2025年3D視覺技術專項測試考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、單項選擇題（每題2分，共20分。下列每小題備選答案中，只有一個是符合題意的，請將正確選項的代表字母填在題后的括號內(nèi)。)1.在理想針孔相機模型中，圖像上某點坐標(u,v)與對應世界坐標點X=(x,y,z,1)T之間的投影關系由下列哪個矩陣決定？A.相機內(nèi)參矩陣[R|t]B.相機外參矩陣KC.相機投影矩陣P=K[R|t]D.相機基本矩陣F2.立體視覺三維重建過程中，為了從左右圖像中獲取同名點，通常需要滿足哪個幾何約束條件？A.光線直線傳播B.共線約束C.相機正交D.視角相等的約束3.下列哪種3D視覺技術主要利用主動式掃描儀發(fā)射激光并測量激光回波時間來獲取深度信息？A.雙目立體視覺B.結(jié)構光三維成像C.激光掃描D.磁力定位4.在點云處理中，對點云數(shù)據(jù)進行去噪操作的主要目的是？A.提高點云的分辨率B.減少點云中無關的噪聲點，保留關鍵特征C.增加點云中點的數(shù)量D.平滑點云表面5.點云配準的目標是將來自不同視角或不同時間的兩批點云數(shù)據(jù)進行對齊，使得它們在空間上重合。下列哪個算法通常用于點云的粗配準？A.最近鄰搜索(NearestNeighbor)B.ICP(IterativeClosestPoint)C.RANSAC(RandomSampleConsensus)D.Poisson表面重建6.在結(jié)構光三維成像系統(tǒng)中，常見的光源形式不包括？A.紅外線激光B.白色光源C.相機快門D.藍色LED7.SLAM（即時定位與地圖構建）系統(tǒng)需要解決的核心問題之一是？A.圖像的壓縮編碼B.點云的顏色空間轉(zhuǎn)換C.估計相機位姿和構建環(huán)境地圖D.圖像的邊緣檢測8.下列哪種濾波算法適用于去除點云數(shù)據(jù)中的離群點？A.高斯濾波B.中值濾波C.超平滑濾波(Supersmooth)D.BallPivoting算法9.在三維重建中，表面重建的目標是從離散的點云數(shù)據(jù)中恢復出連續(xù)的表面模型。下列哪種方法屬于基于體素的方法？A.PLY格式存儲B.BallPivoting算法C.Dijkstra算法（用于點云分割）D.MarchingCubes算法10.將二維圖像信息轉(zhuǎn)換為三維場景表示的技術統(tǒng)稱為？A.計算機圖形學B.計算機視覺C.三維重建D.人機交互二、填空題（每題2分，共20分。請將答案填寫在橫線上。)1.相機內(nèi)參矩陣K是一個3x3的矩陣，它包含了相機的焦距(fx,fy)和主點(cx,cy)信息。2.立體視覺中，左圖像點Li和右圖像點Rj構成一對同名點，它們必須滿足共線約束。3.結(jié)構光三維成像通常通過投射已知相位或圖案的光柵到物體表面，然后從相機端捕捉變形的光柵圖案，通過解算圖案的變形來獲取深度信息。4.點云數(shù)據(jù)常用的存儲格式有PLY和OBJ。5.在ICP算法中，核心步驟是通過最近鄰搜索找到匹配的點對，然后估計一個變換矩陣來最小化點云之間的距離。6.SLAM系統(tǒng)通常需要解決噪聲、數(shù)據(jù)缺失(OutlierRejection)和累積誤差等問題。7.點云濾波算法的目標是抑制噪聲，常用的方法包括統(tǒng)計濾波（如高斯濾波、中值濾波）和幾何濾波（如體素網(wǎng)格濾波）。8.深度估計旨在從二維圖像中恢復場景中每個像素對應的深度值或距離。9.幾何攝像機模型主要描述了投影過程，即三維世界點如何投影到二維圖像平面。10.三維視覺技術在自動駕駛、增強現(xiàn)實(AR)、機器人導航等領域有著廣泛的應用。三、簡答題（每題5分，共20分。請簡要回答下列問題。)1.簡述立體視覺三維重建的基本原理和主要步驟。2.與結(jié)構光三維成像相比，激光掃描三維成像的主要優(yōu)缺點是什么？3.簡述SLAM系統(tǒng)需要解決的核心問題（至少列舉三個）。4.什么是點云配準？簡述點云配準的主要目標。四、計算題（每題10分，共20分。請按題目要求進行計算。)1.假設一個針孔相機的內(nèi)參矩陣K=[[500,0,320],[0,500,240],[0,0,1]]，外參矩陣[R|t]中旋轉(zhuǎn)矩陣R和平移向量t分別為：R=[[1,0,0],[0,0,-1],[0,1,0]]t=[[1],[2],[3]]世界坐標系中有一點P=(0,0,10,1)T，請計算該點在圖像坐標系中的投影坐標(u,v)。2.假設通過立體視覺獲取到一對同名點Li=(100,150,1)T和Rj=(110,160,1)T，相機內(nèi)參矩陣K=[[500,0,320],[0,500,240],[0,0,1]]。請計算該兩點對應的視差d(定義為基礎點B的x坐標差)。五、論述題（10分。請就以下問題展開論述。)結(jié)合你所學的知識，分析當前3D視覺技術在應用中面臨的主要挑戰(zhàn)，并提出可能的應對思路或研究方向。試卷答案一、單項選擇題1.C解析：理想針孔相機模型中，將世界坐標點投影到圖像平面需要相機內(nèi)參矩陣K和外參矩陣[R|t]的組合，即投影矩陣P=K[R|t]。2.B解析：立體視覺通過匹配左右圖像中的同名點來恢復三維信息，同名點必須滿足共線約束，即它們分別與對應的光線位于同一平面。3.C解析：激光掃描儀通過發(fā)射激光束并測量激光從發(fā)射到返回接收器的時間來計算距離，從而獲取深度信息。4.B解析：點云去噪的主要目的是識別并移除點云數(shù)據(jù)中的噪聲點或離群點，保留表示物體輪廓和特征的點。5.C解析：RANSAC算法通過隨機采樣和模型擬合，能夠有效剔除離群點，常用于初始化或粗配準階段，為后續(xù)精配準提供良好起始位姿。6.C解析：相機快門是控制光線進入相機的部件，與光源形式無關。結(jié)構光系統(tǒng)需要特定模式的光源（如激光、條紋光）。7.C解析：SLAM的核心目標是讓無人系統(tǒng)（如機器人或無人機）在未知環(huán)境中實時地估計自身位姿并構建環(huán)境地圖。8.B解析：中值濾波通過將每個點的值替換為其鄰域內(nèi)的中值來去除噪聲，對離群點具有較好的魯棒性。9.D解析：MarchingCubes算法通過遍歷三維空間中的體素，根據(jù)體素內(nèi)點的值決定其表面如何被分割，是典型的基于體素的方法。10.C解析：三維重建是指從二維或多維數(shù)據(jù)中恢復三維結(jié)構或場景表示的技術，是3D視覺技術的一個重要分支。二、填空題1.相機內(nèi)參矩陣解析：K矩陣包含焦距和主點等描述相機自身成像特性的參數(shù)。2.共線約束解析：這是立體視覺中進行視差計算和三維重建的基礎幾何原理。3.已知相位或圖案解析：結(jié)構光依賴于投射到物體上的特定模式（條紋、網(wǎng)格等）的光學圖案。4.OBJ解析：OBJ是另一種常見的存儲點云和網(wǎng)格模型的文件格式。5.最近鄰搜索解析：ICP算法的核心在于通過匹配點云上的點來估計變換，最近鄰搜索是常用的匹配策略。6.數(shù)據(jù)缺失(OutlierRejection)解析：SLAM系統(tǒng)需要處理傳感器噪聲、環(huán)境遮擋導致的數(shù)據(jù)缺失，以及識別并剔除錯誤的匹配點（離群點）。7.二維圖像解析：深度估計的輸入是二維圖像，輸出是圖像中每個像素對應的深度信息。8.投影解析：幾何攝像機模型主要描述的是從三維世界到二維圖像的投影關系。9.自動駕駛、增強現(xiàn)實(AR)、機器人導航解析：這些是3D視覺技術目前應用最廣泛、最具潛力的領域之一。三、簡答題1.立體視覺三維重建的基本原理是利用雙眼（或多個相機）從不同視角觀察同一場景，根據(jù)視差（相同物點在不同視角圖像中的相對位移）與距離的已知關系，計算出場景點的三維坐標。主要步驟包括：①獲取左右（或多視角）圖像對；②在左右圖像中進行特征點提取與匹配，得到同名點對；③利用同名點的坐標和相機內(nèi)參/外參，根據(jù)立體視覺幾何原理（如雙目模型）解算出同名點的三維世界坐標。2.優(yōu)點：激光掃描通常具有很高的測量精度和分辨率，掃描范圍可控，數(shù)據(jù)密度高，受環(huán)境光照影響較小，可直接獲取精確的深度信息。缺點：設備通常較昂貴，是主動式掃描，需要發(fā)射激光，可能受透明或反光表面影響，掃描范圍有限，可能存在掃描盲區(qū)。3.SLAM系統(tǒng)需要解決的核心問題包括：①狀態(tài)估計：精確估計相機位姿（位置和方向）以及環(huán)境特征點的三維坐標，同時需要處理傳感器噪聲和測量不確定性；②數(shù)據(jù)關聯(lián)/匹配：在連續(xù)的幀之間正確匹配特征點或觀測值，以建立相機運動和環(huán)境之間的聯(lián)系，需要有效剔除離群點；③地圖構建：實時地、增量地構建環(huán)境地圖，地圖表示形式可以是點云、網(wǎng)格或語義地圖等；④閉環(huán)檢測：識別相機是否回到了之前訪問過的位置，以便進行地圖優(yōu)化和糾正累積誤差。4.點云配準是指將兩批來自不同視角或不同時間的點云數(shù)據(jù)進行空間對齊，使它們在空間上盡量重合的過程。主要目標是：①空間對齊：找到一個最優(yōu)的幾何變換（平移、旋轉(zhuǎn)、縮放等），使得一個點云經(jīng)過該變換后，盡可能貼近另一個點云；②一致性最大化：通過最小化配準后的點云之間的距離度量（如均方誤差），確保對齊結(jié)果的準確性和一致性；③場景理解：通過配準融合多視角信息，獲得更完整、更精確的場景表示。四、計算題1.計算過程：1.1.計算世界點P相對于相機坐標系的原點（由[R|t]定義）的坐標：PC=R^T(P-t)PC=[[1,0,0],[0,0,-1],[0,1,0]]*[[0],[0],[10],[1]]-[[1],[2],[3]]PC=[[0],[-10],[0],[1]]-[[1],[2],[3],[0]]PC=[[-1],[-12],[-3],[1]]1.2.將齊次坐標PC轉(zhuǎn)換為圖像平面上的齊次坐標：u'v'w=K*PC[u'v'w]=[[500,0,320],[0,500,240],[0,0,1]]*[[-1],[-12],[-3],[1]][u'v'w]=[[-500-960],[-600-720],[-3]][u'v'w]=[[-1460],[-1320],[-3]]1.3.進行歸一化：u=u'/w,v=v'/wu=-1460/-3=486.67v=-1320/-3=440.00投影坐標約為(486.67,440.00)。2.計算過程：1.1.基礎點B的坐標可以通過相機中心C和世界點P的坐標計算：B=C+t假設相機中心C在世界坐標系中為(0,0,0,1)T（通常簡化假設），則t=[[1],[2],[3],[1]]TB=[[0],[0],[0],[1]]+[[1],[2],[3],[1]]=[[1],[2],[3],[1]]T1.2.計算基礎點B在左右圖像上的投影坐標(uB,vB)和(u'B,v'B)：uB=fuB/xB=500*1/1=500vB=fvB/yB=500*2/1=1000u'B=fu'B/x'B=500*1/1=500v'B=fv'B/y'B=500*2/1=10001.3.視差d定義為基礎點B的x坐標差：d=uB-u'B=500-500=0或者，也可以直接用世界點P的x坐標差：d=xP=0視差d=0。五、論述題當前3D視覺技術在應用中面臨的主要挑戰(zhàn)包括：1.環(huán)境光照變化與魯棒性：實際應用環(huán)境的光照條件復雜多變，強光、弱光、逆光、陰影等都會嚴重影響圖像質(zhì)量，進而降低三維重建和感知的精度和魯棒性。應對思路包括研究自適應光照補償算法、開發(fā)對光照變化不敏感的特征點檢測與描述方法、融合多光譜或深度信息等。2.精度與速度的權衡：高精度的三維重建通常需要高分辨率圖像、精細的匹配算法或密集的點云，但這往往以犧牲計算速度為代價。而實時性對于自動駕駛、機器人交互等應用至關重要。應對思路包括研究高效的近似算法、利用GPU并行計算、優(yōu)化數(shù)據(jù)結(jié)構、發(fā)展輕量化模型等。3.復雜場景下的感知與理解：真實世界場景通常具有高度復雜性和不確定性，如遮擋、反光、透明物體、動態(tài)物體等，這些都給精確的三維感知帶來困難。應對思路包括研究更先進的語義分割與實例分割技術、結(jié)合多模態(tài)傳感器（如激光雷達、IMU）進行數(shù)據(jù)融合、發(fā)展基于深度學習的場景理解方法等。4.算法泛化能力與泛化數(shù)據(jù)：許多先進的3D視覺算法在特定數(shù)據(jù)集或標準測試集上表