基于二维灰度图像的“非规则形体”三维重建

由二维灰度图像恢复形体的三维形状已经成为计算机视觉领域的一个研究热点,对该问题进行了深入的研究,提出了一种基于单幅图像,利用轮廓线特征点进行非规则形体三维重构的方法;该方法从一幅二维灰度图像中提取非规则形体作为研究对象,通过角点检测方法并结合检测阈值获取每条轮廓线的主次特征点;根据主特征点确定轮廓线间的形状匹配关系完成分段连接,根据次特征点并结合最小对角线优化策略完成三角面片拼接,最终实现非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的重建出其三维形状。     

基于轮廓线的旋转体三维重建

由旋转体的二维灰度图像恢复其三维形状已经成为计算机视觉领域的一个研究热点.对该问题进行了深入的研究,提出了一种基于单幅图像,采用轮廓线特征信息进行旋转体重构的方法.该方法从一幅二维灰度图像中提取旋转体作为研究对象,通过角点检测方法获取有效轮廓线及其分段曲线,根据分段曲线类型及其特征信息构造旋转体的对称轴,结合旋转体的几何特性实现了旋转曲面的三维重建.实验证明,该方法可以根据旋转体的二维灰度图像方便有效地重建出其三维形状.     

基于轮廓线的任意形体三维重建

由二维灰度图像恢复形体的三维形状已经成为计算机视觉领域的一个研究热点.对该问题进行了深入的研究,提出了一种基于单幅图像,利用轮廓线进行形体三维重构的方法.该方法从一幅二维灰度图像的断层剖面中使用行扫描线法提取带有孔洞的轮廓线,并且根据一定的准则对其进行分层处理,采用曲率法对各相邻层轮廓线中的分层轮廓线进行匹配,结合最小对角线优化策略完成三角面片拼接,最终实现任意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.     

一种改进的基于几何特征的人眼定位方法

针对灰度图像,提出一种改进的基于人眼几何特征的实现人眼快速定位的方法.先对人脸进行预处理,再根据人眼在二值图像中的几何位置特征制定人眼判定规则并粗估计图像分割的灰度门限所在范围,在该范围内通过递增灰度门限的方法,在不同灰度门限下的人脸二值图像中寻找符合规则的人眼黑块,最后通过二维相关系数来验证.抽取ORL人脸图库中24人的图片进行实验,结果比未经预处理的图片准确率提高了15%,从而证明这种算法是行之有效的.     

基于几何图像滤波的3D人脸识别算法

针对表情变化下的三维人脸识别问题,提出了一种基于几何图像滤波的特征提取方法,并根据样本图像滤波后的特征分布函数给出最优卷积滤波器的设计过程.首先,利用网格平面参数化方法,将人脸网格映射到边界为正四边形的平面区域内,经过线性插值采样得到具有三维形状的二维几何图像;然后,将整体几何图像切割成局部分块图像的集合,在每组局部分块图像构成的训练样本库中利用差分进化算法对滤波器进行优化设计;最后,利用训练得到的最优滤波器提取对应分块图像的局部特征并计算相似度,将相似度得分融合,即可得到最终识别结果.利用FRGC v2人脸数据库进行实验验证,结果表明,使用几何图像滤波能显著提高算法的精度和鲁棒性.     

基于局部灰度梯度特征的图像快速配准方法

为了提高图像配准效率,对于机器视觉检测中相邻帧图像中的目标区(ROI)刚性偏移配准问题,提出了一种基于局部灰度梯度特征的快速算法。在样本和待配准图像相同几何方向上,先以方向边缘点检测算子检测目标区的数个边缘点作为特征点。以各边缘点为脊点,分别在其两侧对称求取有限数量像素的一维灰度梯度矩阵,并由此构建二维灰度梯度矩阵。根据两幅图像间的灰度梯度矩阵匹配程度来确定目标区的偏移量,进而配准图像。将本算法用于医用安瓿瓶可见异物检查图像的目标区配准过程,实现了图像目标区的无差配准。     

基于局部灰度梯度特征的图像快速配准方法

为了提高图像配准效率,对于机器视觉检测中相邻帧图像中的目标区(ROI)刚性偏移配准问题,提出了一种基于局部灰度梯度特征的快速算法。在样本和待配准图像相同几何方向上,先以方向边缘点检测算子检测目标区的数个边缘点作为特征点。以各边缘点为脊点,分别在其两侧对称求取有限数量像素的一维灰度梯度矩阵,并由此构建二维灰度梯度矩阵。根据两幅图像间的灰度梯度矩阵匹配程度来确定目标区的偏移量,进而配准图像。将本算法用于医用安瓿瓶可见异物检查图像的目标区配准过程,实现了图像目标区的无差配准。     

大气中自由沉降微颗粒的形状分析

根据分形理论,基于面积-周长法,通过沉降对比试验,定量表征了大气中自由沉降颗粒物的形状分形维数.通过光学显微镜获得微颗粒的几何投影图像,借助显微图像分析软件,探讨了颗粒物几何形态的分形特征,确定了颗粒物形状分形维数与沉降时间的关系,并结合大气中颗粒物的成因分析了颗粒物的特性.结果表明,大气中沉降微颗粒的形状具有分形特性...     

基于照片的三维虚拟人重建技术

以标准的三维虚拟人模型为模板,结合从真人的二维正交照片中提取的信息,对其进行重建,得到具有真实感的三维虚拟人模型.首先根据摄像机投影矩阵,得到标准人体三维模型的二维正交投影图像,跟真人的正交照片图像进行对比,得到两者轮廓中对应特征点之间的变形关系.然后利用二维正交图形的变形关系,计算出标准的三维虚拟人和真人的三维虚拟人模型相应三维特征顶点之间的位移关系;并根据特征点之间的相对变形矩阵对分块的标准三维虚拟人模型的所有顶点进行相应的坐标变换.最后提取真人的纹理信息,加载到三维模型中,得到具有真人纹理及相近形态特性的三维虚拟人模型.     

基于“草图跟踪”的复杂曲面设计方法

介绍了基于原有产品图片资料的三维重建方法,即根据被仿制车型的图片资料,从二维信息中提取三维信息,在三维空间中重新构造出二维信息所对应的三维形体,重构汽车外形主模型的建模方法·利用CATIA软件中的草图跟踪模块,在3D视角中引入实际车身大小外形草图图像,作为构建车身三维几何模型的基础,依据现有参数化曲面理论和应用软件曲面造型方法,结合产品的外形情况,采用曲面分块车身建模方法,对车身建模和创新设计过程中涉及的关键技术进行了分析·     

一种确定三维锥束CT精确重建域的方法

三维锥束CT精确重建是近几年图像重建领域的研究热点,完全条件、源点轨迹和重建方法是精确重建的主要研究内容。在已知源点轨迹形状和尺寸的情况下,确定物体精确重建的区域,是一个在实际应用中需要解决的重要问题。基于3D Radon变换的性质和三维锥束CT精确图像重建的一般公式,提出了一种在锥束源点轨迹给出之后确定物体精确重建域(ERR)的方法——“Radon壳图解法”。该方法使原有分析复杂轨迹ERR的工作大大简化,且更加直观、有效,使精确重建方法向实际应用又前进了一步。     

基于自适应阈值的三维图像多尺度边缘检测

目的研究三维图像边缘检测中边缘的定位精度问题,根据多尺度小波变换的方法,提出一种自适应阈值三维图像多尺度边缘检测技术。方法首先对三维医学图像分解成多幅二维图像,再对图像直方图滤波平滑处理,消除噪声的影响,然后对平滑后的直方图进行多尺度分析,找出直方图的谷点,以不同尺度下的谷点比较后自动确定精确阈值,按照阈值对图像分割,然后对分割图像进行边缘检测,最后将多幅二维图像合成三维图像。结果实验表明,该方法能够自动准确选择分割阈值,准确检测三维图像的边缘。结论算法能解决人工估算阈值不够准确的问题,所检测到的三维图像的边缘能够满足目标识别和三维重建的要求。     

光栅投影三维物体重建中的二值化方法研究

在光栅投影成像三维物体表面重建中，由于阴影和光照不均匀的影响，采用传统的时域二值分割方法，难以得到高质量的分割图象．为此，提出了两种图象分割算法：全曝光明图对比空域二值分割算法和分组最大方差空域二值分割算法．这两种分割算法主要是在空域上的每个位置同时考虑所有的二维光栅投影图，从而大大克服了阴影的影响以及光照不均的影响．实验证明，这两种方法提高了光栅投影图的二值分割质量，使得最终的重建结果更为精确，所提出的两种二值分割算法操作简单，易于实现．     

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。     

基于彩色伪随机编码单幅图像的三维欧氏重构

文章针对机器视觉中彩色伪随机序列编码与灵活的预标定三维重构技术,研究了基于单幅编码图像的三维欧氏重构系统集成。先对CCD相机采集的编码图像进行必要的预处理,接着对其进行特征点检测与匹配,结合预先标定的LCD投影仪参数,利用层次化的三维欧氏重构理论,即可根据单幅图像恢复该三维场景的三维坐标数据,重构三维场景的三维形貌。     

具有噪声鲁棒性的三维磁性纳米粒子成像快速重构方法

为提升磁性纳米粒子三维成像和重构速度,降低三维重构对采样投影数据完备性要求,针对含噪声投影数据三维重构优化问题,本文提出了一种具有噪声鲁棒性的三维磁性纳米粒子成像快速重构方法（noise-robust 3D sparse sampling magnetic particle imaging,3D NRSS-MPI）. 该算法通过求解一个由MPI投影成像正向模型l₂范数和稀疏正则约束建立的凸优化问题实现3D MPI图像重构. 模型不受MPI扫描轨迹限制,为不断发展的MPI新技术提供了普适性的基础模型;建立的三维全变分稀疏算子（3D total variation sparse operator, 3D TV Sparse Operator）利用MPI先验信息提升含噪MPI投影数据三维重构的鲁棒性,且可以进行无矩阵运算,大幅提升了运算效率. 通过点源和冠状血管模型成像实验表明,在1/4欠采样下,本文3D NRSS-MPI方法可以有效消除重构图像星状伪影,获取较高的图像信噪比,同时冠状动脉重建结构相似性超过0.701,可以准确地对欠采样、有噪声的MPI数据进行快速而稳健的重建,有效缩短了4倍成像和重构时间.      

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.