带参数校正模型的三维超声重建算法

在采用旋转扫描的三维超声系统中,基于传统的三维重建算法提出了一种带校正参数模型的三维重建算法.通过引入该参数模型,更加准确地描述了用于三维重建的二维序列图像的空间位置,从而可获得更高重建精度和更小几何变形的三维超声图像.校正参数模型通过参数优化的方法获得.该方法在模拟数据和实际三维超声数据中获得了验证,与传统三维重建方法相比,具有更高的重建精度,为在低制造精度下获得高精度三维超声图像提供了一种有效手段.     

用于三维重建的改进特征匹配策略

为了能够更加快速地获取特征点以及提高特征匹配结果的稳定性,提出了一种改进的匹配策略。首先,对图像进行下采样,通过低分辨率的图像进行匹配,快速筛选掉匹配失败的匹配对,然后对匹配成功的匹配对对应的原始图像进行匹配,以达到加速的目的。其次,为有效提高三维点云的精度,对SIFT的匹配结果和SURF的匹配结果进行融合,将融合后的结果应用到三维重建技术中。最后,通过使用自采数据集和公开数据集对算法进行测试,并对实验数据进行分析。结果显示,改进的特征匹配策略使三维重建的运行速度提高了40%,并大幅增加了三维点的个数。所提出的方法不仅可以减少特征匹配过程的运算量,还可以提高三维重建的稳定性,在三维重建研究工作中具有一定的参考价值。     

基于相对坐标ICP的室内场景三维重建算法

针对不同视角下多帧点云数据的坐标中心不统一的问题,提出了一种基于相对坐标ICP(iterative closest point)的室内场景三维重建算法.该方法首先基于Kinect传感器获取场景的彩色图像和深度图像,并利用SIFT(scale-invariant feature transform)特征匹配点对计算相邻帧的坐标变换矩阵;然后由ICP算法建立以初始点云数据为中心的相对坐标关系进行帧间匹配;最终基于上下层配准点云数据,将配准后的点云数据与对应的颜色纹理信息融合,得到可视化的室内场景三维重建模型.实验结果表明,本文方法对于室内场景三维重建有较好的效果,具有一定的理论和实际应用价值.     

光照条件变化下的图像生成方法

提出了两种图像生成的方法：(1)由图像分割、三维重建和投影生成构成。该方法考虑了图像中各部分表面发射模型的差异，通过将图像各区域向1分成朗伯表面和镜面反射，分别进行三维重建，然后融合两结果，改变光照方向和强度，投影生成新的图像；(2)将Shape from shading和Shape from texture技术融合起来。采用Gabor滤波器将图像中的纹理成分和阴影成分区分开来，再用两种方法各自生成三维立体图像，依据它们的特性在频域融合两个三维图像，然后再改变视角和光照的强度、方向，生成仿真的二维图像。实验表明，由该两种方法恢复出的形状优于传统的估计方法，生成的图像真实感强。     

冠状动脉树三维重建方法

为定量分析狭窄血管的长度和选取最佳造影角度，以指导冠心病的介入性治疗，研究了基于两幅冠脉造影图像重建三维冠状动脉树的两种理论方法，即根据透视成像原理推导三维坐标的“最小二乘解”及根据两条异面直线间公垂线的几何性质推导三维坐标的“几何解”，比较了这两种重建方法的目标函数，同时讨论了三维重建误差的两种评价方法3D重建误差和2D重建误差，最后利用两幅不同角度的单面冠脉造影图像成功实现了冠状动脉树的三维重建，重建误差统计证明了该三维重建方法的正确性。     

基于动态规划的IVUS图像序列分割

血管内超声(IVUS)诊断是临床上对冠状动脉粥样硬化的重要检测手段之一.由于超声图像感兴趣区域受斑点噪声影响较大,传统的分割方法很难得到令人满意的内外膜分割效果.首先对IVUS帧序列图像进行了时域降噪和空间滤波等预处理,然后基于优化的活动轮廓模型将图像的分割转化为目标函数的最优化求解问题,利用动态规划算法求得全局最优值.实验结果表明,该算法不仅准确性和可靠性较高,而且是一种全局收敛的最优算法,对IVUS序列图像处理的可重复性和鲁棒性较好.     

基于多帧信息的多传感器融合三维目标检测

为提高三维目标检测中多传感器融合的效果,并利用前后帧之间的特征关联,提高目标检测的准确率,提出了一种基于多帧信息的多传感器特征融合三维目标检测网络.首先通过基于指导点的特征映射模块,将图像相机视角特征转换为鸟瞰图特征,并通过自适应融合模块对点云特征和图像特征进行融合;之后利用历史帧跟踪信息,融合多帧特征;最后采用基于CenterPoint检测头进行目标检测.在nuScenes数据集和实车上对三维目标检测网络进行了测试,试验结果表明该网络具有更高的精度和实时性.     

面向智能船舶的自校正加权融合估计算法

针对智能船舶多传感器系统因未知海洋环境干扰和设备间干扰等因素,导致一个或数个传感器产生间歇性随机故障,进而导致融合估计结果出现偏差甚至失真的问题,设计了一种自适应加权融合估值算法,并引入了衰减记忆因子降低旧测量数据对融合估计的影响权重.为增强融合估值器对于量测故障信号的容错性,添加了故障检测与校正模块对量测信号进行检测与校正.为了验证算法的容错性能和融合估计的精度,对带有间歇性随机故障的三传感器系统进行了仿真实验,并与改进前的自适应加权融合结果进行了对比.结果表明:对于带间歇性随机故障的多传感器系统而言,设计的自校正加权融合估计算法不仅具有鲁棒性,而且具有较高的融合精度.     

基于柱面反投影算法的三维物体表面纹理重建

从图像中提取纹理用作纹理映射是三维重建的常用方法之一,然而通过相机获取的照片纹理经常存在失真变形,不能直接用于纹理映射,故需要研究失真纹理的校正.针对圆柱面物体提出一种柱面反投影算法,将物体在圆柱面上的影像纹理投影到二维视平面上显示,并用线性插值算法对缺损的像素值进行插值校正,然后利用SIFT(Scale Invariant Feature Transform)尺度不变特征点匹配算法对校正后的纹理图像进行特征点提取与匹配,最后采用加权平滑算法实现图像的拼接,从而得到宽视角的纹理图像.实验表明,利用上述方法能够有效地生成三维重建所需的纹理.     

图像校正中颜色模型的选取方法

在全景图像的拼接中，各子图间颜色不匹配会严重影响全景图像的效果，甚至会产生错误的拼接。选取一种基于统计学的图像颜色校正方法，然后对各种不同失真情况的图像分别在RGB、YUV、HSV几个颜色模型中进行图像颜色校正，并对比所得的实验结果；讨论了针对不同的失真情况，如何选取合适的颜色模型，使图像校正取得更好的效果。结果表明选取合适的颜色空间校正图像，可以显著地提高所生成全景图像的质量。     

基于光学相干断层成像含支架的冠脉血管三维重建

光学相干断层成像(OCT)以其具有高分辨率,实时成像等特征,已经成为冠状动脉疾病检测的一个新方法.对含支架的OCT冠脉血管图像进行三维重建研究,以期直观地显示三维空间结构图.通过比较选择合适的降噪算法对图像预处理,根据OCT图像的特性,利用改进的最大类间方差算法(Otsu)对冠脉血管进行分割,并利用一个新的自动算法对冠脉支架进行检测.由于图像存在大量可视支架,在对极坐标图像序列预处理之后,用全局的强度轮廓检测候选的像素,去除伪影,确定支架上下边界和位置,并合并相邻的候选像素为一个支架点,成功标记出检测到的支架点,可有效地排除伪影造成的干扰,提升聚类算法的精确度.在此基础上,利用Amira软件实现了对冠脉血管和支架进行三维重建和融合.     

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。     

基于CTA图像的两阶段U-Net冠状动脉分割

基于CT血管造影(computed tomography angiography,CTA)图像的冠状动脉自动分割的挑战在于冠状动脉结构复杂、前背景分布严重不平衡,分割时易受冠状静脉和其他组织的干扰.提出了一种两阶段的冠状动脉分割算法,第一阶段采用具有密集特征提取和残差特征修正能力的3D DRU-Net进行分割,保证分割的召回率;在第二阶段提出2D双编码多特征融合U-Net(2D DEMFU-Net)进行细分割,先对原始图像和第一阶段分割结果分别进行特征提取,再采用密集跳跃连接融合两个分支上的多层次语义特征,进一步提高分割准确性.实验结果表明,提出的两阶段分割算法在CortArt2020数据集上的Dice相似系数、召回率和精确度分别优于3D U-Net网络3.83%,5.31%和2.23%.     

光轴外扩式布置的双目相机图像立体校正

摘要： 针对宽视野光轴外扩式布置双目图像采集和显示系统的图像立体校正问题,利用三维重建误差,提出了一种基于双目图像视差特性的立体校正方法.在分析光轴外扩式布置双目相机图像视差特性的基础上,针对相机光心与显示投影中心间的位置误差和相机光轴与显示视轴间的角度误差,建立图像仿射变换、水平视差畸变和垂直视差的校正函数,利用一组空间采样点的三维重投影误差作为目标函数通过优化方法求解校正参数.仿真实验表明：在视轴外扩夹角为30°时,本方法可以有效地消除光心位置误差和光轴角度误差对图像视差造成的影响.真实图像校正实验表明：校正后的图像水平畸变小,在显示宽视野双目图像时,能保持正确的三维立体感.
关键词：中图分类号：文献标志码： A     

间接法数字化印模及3D数据偏差对比实验研究

针对口腔数字化诊疗中的牙植入体逆向建模过程利用光栅3维扫描的曲面拟合误差影响建模精度,传统漏洞修补重构的点云数据拼合失真等问题;通过对间接牙模型进行逆向建模及拼接误差对比实验,找出数字化印模重构特征曲面与有效降噪的曲面重构平顺性弥补方法;得出了优化的实验流程,通过3D数据对比验证不同扫描方式优劣的3D分析结果,研究结果表明改进的实验对比方法有效找出了间接数字化印模的3DP植入体在临床应用中存在误差的原因,并验证了提高3维扫描精度的有效方法,降低了逆向建模中点云数据漏洞修补畸变率.      

改进的空间体素融合方法及其在线重建

目前,随着深度传感器的更新发展,使得三维重建的在线方法得以实现.在线重建的难点在于如何能够在保证较好的重建效果和重建规模的前提下,实时地将多个动态重叠深度图转化成一个三维模型.针对这一问题,本文算法基于空间索引策略构建了一种存取高效的空间体素数据结构,改进了传统体积融合方法中的规则分层网格数据结构,对隐含表面数据进行实时存取与更新的同时,实现大尺度的在线三维重建.这些表面数据仅在观测时存储,并且高效地流入和流出索引表,实现了传感器运动过程中的在线场景重建.算法通过在GPU(Graphics Processing Pipeline)上完成深度图预处理,摄像姿态估计,深度图融合和表面绘制几个核心阶段,实现对细粒度的细节和大尺度的环境进行交互式实时重建.通过实验表明,改进后的重建系统能够在保证重建质量与重建性能的同时,平均重建时间为21.6ms,ICP姿态估计15次,用时8.0ms,平均帧绘制速率提高13.3%,实现了对大尺度场景的实时三维重建.     

不完备轮廓图像小天体三维重构算法

受光照角度的影响,探测器拍摄的小天体图像不完整,三维重构困难。针对此问题,本文提出一种基于不完备轮廓的小天体三维重构算法。该算法利用太阳的方位信息,确定图像上二维太阳光的矢量方向,结合不完备轮廓,计算出扩展轮廓,然后计算出三维包围盒,划分体素,进行三维重构。利用平均半径对重构结果与参考模型的豪斯多夫距离进行归一化,评价重构质量。仿真结果表明,重构误差小于4%的分布概率占95%以上,并对光照角度变化具有一定的鲁棒性。     

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.      

多源数据融合的城市三维实景建模

随着数字城市以及智慧城市的提出，城市模拟从二维发展到三维，对城市三维实景建模的要求越来越高。由于城市地物密度高、变化快，传统的手工三维建模方法效率低，无法适应快速发展变化的城市环境，因此，往往采用无人机倾斜摄影技术进行快速三维建模，但无人机倾斜摄影方法无法解决城市地物遮挡、树冠遮挡、屋檐遮挡、玻璃透光等问题，造成三维模型局部纹理扭曲、地物拉花、地物空洞等缺陷，在模型精度、质量、应用方面存在诸多问题。为了解决上述问题，以中国科学院大学为研究区，运用无人机倾斜摄影技术与地面激光雷达技术进行融合建模。在实验过程中，外业采用“规则航线自动拍摄为主，兴趣区手动拍摄为辅”的无人机影像获取策略；内业则利用“手动粗配准，ICP算法精配准”的方法将地面雷达点云统一到无人机影像坐标系统中。实验结果表明，多源数据融合的方法既能够保证三维建模的效率，又能够修正无人机单独建模模型的地物扭曲、空洞等问题，提高模型的精度，优化城市三维模型。