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中文摘要：
本项目是研究一个图像传感器（摄像头或相机）拍摄的图像序列来获取目标的三维信息的关健技术，即摄像机参数的自标定方法与三维重建方法，它在军事与民用领域蕴藏着巨大的应用价值。本项目通过研究基于图像序列的特征集提取，研究相机在观测物体时，焦距及其它内参数的变化规律，建立相机内参数变化的数学求解方法；采用遗传算法、本质矩阵、粒子群优化算法等方法实现基于单目图像序列的自标定.通过特征集选取和提取，获取特征集在各相邻帧图像之间的、更精确的匹配方法；通过对极几何的关系，建立一个线性方程组求解出投影变换，再用剪切变换消除图像的投影过程中的畸变，提出将像素看作六边形的特征点提取方法，它解决了平滑区域中匹配特征点太少，导致重建结果严重变形的困难。采用立体像对稠密匹配，由种子点进行区域传播稠密匹配，实现由稀疏点到稠密的匹配，研发出基于自标定的三维重建系统，该系统实现了基于自标定下的三维图像重建。
结论摘要：
英文主题词Arithmetic design and analysis, image sequence, self-calibration, Shape From Motion (SFM).
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