MATLAB双目视觉三维重建系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现基于点对匹配的双目三维重建算法，支持自动计算相机投影矩阵和基础矩阵，通过验证匹配点对准确恢复射影空间下的三维坐标。适用于计算机视觉研究和三维场景重建应用。

详 情 说 明

基于点对匹配的双目视觉三维重建系统

项目介绍

本项目实现了一个基于双目视觉的三维重建算法系统。通过输入左右相机拍摄图像对应的匹配点对矩阵，系统能够自动计算相机投影矩阵和基础矩阵，进而恢复场景在射影空间下的三维坐标。本系统包含匹配点对验证、相机投影矩阵计算和三角测量等核心模块，最终输出三维点在射影空间中的齐次坐标。

功能特性

• 匹配点对验证：对输入的匹配点对进行筛选和验证，确保数据可靠性
• 基础矩阵计算：准确计算左右视图之间的基础矩阵F
• 投影矩阵恢复：从基础矩阵推导左右相机的投影矩阵
• 三角测量：通过投影矩阵计算三维空间点的齐次坐标
• 误差评估：对重建结果进行精度评估和可视化

使用方法

1. 准备输入数据：Matlab格式的双目图像匹配点对矩阵（Mx4矩阵，每行为左图像点坐标[ul vl]和右图像点坐标[ur vr]）
2. 运行主程序main.m
3. 查看输出结果：

- 三维点坐标矩阵（Nx4的齐次坐标矩阵，每行[X,Y,Z,W]为射影空间下的三维点） - 基础矩阵F（3x3矩阵） - 左右相机的投影矩阵（3x4矩阵）

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 图像处理工具箱
• 优化工具箱（可选，用于提高计算精度）

文件说明

主程序封装了完整的双目三维重建流程，包括数据预处理、基础矩阵估计、相机投影矩阵计算、三维点三角测量以及结果验证等核心功能模块。程序首先对输入匹配点进行归一化处理以提高数值稳定性，随后通过RANSAC方法鲁棒估计基础矩阵，接着分解出相机投影矩阵，最后利用线性三角测量法恢复三维坐标，并对重建精度进行评估和可视化展示。