基于显著性物体检测和S-PCG算法的彩色全息显示系统

针对全息三维显示系统图像生成速度慢、重建精度低以及波前调制器件调制性能受限等问题,设计了一种面向真实物体的彩色全息三维实时显示系统.首先,利用深度相机采集真实物体的三维信息;其次,在采集端构建三维显著物体检测模型,采用显著性检测滤除冗余背景信息,获得准确的点云信息;最后,利用分割型点云网格化(segmented point cloud gridding, S-PCG)算法快速生成全息图,完成彩色全息三维实时显示系统的构建.实验结果表明,与传统方法相比,所提方法可有效降低全息系统的计算复杂度,提升采集端实时图像处理速度和重建精度.     

曲面重建中的光栅投影式测量方法

散乱点云数据的测量是三维物体曲面重建的前提和基础。本文在深入研究了三维测量原理的基础上,提出了一种基于格雷码-相移组合编码技术的光栅投影式测量和标定方法,并针对解码过程中由于图像噪声的干扰而可能出现的错误给出了一种码值修正算法。该测量方法综合了格雷码编码简单、测量范围大、抗干扰性强以及相移法分辨率高,适合测量小范围内表面连续的物体等优点。实验结果表明,应用本文三维测量系统测得的点云数据清晰,重建模型效果逼真,具有良好的实用性和稳定性。     

连续断层图象计算机三维重建轮廓点匹配插补算法的研究

提出了一种连续断层图计算机三维重建轮廓点匹配插补算法。该算法对连续断层图象相邻轮廓进行轮廓点匹配，继而插补出中间轮廓，形成被重建物体的三维形貌。     

三维人体的点云获取与点云重建

针对三维人体重建中人体曲面复杂,点云庞大的问题,提出一种基于三维Voronoi图,并利用Delaunay三角剖分性质的Crust算法进行人体三维重建.采用三角测量原理计算三维坐标,散乱的点云构成Voronoi图,Delaunay三角剖分Voronoi图得到原始模型.利用Xjtuom三维面扫描仪测量人体点云,进而采集到了49幅不同角度和高度的图片,并用自带软件完成了配准.通过Matlab平台完成点云读取,点云精简和基于Crust算法的三维重建.实验表明,该算法可以保证曲面重建的拓扑正确性和收敛性.该三维重建系统能够实现人体庞大点云的三角剖分与人体复杂自由曲面的重建,并得到了360°无缝隙的人体重建模型.     

基于结构光和序列图像的三维重建方法

为解决在基于图像三维重建物体表面的过程中,对不同图像进行立体匹配的难题,提出了基于特征的立体匹配算法,建立了利用序列图像重建物体表面的系统。系统采用投影结构光给物体表面加上主动特征的方法,以快速精确地重建物体表面,并对Canny算法进行了改进,用于轮廓提取、细化和修正等操作,从而准确获取图像主动线索特征。该方法能快速获取物体表面的三维点云数据,并达到了较高的精度。     

基于体素的医学图像三维表面模型重建

三维表面模型重建是将CT和MRI等医疗影像设备获得的二维图像重建成三维立体表面显示图像的过程·重点研究了其重建算法的具体实现:在建模上采用了基于体素的三维物体体积重建;在显示上提出了基于Ray Casting的三维物体二维直接显示技术·所以,和传统采用三角面拟合的方法相比,具有图像重建过程无需生成中间数据,无需进行3D物体的边界检测等优点,同时该算法并行性好,易于采用硬件方法实现加速·     

基于激光面和极线约束的激光条纹匹配算法

针对典型双目CCD的激光扫描测量系统,提出一种基于激光面和极线算法,算法结合了正面映射和反面映射,并且利用激光面和极线约束这一性质重建了物体的完整点云,避免了同一扫描面点云的拼合．另外还对点匹配的匹配质量进行了控制,提高了三维测量系统的精度和点云处理的速度。     

ORBTSDF-SCNet：一种动态场景在线三维重建方法

传统的三维重建技术在面对移动物体干扰时难以有效完成场景重建任务。针对该问题，本文提出一种基于SLAM(Simultaneous Localization and Mapping）、TSDF(Truncated Signed Distance Function）和SCNet(Sample Consistency Networks）实例分割网络的三维重建方法ORBTSDF-SCNet。该方法采用深度相机或双目相机获取重建物体及场景的深度图与RGB图，且基于ORB＿SLAM2实时获取位姿信息；采用基于结构化点云数据的表面重建算法TSDF与深度图相结合，实现在线三维模型重建；为了消除场景中移动物体对场景三维重建的干扰，提出采用SCNet实例分割网络检测和分割移动物体，并结合优化策略减小检测和实例分割误差以及深度图和RGB图对准误差。通过抠除移动物体，保证了重建场景的完整性。在ICL-NUIM、TUM数据集上的实验表明了本文所提方法的有效性。     

一种三维重建技术中基于点云粗配准方法

伴随着计算机技术应用与三维扫描应用的发展,点云三维重建技术被普遍的应用到计算机辅助设计、虚拟现实、测量学、医学等各种领域.选取了斯坦福大学提供的点云数据作为研究对象,提出了从点云配准,点云降采样,点云滤波到重建三角面的实现方案.通过粗配准算法处理点云,使用精配准ICP算法;经过配准得到的点云降采样;采用双边滤波平滑点云;重建点云模型.通过对比斯坦福大学提供的重建后的模型,结果表明,本文的方法在点云三维重建方面有较好的表现.     

基于可信度的TOF相机三维点云球覆盖网格重建

文章提出了一种基于可信度的球覆盖网格重建方法。该方法首先通过TOF相机信号幅值和获取的三维点云信息可信度的关系,利用可信度PCA算法提取出点云的法向矢量;然后根据二次误差函数拟合方法生成一个保持点云特征的球体集;最后通过球体之间的相交关系,构造出三角形网格曲面。实验结果表明,文中方法可以较好地重建出TOF相机三维点云网格曲面。     

图像三维模型重建方法研究

提出一种基于数据挖掘技术的图像三维模型重建方法.首先对图像进行去噪处理和缺陷修复,并采用点云配准将不同图像分配到统一坐标系中,过滤掉图像中的冗杂信息;然后通过TSDF算法对点云配准后的图像进行数据融合,获取完整的点云模型;最后在OpenGl条件下对点云模型实施渲染,完成图像三维模型的重建.实验结果表明,该方法具有较高的重建效率和配准效率,重建的图像三维模型真实性高,边缘和纹理的处理效果清晰.     

三维图形拼合算法探索

本文介绍了一种采用多面体逼近曲表面物体的三维体素造型系统,采用点-线-环-面-体树形显示边界表达形式描述三维物体.提出了一种从空间无限交线转化为有限交线段的求交算法和一种从交点出发,逐步完成与交点有关的面信息的拓扑重建算法,简化和统一了拼合算法,并使拼合运算速度得到提高.     

地面三维激光扫描仪的测量误差分析

三维激光扫描技术的出现为快速、有效、准确获取三维空间信息提供了全新的技术支持.三维激光扫描仪能够不受白天黑夜的限制,全天侯对任意物体进行扫描并获取高精度的物体表面点的三维信息及反射率信息,从而快速实现物体的三维重建.然而,由于在应用过程中,受到仪器本身技术的限制以及外界的影响,使得外业采集的点云数据的精度受到不同程度的影响,从而使得后续的点云数据处理变得复杂且缓慢,甚至使得最终生成的三维模型与实际物体不一致.主要针对地面三维激光扫描仪在测量过程中存在的测距误差、测角误差以及误差来源进行了详细地分析并构建了点位误差模型,为提高三维激光点云数据处理的效率和精度提供了必要的条件.     

基于卷积神经网络的三维物体检测方法

提出了一种新的三维物体检测方法.在物体定位部分,采用随机采样一致和欧式聚类算法分割三维物体点云以减少计算量;在物体识别部分,将物体点云转化为深度图像,利用k-Means聚类算法学习卷积核,利用卷积网络提取卷积特征,从而提高图像的识别率,并在2个公开的三维物体数据集上对所提出的特征提取算法进行测试.结果表明,与传统的点云特征提取方法相比,基于卷积网络的特征提取方法的识别率较高.     

基于等距变换的三维点云相似性检测算法

本文研究目的是运用基于等距变换的三维点云相似性检测算法来为三维点云识别和分类问题提供新的方法.该研究方法利用投票空间的思想,认为相似的点对具有相同的等距变换.首先,通过B样条参数曲面拟合表达物体形状.其次,定义了一种主曲率和法向量组成的局部几何特征来匹配特征点对.计算点对特征之间的等距变换,将等距变换进行分类,比较同类等距下点对间特征的等距距离.最后,在每类等距变换下,对具有相同近似等距的点对进行基于PCA的聚类算法,从而得到相似点对之间构成的相似区域.实验研究结果显示在通过普林斯顿和TOSCA点云数据集下测试,对原始点云进行等距变换、噪声、降采样的处理后,能够检测到物体形状上的相似区域.研究结论:通过实验,验证了算法的可行性和鲁棒性,该方法简化了数据的预处理的过程,能够高效检测物体模型的相似性,对三维点云的分类和识别问题有着很好的应用前景.     

单幅图像三维目标定位及重建

首先对图像进行拉普拉斯滤波处理,进而利用Canny算子对图像进行边缘检测,通过Hough变换检测目标图像,采用CAD辅助提取边界直线,基于灭点理论标定数码相机,之后采用透视投影模型中基于图像相对深度方法对图像三维信息进行恢复。最后计算出了目标物体的特征点三维坐标,实现目标定位。通过CAD实现模型的重建与显示。     

基于保持内容的变形算法的虚拟展示系统

采用基于图像渲染的算法实现了三维虚拟展示系统.该系统可以从不同角度,以不同放缩比例交互式浏览真实物体.首先基于SfM算法来重建原始摄像机轨迹和稀疏的三维点云,并拟合摄像机轨迹为三维平面圆.在两连续视点之间使用对极变换算法,将特征点集投射到新视图,最后使用基于保持内容的变形算法生成新视图图像.两视点都能生成对应的新视点图像,连续两个视点可以生成内部新视点的两幅新视图.最后新视图和原始视图合成视频.该系统通过操作视频实现放缩和旋转的交互式浏览方式,优点在于不需要对物体做三维重建,仅基于图片的方式来展示物体.和基于三维重建的三维展示系统不同的是,该系统基于图像渲染,运算量小,交互方式简洁、更真实.     

基于激光扫描技术的三维模型重建

随着科技的不断发展,三维激光扫描技术以其独有的优势在文物数字化保护、工业测量、城乡规划、自然灾害调查等领域得到了广泛的应用。本文通过分析三维激光扫描系统获取的点云数据,并对原始测量的点云数据进行处理,得到正确的建筑物的表面信息,然后再通过构建三角网建立三维表面模型,通过进行纹理映射实现建筑物三维可视化模型重建。     

一种结合了栅格化和特征判断的点云压缩方法

为解决三维激光扫描技术获取的点云数据数量庞大,致使后续数据处理效率降低的问题,采用算法研究和编程试验的方法,栅格划分点云数据,研究空间栅格的拓扑数学模型和栅格中点云特征判断机制,提出一种新的压缩方法并编程实现,试验分析了该方法的压缩效果.研究结果表明:该方法在实现高效压缩的同时能够保留大量的特征信息,为后续的三维模型重建奠定基础.     

一种结合了栅格化和特征判断的点云压缩方法

为解决三维激光扫描技术获取的点云数据数量庞大,致使后续数据处理效率降低的问题,采用算法研究和编程试验的方法,栅格划分点云数据,研究空间栅格的拓扑数学模型和栅格中点云特征判断机制,提出一种新的压缩方法并编程实现,试验分析了该方法的压缩效果.研究结果表明:该方法在实现高效压缩的同时能够保留大量的特征信息,为后续的三维模型重建奠定基础.