重建方法。论文主要工作如下：

    （1）提出了一种基于DAISY描述子构造光照差异度函数的方法，用于评价空间面片中心投影到图像平面上的匹配点对间光照一致性。利用投影特征点的主方向和基于梯度信息的DAISY描述子来构造归一化仿射不变描述子，该描述子对旋转、平移、光照变化等不敏感，适用于匹配点对间的相似性度量或者光照一致性度量。针对场景中可能出现的反射或者障碍物，对光照差异度函数进行阈值约束和松弛化处理去除误匹配，提高匹配性能。

    （2）提出了一种基于DAISY描述子的空间面片生成与优化算法。在初始面片生成阶段，首先，利用视线夹角约束和基线约束获取参考图像对应的邻域图像索引编号，粗略地缩小投影匹配点的查找范围；然后，利用极线几何约束筛选匹配点，生成初始候选面片。在候选种子面片优化阶段，在视线方向上利用共轭梯度法迭代优化采样面片的位置和方向，通过最小化基于DAISY描述子的光照差异度函数来获取当前可靠面片。最后利用空间邻域信息与可见性约束条件对初始稀疏面片做稠密化和规范化处理，使得重建后的空间面片尽可能覆盖整个可见三维场景表面。在实验部分中，从可视性评价和定量评价两个方面，多角度地分析了改进算法的三维重建效果。多视图场景三维重建结果显示，改进方法提升了遮挡区域和边缘区域面片重建效果。

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