基于图像灰度信息的三维曲面测量方法应用

提出一种由图像灰度信息恢复三维形状的自由曲面测量方法,以自然方式提取物体表面的形状信息,实现了系统间的信息集成。介绍了一种适合于自由曲面测量的改进光照模型及其参数的确定方法,给出了基于改进光照模型的由单幅灰度图像和单目多幅灰度图像的曲面重构算法,并用数字相机拍摄的实际图像对算法进行验证-结果表明该测量方法有效可行。     

基于水平集的散乱数据点云曲面重构方法

提出了基于最小能量约束的水平集重构方法，用以解决由三维数据点云自动重构复杂拓扑结构物体模型的问题．其基本思想是将重构曲面看成是一个定义在三维空间的可变形封闭曲面，在曲面自身几何特征以及目标模型力的作用下，逐步逼近目标模型，其演变过程同时也是曲面能量逐步减小的过程．采用偏微分方程来表示曲面能量最小化的过程，将曲面进行三维空间网格划分，采用快速扫描法将三维数据点云转换为有符号的距离场，并给出了离散偏微分方程的数值解法．实验表明，基于水平集的三维曲面重构方法能够从初始表面自动收缩到目标模型，而且能够适应任意拓扑结构的复杂物体．     

激光扫描三角法大型曲面测量中影响参数分析

介绍了基于光学三角理论的激光扫描大型曲面测量原理．详细分析了影响其测量精度的几个主要因素,即被测物体表面的光学性能、物面倾斜、光学系统畸变及散斑等对测量精度的影响．针对大范围测量时,光斑图像占用多个像素及诸多因素造成的光斑图像强度分布不均,以致于很难读取真正光斑几何中心的问题,文中提出了基于Hough变换的光斑中心提取方法．实验表明了该方法对提高大型曲面测量精度的有效性．     

基于海量散乱数据的数据压缩及曲面重建新方法

基于三维散乱数据的曲面重构是反向工程中的一项关键技术.文章针对大规模的散乱数据点,给出了一种数据压缩及生成曲面三角网格的新算法.该算法首先按照压缩比例在原始点中提取定量的分布均匀的点作为压缩后的点,然后利用原始点和压缩后的点之间的关系构建三角网格.最后再进行拓扑修正及网格优化,从而得到拓扑正确且均匀的三角网格曲面.实验表明,该算法简单,易于操作,具有较强的适用性.     

十字激光线扫描立体匹配算法

为研究相交曲线的立体匹配方法,提出了一种基于十字激光的手持式扫描系统的立体匹配算法.该系统首先通过激光发射器投射的十字激光线对被测物体进行扫描,然后通过计算机处理投射激光线图像,从而获得问题的三维信息.为实现在世界坐标系下对扫描的刚体转换进行估计.利用八点算法求出两个相机之间的基本矩阵,再求出十字激光线上的对应匹配点,最后利用三角原理和曲面微分几何的相关知识对十字激光线进行三维提取.经实验验证,该算法有效地解决了匹配点求取错乱的问题,提高十字激光条纹的匹配效率.     

基于特征增强的三维网格模型孔洞修补算法

对物体进行扫描时,获取的三角网格模型不可避免存在孔洞,导致重建后的网格模型无封闭性,或在孔洞处失去了物体原有的特征[1].为了恢复物体原有真实形状,从恢复尖锐特征的角度出发,提出一种特征增强的三维网格孔洞修补算法.首先,利用径向基函数获得近似逼近孔洞区域的光滑隐式曲面.然后,利用正则化匹配原则对隐式曲面进行三角网格划分,缝合孔洞填充区域与原始网格模型的孔洞边界.最后,对于孔洞区域中存在的尖锐特征区域加以特征增强处理.实验结果表明该算法效率高,并能有效的恢复孔洞区域原有的尖锐特征.     

基于三角基曲面拟合后视镜的数学建模与仿真

针对后视镜曲面光滑度高的特点,提出采用基于三角基线性分布计算法的曲面拟合技术拟合后视镜,并给出了曲面拟合后视镜流程．首先通过测量得到后视镜的数据,然后根据数字化离散点的三维坐标及各点的法矢量．利用后视镜表面的几何特征拟合计算目标函数．利用Matlab仿真对三角基曲面拟合和最小二乘法拟合进行了比较．结果表明,采用三角基曲面拟合的曲面更光滑,可以用于后视镜拟合．通过拟合得到的曲面几何参数可以为后视镜模型设计打下基础．     

基于物理模型的参数化曲面展开

提出一种基于物理模型的参数化曲面展开方法。对被展曲面进行三角化并将其映射到一个初始二维片上，初始平面映射与已三角化的被展曲面具有相同的拓扑结构；利用已建立起所一个基于物理可变形模型来将三维曲面展开为二维片，在展开的过程中，曲面展开的局部精度很容易控制；然后，采用插值函数及彩色能量颁图来表示弹性变形能量分布，从分布图中找出曲面展开的剪开线，从而能有效解决ＣＡＤ－ＣＡＭ中的曲面展开问题。     

基于数码相机图像的三维重构

针对传统三维坐标测量方法的局限性,提出了利用数码相机对物体进行三维重构,达到对物体进行非接触测量的目的．采用标准图像法对数码相机内部和外部参数分别标定,与传统的相机标定相比,简化了求解的复杂性．基于同一物体的两幅图像,给出了其三维重建理论和算法．并举例说明了三维重构的具体实现步骤和方法．     

用于三维重构的相机标定算法

为了从物体的二维图像参数中得到三维重构模型,需要通过相机内部参数,建立真实物体与对应成像物体的关系模型,提出一种借助双平面镜进行三维重构的相机自动标定算法.通过两个普通平面镜获取被摄物体的5个不同角度二维图像投影,自动标定算法依赖物体的投影轮廓线计算相机内部参数.试验结果表明,通过相机自动标定算法获取轮廓和相机的参数信息,能有效地实现基于视觉外壳算法的三维重构.     

高速结构化光照扫描系统中的三维手势及人脸识别

在计算机视觉人机交互（Human-Computer Interaction, HCI）领域,信号质量的优劣对系统性能的影响很大。为了解决这个问题,提出了一种基于实时高分辨率的高速结构化光照三维（Three-Dimensional, 3D）物体扫描系统,通过结合鲁棒人脸识别建模与三维点云分类算法,将完整的表面几何形状与不同分类的模板相匹配,从而可以准确地重建及分类各个结构点。所提方法的有效性分别在结构光照明（Structured Light Illumination, SLI）三维手势数据库及结构光照明三维人脸数据库上得到了验证,实验结果表明,与最先进的方法相比,所提方法取得了更好的识别效果。     

基于单幅正面照和统计模型的三维人脸重建方法研究

为提升单张图片三维重建的效率、提高重建的精准度,提出了一种基于单张图片和统计模型的三维人脸重建技术。首先基于智能行为理解组（intelligent behaviour understanding group,IBUG）,采用监督下降算法（SDM）进行训练来建立二维人脸特征点参数模型;再应用该参数模型对给定图片进行特征点提取;然后基于北京工业大学3D数据库（BJUT-3D）进行三维人脸统计模型的构建;最后,以三维人脸统计模型为基础,使用学习因子自适应梯度下降法对能量函数进行迭代优化,得到统计模型参数化向量,使用该向量来调整统计模型,实现与给定图片相匹配的三维人脸模型构建。实验证明,与现有的方法相比,本文方法重建出的三维人脸模型具有更高的精确度和自适应度。     

Geometric Feature Extraction and Model Reconstruction Based on Scattered Data

A method of 3D model reconstruction based on scattered point data in reverse engineering is presented here. The topological relationship of scattered points was established firstly, then the data set was triangulated to reconstruct the mesh surface model. The curvatures of cloud data were calculatod based on the mesh surface, and the point data were segmented by odge-basod method; Every patch of data was fitted by quadric surface of freeform surface, and the type of quadric surface was decided by parameters automatically, at last the whole CAD model was created. An example of mouse model was employed to confirm the effect of the algorithm.     

构件内部裂缝缺陷的有限元三维重建

提出了利用有限元的网格生成方法来实现构件内部裂缝缺陷的三维重建算法。首先,将边缘检测算法和基于种子填充的区域生长算法相结合,准确定位出裂缝的形状,提高重建的精度;其次,应用8节点的六面体单元格创建出裂缝模型,直接利用等方性体素建模,节约了计算成本;最后,对模型中的节点分类,针对不同种类的节点分别进行光顺处理。试验结果表明,该算法实现了对构件内部裂缝缺陷的三维空间形态的观察,弥补了以往算法只进行面重建的不足,提供了构件质量判定依据。     

基于三维重建的人脸姿态估计

人脸姿态估计是计算机视觉及人脸识别领域的一项关键研究内容.将三维模型应用于估计人脸图像姿态参数,提出了基于三维重建的人脸姿态估计算法.根据人脸正面图片上的特征点计算出形状参数,实现三维人脸重建.基于三维人脸模型,由姿态图片上提取的特征点信息推知等姿态下模型上对应特征点的信息,针对照模型正面姿态,运用线性回归估计姿态参数.实验表明,重建的三维人脸具有较好的真实感,在较大的姿态变化范围内,该方法也能够取得较好的估计精确并具有鲁棒性.     

基于二维灰度图像的规则形体三维重建

对二维灰度图像恢复形体的三维形状问题做了深入研究,提出了一种基于单幅图像,利用几何对称特性进行规则形体重构的方法,即从一幅二维灰度图像中提取规则形体作为研究对象,通过角点检测方法获取其有效特征信息,根据相关特征信息构造对称面或者对称轴,结合形体的几何特性实现规则形体表面的三维重建.实验证明,该方法可以根据形体的二维灰度图像方便有效地重建出其三维形状.     

基于X线片的脊柱三维重建及分析

 以青少年脊柱侧凸诊断上的应用为背景,研究了一种在X线片上通过横向和纵向推理提取每块脊椎偏移和旋转信息的方法,然后结合标准三维脊柱模型重构出患者病变脊柱的空间形态,以便医生能直观、形象地从多个视角对患者的脊柱形态进行全方位的分析,最后对提出的一种Cobb角计算机辅助测量方法进行可行性分析.对文中提出的Marching Cubes与三维信息相结合的三维重建算法进行验证,实验证明该算法具有计算简单、可实现性好等优点,能精确地重构出患者的脊椎空间模型.     

基于激光扫描的人脸软组织三维重建研究

提出了基于激光扫描技术进行人脸软组织三维重建的方法.首先采用激光扫描系统对人脸进行扫描,然后利用采集的点云数据,通过计算机辅助设计与制造(CAD/CAM)中的反求工程方法,建立面部三维曲面模型.通过重建的模型与原始点云数据进行比较分析可知,面部轮廓的反求精度可达0.30～0.02 mm.利用本文所提出的面部软组织重建方法,可以为颌面外科与面部正畸研究提供三维研究模型.     

弯曲光纤的辐射特性分析

随着光纤技术的飞速发展,光纤链路的安全性受到了极大的挑战。为了对光纤链路的安全状况作一定性分析,根据一种天线模型对单模光纤的弯曲辐射功率进行了理论推导,并对单模光纤的弯曲辐射功率随弯曲半径和探测器面积的变化情况做了仿真模拟,给出了分析结果。结果表明,对弯曲光纤实施窃听是完全有可能的。     

基于三维虚拟vr的历史街景重现技术

传统方法采集点云数据时容易丢失信息,无法保证历史街景重现的完整性。为此,提出一种新的基于三维虚拟vr的历史街景重现技术,对采集的0像素值点进行去噪处理,防止大量空洞产生。通过取交集对由三维采样点构成的集合进行多帧融合处理,求出各三维采样点的深度可信度,根据深度可信度排序对三维采样点进行无重复融合处理,获取历史街景完整三维点云。依据ICP法,通过不停查找对应点集及运算变换关系的过程,找到目标点集与参照点集间的旋转矩阵与平移向量,将感兴趣重建部分从整个场景中分离实现点云配准。将历史街景三维重建模型添加至Google Earth平台,在Google Earth平台实现历史街景重现。实验结果表明,所提方法能够有效实现历史街景重现,重建精度高、完整性强。