1.4 算法分析
利用本文提出的算法对标准的TsuKuba立体图像对提取视差图。标准的TsuKuba立体图像对如图2所示，相应的基于梯度的区域匹配算法、基于尺度不变特性的Harris角点特征匹配算法和本文提出的基于区域和特征匹配相结合的算法提取的视差图如图3所示。实验结果表明，本算法比基于梯度的区域匹配算法、尺度不变特性的Harris角点特征匹配算法匹配效果更好。 
本文提出的区域和特征匹配相结合算法具有以下优势：（1）较为快速，因为在区域匹配中引入视差梯度，这样可以减少匹配时不必要的搜索从而提高匹配的精度和速度；（2）得到的是较为密集的视差图，可以得到高精度的匹配结果； （3）由于基于尺度不变特征的Harris角点匹配算法的引入而具有了很好的稳定性，提升了算法的鲁棒性。综合以上特点，本文的算法成功综合了基于梯度的区域匹配算法和基于尺度不变特性的Harris角点特征匹配算法的优点。
2 基于OpenGL平台的物体三维重建
OpenGL是目前国际上通用的开放式三维图形标准。OpenGL实际上是一个开放的三维图形软件包，它独立于窗口系统和操作系统，以它为基础开发的应用程序可以十分方便地在各种平台间移植，它强大的图形库函数为图形图像的开发提供了方便。
2.1 OpenGL中深度数据的三维重建方法
由于三角形能保证3个顶点在同一平面上，本文采用Delaunay三角剖分方法将所有的数据点连成三角网格，很好地重现了原始物体表面的拓扑结构，并利用OpenGL实现三维重建，其具体步骤如下：
（1）对OpenGL进行初始化，即设置像素格式，为OpenGL提供绘制风格、颜色模式、颜色位元数和深度位元数等信息。
（2）根据基本像素建立景物的三维模型，并对模型进行数学描述。这里需要利用OpenGL的函数GL_POLYGON和glVertex3d等函数。
（3）把景物放置在三维空间的适当位置，设置三维透视视觉体以观察场景。
（4）加入光照及光照条件、材质。
（5）把景物及其颜色信息转化为可在屏幕上显示的像素信息。
2.2 三维重建结果
重建的三维模型如图4所示。实验结果表明，重建的三维物体逼真、真实感强，通过放大、缩小、平移和旋转等方式展示各个方向的三维模型，视觉效果令人满意。 
本文研究并改进了经典的区域匹配和特征匹配算法，在改进的基础上提出了区域匹配和特征匹配相结合的立体匹配算法，该算法充分发挥了两种算法的优势。利用该算法进行立体匹配，获得了高质量的视差图；然后根据三角测量原理利用获得的视差图进行深度的计算提取深度图；最后在基于MFC的OpenGL平台下进行三维重建，取得了较好的重建效果。要想进一步提高重建模型的效果，可以在立体匹配算法上进行进一步研究，以期获得更好的视差图和深度图。
参考文献
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