基于双目RGB图像和图像深度信息的三维室内场景建模matlab仿真

简介: 基于双目RGB图像和图像深度信息的三维室内场景建模matlab仿真

1.算法运行效果图预览
6614cffa41cb314bc0db7720052aeb06_82780907_202402212234590369127936_Expires=1708526699&Signature=66KXz8ioDLD4kYRmTbmWVkhFlJ8%3D&domain=8.jpeg
e2361c653a62ab1e3443ce00afb6eb4d_82780907_202402212234590399588076_Expires=1708526699&Signature=US9fVIpom3Qcmizstc5okbywPfQ%3D&domain=8.jpeg

2.算法运行软件版本
matlab2022a

3.算法理论概述
三维室内场景建模在计算机视觉、机器人导航、虚拟现实等领域有广泛应用。传统的建模方法通常基于激光扫描仪或深度相机,但这些设备价格昂贵且不易普及。基于双目RGB图像和图像深度信息的建模方法则具有成本低、易于推广的优点。

3.1 双目视觉原理
双目视觉是模拟人类双眼观察物体的方式,通过两个不同视角的图像获取物体的三维信息。其核心原理是视差(Disparity)计算。

    假设左右两个相机的焦距为f,基线距(两相机中心距离)为B,物体在左图像和右图像中的像素坐标分别为(xl,yl)(x_l, y_l)(xl,yl)和(xr,yr)(x_r, y_r)(xr,yr),则物体的深度Z可计算为:

Z=fBxl−xrZ = \frac{fB}{x_l - x_r}Z=xl−xrfB

此公式是基于理想情况下的双目视觉模型,实际应用中还需要考虑相机校正、图像匹配等问题。

3.2 深度信息获取
除了双目视觉,还可以通过其他方法获取图像的深度信息,如结构光法、飞行时间法等。这些方法各有优缺点,适用于不同场景。

    通过双目视觉或其他方法获取深度信息后,可以将二维图像中的每个像素点映射到三维空间中,形成三维点云。点云的生成涉及相机内参和外参的标定。

    假设相机内参矩阵为K,外参矩阵为[R∣T][R|T][R∣T],对于图像中的一点p=(u,v,1)Tp = (u, v, 1)^Tp=(u,v,1)T,其对应的三维空间点P=(X,Y,Z)TP = (X, Y, Z)^TP=(X,Y,Z)T满足:

p=K[R∣T]Pp = K[R|T]Pp=K[R∣T]P

通过解这个方程,可以得到点P的三维坐标。遍历图像中的所有像素,即可生成三维点云。

3.3 表面重建
生成三维点云后,需要进行表面重建以得到完整的三维模型。常用的表面重建方法有Delaunay三角剖分、Poisson表面重建等。这些方法旨在根据点云的空间分布,构建出光滑的表面模型。

4.部分核心程序

% 左RGB图像和对应的深度图像  
Image_L  = imread('images\Image_L.png');% 读取左RGB图像 
Dep_L    = imread('images\Dep_L.png');% 读取左深度图像  
% 右RGB图像和对应的深度图像  
Image_R  = imread('images\Image_R.png');% 读取右RGB图像 
Dep_R    = imread('images\Dep_R.png');% 读取右深度图像

figure();
subplot(221);
imshow(Image_L );
title('双目左图')

subplot(222);
imshow(Dep_L,[0.8,3.0]);
title('双目左图深度信息')

subplot(223);
imshow(Image_R); 
title('双目右图')
subplot(224);
imshow(Dep_R,[0.8,3.0]); 
title('双目右图深度信息')


%将深度图像中的所有2D点反投影到3D空间中(针对左相机)  
%左相机的2D点:
Dep_Lmap = func_2D_2_3D(Dep_L,Cdx,Cdy,Fdx,Fdy);

%将深度图像中的所有2D点反投影到3D空间中(针对右相机)  
%右相机的2D点:  
Dep_Rmap = func_2D_2_3D(Dep_R,Cdx,Cdy,Fdx,Fdy);


%将所有变换后的3D点投影到RGB图像上(针对左相机)  
% 左相机投影: 
[Image_Lp1,Image_Lp2] = func_3D_POINT(Image_L,Dep_L,Dep_Lmap,mat_rot,mat_tra,FLx_cam,FLy_cam,CLx_cam,CLy_cam);
% 右相机投影: 
[Image_Rp1,Image_Rp2] = func_3D_POINT(Image_R,Dep_R,Dep_Rmap,mat_rot,mat_tra,FRx_cam,FRy_cam,CRx_cam,CRy_cam);



%将左相机的3D坐标转换为右相机的3D坐标系统  


len = length(Image_Lp1);
pc_RGB_left_right = zeros(len, 3);
for i=1:len
    pc_RGB_left_right(i, :) = (I_R *  Image_Lp1(i, :)' + I_tras')';
end
%将左右两个相机的点云合并并显示最终重建的图像  
figure
subplot(121);
pcshow([pc_RGB_left_right; Image_Rp1], [Image_Lp2; Image_Rp2]); 
title('三维重建')
view([150,-120]);
subplot(122);
pcshow([pc_RGB_left_right; Image_Rp1], [Image_Lp2; Image_Rp2]/128); 
title('三维重建')
view([150,-120]);
相关文章
|
1月前
|
算法 数据安全/隐私保护
室内障碍物射线追踪算法matlab模拟仿真
### 简介 本项目展示了室内障碍物射线追踪算法在无线通信中的应用。通过Matlab 2022a实现,包含完整程序运行效果(无水印),支持增加发射点和室内墙壁设置。核心代码配有详细中文注释及操作视频。该算法基于几何光学原理,模拟信号在复杂室内环境中的传播路径与强度,涵盖场景建模、射线发射、传播及接收点场强计算等步骤,为无线网络规划提供重要依据。
|
2月前
|
算法 图形学
三维球体空间中光线反射模拟与三维点云提取matlab仿真
本项目使用MATLAB2022A模拟三维椭球体内光线反射并提取三维点云。通过设置椭球模型作为墙壁,根据几何光学原理计算光线在曲面上的反射路径,记录每次反射点坐标,生成三维点云图。核心代码实现多次反射的循环计算与绘图,并展示反射点的位置变化及其平滑处理结果。最终,通过光线追踪技术模拟真实场景中的光线行为,生成精确的三维点云数据,适用于计算机图形学和光学仿真领域。
130 27
|
1月前
|
算法
基于龙格库塔算法的锅炉单相受热管建模与matlab数值仿真
本设计基于龙格库塔算法对锅炉单相受热管进行建模与MATLAB数值仿真,简化为喷水减温器和末级过热器组合,考虑均匀传热及静态烟气处理。使用MATLAB2022A版本运行,展示自编与内置四阶龙格库塔法的精度对比及误差分析。模型涉及热传递和流体动力学原理,适用于优化锅炉效率。
空心电抗器的matlab建模与性能仿真分析
空心电抗器是一种无铁芯的电感元件,通过多层并联导线绕制而成。其主要作用是限制电流、滤波、吸收谐波和提高功率因数。电抗器的损耗包括涡流损耗、电阻损耗和环流损耗。涡流损耗由交变磁场引起,电阻损耗与电抗器半径有关,环流损耗与各层电流相关。系统仿真使用MATLAB2022a进行。
|
2月前
|
算法
基于GA遗传算法的PID控制器参数优化matlab建模与仿真
本项目基于遗传算法(GA)优化PID控制器参数,通过空间状态方程构建控制对象,自定义GA的选择、交叉、变异过程,以提高PID控制性能。与使用通用GA工具箱相比,此方法更灵活、针对性强。MATLAB2022A环境下测试,展示了GA优化前后PID控制效果的显著差异。核心代码实现了遗传算法的迭代优化过程,最终通过适应度函数评估并选择了最优PID参数,显著提升了系统响应速度和稳定性。
264 15
|
3月前
|
算法
基于HASM模型的高精度建模matlab仿真
本课题使用HASM进行高精度建模,介绍HASM模型及其简化实现方法。HASM模型基于层次化与自适应统计思想,通过多层结构捕捉不同尺度特征,自适应调整参数,适用于大规模、高维度数据的分析与预测。MATLAB2022A版本运行测试,展示运行结果。
|
4月前
|
存储 数据可视化 数据挖掘
使用Matlab绘制简单的二维与三维图形
【10月更文挑战第3天】本文详细介绍了如何在 Matlab 中绘制简单的二维和三维图形,包括曲线图、柱状图、散点图、网格图、表面图、等高线图、多边形填充图、切片图及矢量场等。文章提供了丰富的代码示例,如使用 `plot`、`bar`、`scatter`、`plot3`、`mesh`、`surf`、`contour` 等函数绘制不同类型图形的方法,并介绍了 `rotate3d`、`comet3` 和 `movie` 等工具实现图形的交互和动画效果。通过这些示例,读者可以轻松掌握 Matlab 的绘图技巧,并应用于数据可视化和分析中。
181 6
|
6月前
|
数据采集 存储 移动开发
【2023五一杯数学建模】 B题 快递需求分析问题 建模方案及MATLAB实现代码
本文介绍了2023年五一杯数学建模竞赛B题的解题方法,详细阐述了如何通过数学建模和MATLAB编程来分析快递需求、预测运输数量、优化运输成本,并估计固定和非固定需求,提供了完整的建模方案和代码实现。
138 0
【2023五一杯数学建模】 B题 快递需求分析问题 建模方案及MATLAB实现代码
|
6月前
|
算法
基于matlab的风力发电系统建模与详细性能仿真分析
本研究介绍风力发电原理与系统模型,使用MATLAB 2022a进行性能仿真。风力通过风轮转化为电能,涉及贝努利定理及叶素理论。仿真展示了风速与输出功率间的关系,包括风电利用系数、切入切出控制与MPPT控制效果。当风速超过25m/s时,系统自动停机保护设备。MPPT算法确保了在变化风速下获得最大功率。
|
6月前
|
安全
【2023高教社杯】D题 圈养湖羊的空间利用率 问题分析、数学模型及MATLAB代码
本文介绍了2023年高教社杯数学建模竞赛D题的圈养湖羊空间利用率问题,包括问题分析、数学模型建立和MATLAB代码实现,旨在优化养殖场的生产计划和空间利用效率。
272 6
【2023高教社杯】D题 圈养湖羊的空间利用率 问题分析、数学模型及MATLAB代码