图像轮廓提取与三维重建关键技术研究的中期报告.docx

图像轮廓提取与三维重建关键技术研究的中期报告 本研究旨在探索图像轮廓提取与三维重建的关键技术，并完成中期报告。目前，已完成了图像边缘检测和轮廓提取算法的研究，以及三维重建的基本框架设计。以下是具体进展情况： 1. 图像边缘检测与轮廓提取算法研究 我们通过研究Sobel、Canny、Roberts等常用边缘检测算法，选取了Canny算法进行边缘检测，并通过多种参数组合优化提取出了更准确的轮廓线。同时，我们还研究了基于连通图的轮廓线提取算法，通过构建边界矩阵并采用深度优先搜索的方法优化轮廓线的提取效果。 2. 三维重建基本框架设计 我们基于三角化的方法设计了三维重建的基本框架，通过将图像上提取的轮廓以及相邻图像间的匹配信息转化为点云数据，将其进行三角化，得到了三维物体表面的几何结构。同时，我们还研究了基于多视图的三维重建算法，通过相机标定和多视图下的图像匹配，能够更加准确地重建三维物体。 总体来说，本研究取得了较好的进展，并得出了初步的结论，但仍存在不足之处。下一步我们将继续研究完善三维重建算法，优化轮廓提取效果，并在实际应用中进行验证。